食品杂货零售商使用数据分析的十种方式

Michael Hickins | 内容策略专家 | 2023 年 7 月 31 日

如今,数据分析工具对食品杂货零售商的重要性日益增加,可帮助食品杂货零售商更好地了解客户,提高门店效率和盈利能力。

首先,分析可为食品杂货零售商提供关于客户行为的宝贵洞察。通过分析购买历史记录、人口统计和社交媒体活动等客户数据,食品杂货零售商可以更好地了解哪些因素能够激励客户购买,然后利用这些信息量身定制营销策略,推动销售增长。举例来说,食品杂货商店通过分析发现老年人是其忠诚度最高的顾客后,可以针对老年人制定专门的促销计划来增加收入。

食品杂货零售商还可以通过分析销售数据识别销售缓慢的产品并相应地调整库存,尽可能降低成本,提高利润。此类数据分析对于乳制品、蛋类和肉类等易腐商品尤为重要。食品杂货零售商也可以使用分析评估结账流程,识别有待改进的环节。例如,食品杂货商店可以通过分析确定结账通道的最佳数量或收银员还需要接受哪些培训。

最后,通过分析不同门店的销售数据,食品杂货零售商可以及时识别最新的行业趋势和客户偏好变化。此类分析可以为发布新产品和更改产品组合提供数据支持。

什么是食品杂货数据分析?

食品杂货数据分析是使用高级软件应用分析采购历史记录、交易、库存和其它类型原始数据的过程,它可以帮助改善营销、库存、商品促销、人员配备等决策。

例如,分析软件可以对客户记录中的购买历史记录运用算法,预测线上消费者除了搜索的商品,还想要购买哪些产品类型。食品杂货零食商还可以对呼叫中心日志进行分析,提醒客户服务座席注意关于特定产品的问题,并为客户提供解决方案或备选方案,将消极、负面的客户体验转变为惊喜和愉悦。食品杂货零售商经常将分析软件与历史销售数据相结合,做出更明智的门店采购决策,帮助满足客户需求。

关键要点

  • 食品杂货零售商使用数据分析了解更多客户行为和偏好信息,并据此优化定价、改善库存管理、分析营销计划效果和提升客户服务水平。
  • 他们使用数据分析提供个性化产品推荐,为客户提供更有针对性的促销活动,促进收入增长。
  • 食品杂货门店经理还使用数据分析优化采购节奏,以减少食品腐坏,改善部分门店的温度控制,识别有盗窃或欺诈活动风险的可疑趋势,并减少其它类型的“损失”。
  • 数据分析可帮助食品杂货商店优化一天内特定时间段的收银员分配,尽可能减少结账时间。

食品杂货数据分析介绍

如今的食品杂货零售业务越来越复杂,竞争也越来越激烈。食品杂货零售商必须快速识别最新的消费者趋势,例如消费者对食物过敏和健康饮食的认知提升,对可持续种植和有机产品的需求,而这些趋势都是价格通胀、持续供应中断、气候变化以及 2019 年新冠疫情爆发导致客户行为发生变化等众多因素共同催生的结果。

数据分析软件可为食品杂货零售商提供所需工具,帮助他们筛选和关联大量实证数据,从而及时做出更明智的业务决策。分析让数据的作用从仅仅是食品杂货零售商用于表示上周、上个月或上个季度财务绩效的一种方式转变为用于预测未来并提供行动建议,实现商机最大化的工具。举例来说,数据分析可帮助食品杂货零售商发现特定地点消费者购买模式的细微变化(比如高校附近门店的花椰菜披萨需求急剧增加),进而建议这些门店比其它地点的门店针对此类商品准备更多库存。

食品杂货零售商使用数据分析的十种方式

食品杂货零售商可以周期性地使用数据分析,从内外部来源收集关于货物到达库存时的状态、销售或向供应商退货后的库存水平、门店消费者类型以及竞争对手定价等数据,并对这些数据进行持续扩充,运用分析来完善营销和促销优惠、定价水平、再订购点和退货等。

1. 管理库存

库存管理是食品杂货业务中最具挑战性的一个领域,因为存在许多易腐商品。数据分析不仅可以帮助食品杂货零售商确保拥有足够的奶制品、肉类、鱼类等易腐商品库存,还可以帮助确定产品下架的时间。

食品杂货零售商还可以通过分析确定要使用的配送中心和选择最高效的运输路线,从而降低运输成本。此外,分析也可以帮助食品杂货零售商管理非食品库存,确保在适当的时间上架季节性商品(如节假日装饰)。

2. 检测欺诈和盗窃

食品杂货零售商可通过数据分析识别异常的客户购买模式并跟踪库存水平,以此检测欺诈和盗窃行为。例如,对销售点数据进行分析可帮助食品杂货零售商识别异常大量购买或频繁退货的客户,这可能表明他们试图实施退款欺诈。分析还可以显示收银员是否与朋友或亲戚串通,通过不正当折扣实施欺诈(也称为“甜心服务”)。食品杂货零售商还可以通过数据分析识别实际库存水平与门店系统记录库存之间的所有差异。

3. 更好地控制腐坏

数据分析工具可生成预测模型,帮助食品杂货零售商预测食物和饮料等物品何时可能腐坏,从而采取措施来避免或减少腐坏。食品杂货零售商还可以通过数据分析确定出现腐坏的具体地点(例如在某个物流公司的运输途中或某个门店的某个区域),从而进行干预。此外,食品杂货零售商还可以通过分析了解导致腐坏的因素(如温度、湿度和光线等),从而改变贮藏和展示食物的方式。

4. 管理数字订单

数据分析可以帮助食品杂货零售商评估数字订购系统绩效,包括跟踪已处理订单数量、订单履行速度以及客户满意度评分。此外,分析还可以帮助食品杂货零售商识别线上订购行为模式,从而相应地调整流程和产品。

5. 提高员工工作效率

食品杂货门店经理可以利用数据分析来绘制客流量高峰和低峰时间图表,以此了解应当在何时将人员从补货和打扫过道卫生等低流量门店职能转移到为客户结账等高流量职能。

他们还可以利用分析来改进库存管理,在细粒度级别确定应当在何时何地部署人员为特定商品补货,这一点在超级购物中心和其它客流量较大的门店中尤为重要。

6. 提供个性化营销和促销方案

食品杂货零售商可通过忠诚度计划收集实体门店客户和在线会员的数据,并分析这些数据以生成个性化优惠券和其他促销活动。这些忠诚度计划非常受客户欢迎,只有 11% 的受访客户表示很少或从不受此类计划影响。数据分析还可帮助食品杂货零售商关联附属产品,促进交叉促销,特别是同一人口群体中的客户。例如,分析可能会显示购买优质咖啡的人也有购买有机黄油的倾向,从而促使食品杂货零售商对这些高利润商品进行组合促销。

7. 优化运营

数据分析可帮助零售商深入了解哪些产品销量好、哪些产品销量不佳,进而相应地调整库存和价格,提高整体运营效率。分析还可以帮助食品杂货零售商优化人员配备水平(参见上文员工工作效率部分)及门店布局,提高空间利用效率。例如,分析软件生成的报告可以渲染热图,显示客户停留时间最长的区域。此外,食品杂货零售商还可以利用分析来识别成本节省机会,如减少浪费和能源消耗。

8. 管理定价

数据分析不仅可以帮助食品杂货零售商了解消费者行为、定价趋势和直接竞争者的价格,从而相应地调整定价,还可以助其了解折扣和其它促销活动对利润的影响。

9. 获得全供应链可见性

分析可帮助食品杂货零售商洞察库存水平、需求趋势和供应线瓶颈,获得全供应链可见性。分析还可以用于优化运输路线,帮助食品杂货零售商识别降低供应链成本的机会,加速交付。此外,食品杂货零售商还可以通过分析数据来检测供应链中的欺诈行为,包括产品来源不符或其它违规情况。

10. 提高盈利能力

食品杂货零售商可通过分析收入和成本数据来提高盈利能力。分析既可为食品杂货零售商提供客户行为和偏好洞察,帮助制定有针对性的营销策略,拉动销量,又可以帮助食品杂货零售商识别利润最高的产品类别,据此更改产品组合。在成本方面,分析可以帮助食品杂货零售商识别提高供应链效率的机会(参见第 9 部分)和成本较低的供应商,并减少在能源、人工、材料和其它投入方面的支出。

数据分析不仅可帮助食品杂货零售商优化营销和促销优惠、定价水平、再订购点和退货,还能够改善反欺诈成效、电商管理和人员配备水平。

食品杂货数据分析软件

食品杂货数据分析软件用于收集、存储和分析行业数据。借助此类软件,食品杂货零售商不仅可以深入了解客户行为、产品趋势和采购模式,还可以分析客户购买历史记录,发现交叉销售机会,以及分析客户人口统计数据,对目标市场进行细分。更重要的是,食品杂货零售商还可以利用分析软件来跟踪产品销售情况,确定库存需求。除此之外,分析软件还可用于跟踪销售绩效、分析竞争对手的定价策略和评估促销效果。

使用 Oracle 分析解决方案简化从预测到补货的所有工作

Oracle Retail 分析软件提供客户行为洞察,可帮助食品杂货零售商制定更明智的定价和商品促销决策。它可以帮助食品杂货零售商识别销售趋势和商机,预测需求,将客户细分为不同的目标组,以及优化库存水平。此外,该软件还提供门店运营绩效可见性,帮助食品杂货零售商改善客户服务和门店布局。

食品杂货零售商可使用 Oracle Cloud ERP 应用的分析功能,量身定制产品、定价和分类,通过高明地使用忠诚度计划留住客户,甚至合理布局每个地理区域的门店数量。该应用还可以帮助食品杂货零售商确定影响客户购买决策的因素,从而做出实用预测,并给出规范性建议。

食品杂货数据分析常见问题解答

食品杂货商店如何利用大数据?

食品杂货商店可通过大数据分析来确定客户需求和偏好,调整价格,制定促销活动,改善客户服务,以及提供个性化产品和服务。通过从客户忠诚卡、问卷调查、网站、销售点 (POS) 系统和门店视频等各种来源收集和分析数据,食品杂货零售商可以深入了解客户行为和购买模式。这些信息可帮助食品杂货零售商确定应上架哪些产品、持有多少库存以及如何更好地进行产品推广和显示。

超市使用哪些数据收集方法?

超市使用多种方法和系统收集数据,包括在线和电子邮件问卷调查、POS 系统、忠诚度计划、网站 Cookie、视频系统、社交媒体分析以及第三方数据提供商。

零售业如何使用数据分析?

零售商可以使用数据分析来更好地了解客户偏好,优化定价和促销活动,改进库存管理,分析营销计划和门店布局的效果,以及改善客户服务。

食品杂货商店如何利用客户交易数据?

食品杂货商店可利用客户交易数据来帮助优化促销活动,发现新的产品商机,开展有针对性的营销活动,调整价格,以及管理库存。

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