最新消息，案例分析，咖啡连锁门店新零售大数据之一，或许不少企业在选择自己的路会看一些相关的案例情况，再做抉择。那么接下来我们就来分析一个新的案例。

传统线下咖啡零售店是现代生活不可或缺的一部分，有人喜欢咖啡提神醒脑之效，有人偏爱咖啡自身之香郁，有人享受品咖啡之惬意，无论出于何种目的，咖啡店的存在总有其特定的意义。

面对竞争日益激烈的咖啡零售市场，如何满足消费者的显性需求、挖掘消费者的潜在需求、引导消费者的需求动向，则是当前传统咖啡零售行业亟需思考的问题。作为传统零售业中的一员，咖啡零售未来发展之路离不开以数据为支撑、以“人货场”为互联的主题。

谁是咖啡零售的终端消费者?咖啡零售的门店应该卖什么样的产品?消费者最喜欢的咖啡零售产品是什么?这三个问题看似独立，实则紧密相连、环环相扣。

咖啡作为需求稳定的消费品，分布于不同“场”的咖啡店有着其固定的消费群体，通过记录分析消费者的咖啡消费场合、产品偏好、客单价、消费时段等信息，与商圈环境特征标签、商品海量数据标签一一关联对应，在不同“场”和“人”条件下，对“货”进行精准定位，优化店铺品类结构，让不同产品能够迅速匹配到位于不同商圈的不同消费习惯的消费者。

新零售业态下的咖啡店，不仅需要将消费者画像和店铺画像结果映射于商品画像，而且需考虑外部大数据影响因素，如天气因素和异常事件因素，这都有助于咖啡店面对目标消费人群能够更加宜时宜地地制定销售策略和备货计划，使得消费者何时何地都能获得自己想要的商品。

在传统零售行业中，面对新零售浪潮，国内某知名咖啡连锁品牌开始积极寻求线下零售转型契机，对需求预测和补货计划等体系进行了深度改进。该品牌主要业务为咖啡门店零售业务，产品主要以饮品为主，由于缺乏对终端消费者特性的有效分析、对商品标签的科学定义和对门店所处商圈的合理划分，导致该品牌的“好卖”产品常常出现缺货现象，而“不好卖”产品却总是库存积压，从而造成较低的客户满意度和较高的运营成本。

因此，该咖啡连锁品牌在欧睿智慧需求链团队的协助下着手企业计划体系的构建。

在整个合作过程中，欧睿智慧需求链团队主要以消费者画像、店铺画像和商品画像三方面分析刻画为基础，通过大数据算法模型，获取单店单品需求预测结果，动态实时地指导品牌总部补货计划，并形成各门店品类规划和备货计划，并以此驱动后端的具体行动如采购、物流、仓储、人员配置等。

在此次数据验证中，基于品牌商提供大类-中类-小类-商品四个产品层级、区域-城市-店铺三个地区层级2016年12个月的销售订单数据和会员数据，欧睿团队首先进行销售数据和库存数据清洗，去除订单执行过程中的不及时不准确等问题，并进行异常值判断和处理，形成清洗后的日销售数据，作为此次建模分析的数据基础。

结合销售数据和会员数据，统计分析消费者年龄、性别和职场状态等信息和消费者对应的消费记录情况，形成每类商品对应的目标消费群体，将目标消费人群特征作为刻画商品画像的其中一部分动态属性。然后，根据店铺的各销售指标，包括店效、坪效、客单价、各品类销售额占比和客单价、购物篮等，将店铺划分为多种店铺类型，从而确定各店铺类型的消费特征和品类结构划分，针对店铺主要消费群体提供“好卖的”商品。

在店铺分析方面，还需考虑新店、关店、装修和正常等店铺营业状态，以验证各店铺类型划分的合理性。如交通枢纽类型的门店基本以新店为主;而百货商场类型的门店关店现象相对较多。再者，在商品画像方面，欧睿团队主要将商品属性划分为静态属性和动态属性。

静态属性包括饮品的口味、热饮冷饮、包装和规格等，动态属性包含目标消费群特征、新旧品、天气敏感度、销售统计数据等。例如，在考虑天气信息方面，2017年上海夏季气温比往年偏高1.6℃，位于上海的门店总体冷饮销量提升近10%。通过静态属性和动态属性的分析，对商品特征进行刻画(如畅平滞类型划分)。

基于消费者画像、店铺画像和商品画像，利用大数据分析手段，预估店铺客流量、转化率和城市天气信息等信息，且选择合适的算法模型，实现单店单品周销售状况的预测，并根据已有的库存情况，实现系统自动匹配合理补货策略和制定补货计划建议。

从而让爆品卖的更好，货源更加充足，坚决杜绝缺货，同时让滞销品尽快更新换代，最终实现销售提升、供应链成本下降、库存周转的更快。

此次项目合作为该知名咖啡连锁品牌带来了明显的经济效益提升，在预测方面，80%的小类周销量预测偏差控制在15%以内，单店单品的周预测销量准确性提升了20%以上。而根据Gartner和IBF(International Business Forecaster Institute )测算销售预测准确性每提升10%，品牌的单品利润率提升10%-20%，销售额能提升10%-25%，库存成本降低15-30%，物流成本则最终降低10-25%。

由此可见，需求预测准确性的提升将会给该咖啡连锁品牌带来营收上升和成本下降的巨大经济效益。

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