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。
网友评论