
用数据分析进行品类管理
在零售行业,不论是哪一种产品,饮料、日用品、奶粉等等,货架陈列是非常重要的,在商超里面,好的陈列位置也是兵家必争之地,谁有实力谁就可以拿到最好的位置,这已经是心照不宣的了,那么如果没有好位置,对于货架陈列要注重什么?怎么才可以进行更好的货架管理,新的数据分析工具能不能帮助品牌进行更好的品类管理、设计、陈列以及优化。
在货架管理中引入大数据分析就是为了可以更好的用科学的方法来进行货架管理,将客户最想要优先购买的产品放在客户的面前,以及做出更好的预测性的品类管理决策。利用数据分析进行品类管理,主要衡量标准是不是好的品类管理数据的标准主要有陈列是不是客户想要的产品、陈列的价格是不是最新的价格,是不是最新包装产品,是不是活动中的产品,陈列出来的品类库存还有多少,以及预期的毛利是多少,能不能达到以上的几个目标,都是需要已有的数据支持。
现有的基于数据分析的品项管理很多都是针对销售的情况是什么样的,主要提取的也都是销售的数据,根据长尾理论,销售量高产品总是会被排列的最多,销售量低的产品少部分排列或者还有可能会被下架,在品项管理中,我们不能只是看中销售的数据,也要考虑每一个品类之间的互动关系,一个企业也可能只单独生产一种品项的产品,好的基于数据的品项管理要以客户的需要为中心,根据客户的真实购买情况,结合客户的信息,找出核心的产品,如果是比较重点的门店可以挖掘更有深度的产品,一些额外的品类还可以根据每一个门店的不同的投入情况,以及重点的主推品牌进行调整。
品类管理的目标就是将最好、最完整的品类展示在货架上,货架陈列就是将客户最需要的产品展示在客户的面前,好的货架陈列可以达到三赢的效果,对于客户来说,可以很快的找到自己喜欢的产品,提高客户的购买体验。对于运营方来说,可以减少过期陈列或者减少报损的数量,简化陈列的工序,在库存以及物流方面也可以提高效率。对于企业来说,利用数据分析进行品类管理,从而进行货架陈列,可以有效的提高货架的使用效率,对于门店的发展策略也是有益的,可以不断的提高盈利。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30