做餐饮零售行业数据分析的一些迷思

2022-09-06  本文已影响0人  一个黑客创业者

餐饮特别是做小餐饮或者小零售行业,门槛非常低,租家门店,注册营业执照,卫生许可证,最多还有一个香烟许可,基础设备,超市进货卖货,小餐馆进货制作售出,随着互联网风潮再入驻平台做附近3公里外卖。

运气好的一天多赚点辛苦费,运气不好怨气满腹,上进的也许会随着时代发展学点营销,偶尔肉痛的投个广告;得过且过的,基本上是躺平状态,日复一日年复一年。

统计学是一个非常棒的学科,数据分析亦然如此,如何应用于零售行业呢?不必多讲,好多平台为了更好的促进生态自然在不断完善。

做零售行业,需要考虑简单采集的一些数据以及分析维度。

以便利店为案例,用户进店开始

1.采集用户购买产品

A用户进店选购来那些商品并做好记录

A用户进店选购商品数量

1.罗列消费频次

从A首次进店进行个体识别并做好记录

例,A消费者一周内进店消费3次,分别为晚上20:00——21:00

进行周记录统计,月记录统计,年记录统计;环比增长或者下降

2.罗列产品频次

A首次进店购买产品统计开始。一周后,如相同产品统计分析占比频次,同类产品统计分析占比频次,以及不同类目但频次较高产品搭配统计

3.消费类目分类

在考虑做出数据采集前,就要考虑商品摆放分类,位置分类;位置不同,类目不同类目距离同样影响消费购买组合

4.消费区间分层

例一个月内,共进店1000人,共计消费次数10000次,营业额共计xxx,每人日均消费均xx,每人均月消费xx;如进店每次消费1-20、20-50、50-100、100-150元占比,判断进店消费水平习惯。

如,多数进店消费基本为20-50,那么就可以考虑,购买频次较高产品进行组合套餐,或者通过统计分析,用户喜欢牛奶+面包进行搭配购买,一样可以进行捆绑套餐。

5.综合产品购买

单个商品购买,两个商品购买组合,五个商品购买组合,进行统计,单个用户周期购买统计,某个时间段总用户购买统计,不同维度分析。

6.建立产品组合捆绑套餐

(不要多讲,上边已经讲过,该篇是草稿,比较乱想着写着)

大概意思,通过前期统计,洞察用户习惯性消费搭配组合,统计某个周期某些高频同类商品,不同类高频与高频进行尝试套餐组合,进行门店活动捆绑,随时尝试更新推荐。

进行预测推演未来销售曲线

根据前期数据,比如,一周,一月,整年;上一周,上一月,上半年,上一年,上一年某个相同月份,对比,环比,分析。

在不考虑大环境影响,进行周预测,月预测,年预测;在综合大环境情况下如疫情这些情况下,进行一定概率提前减少增长进行预测。

先这样,不是正式文凑日更。后期有空再改。

如精确高峰消费时段、某个时段购买某个商品频次洞察,在构建消费采集终端情况下,有属性用户进行算法推荐,无属性用户进行算法推荐。

针对不同用户的,进店次数,消费统计,购买产品,进行产品搭配推荐,不同活动推荐,进行合理,精准,公平的活动优惠。

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