案例分析报告(超市运营案例分析)

2022年8月5日17:11:37创业资讯评论9字数 2343阅读7分48秒阅读模式

本次案例分析是关于一个超市的运营分析,接下来,我将从以下三个部分进行介绍。

 

案例分析报告(超市运营案例分析)

首先,超市一般是指商品开放陈列,顾客自我选购、排队收银结算,以经营生鲜食品、水果、日杂用品为主的商店是一种消费者自助选购、统一收银结算的零售企业,在中国超级市场被引入1978年,当时称作自选商场。超市对社会的积极影响是创造了就业机会,增加购物渠道,拉动消费。我将使用这个数据集完成网上超市运营分析,将从客户、配送、销售、利润、退货等五个维度以及预测分析。

所有的现有数据都是为了更好的预测未来。客户分析将围绕各省市的交易次数、各省市的利润额、客户散点图、客户交易量排名四个方面来进行。

然后说一下目前的一个研究内容,研究内容的话就是从超市运营分析分为客户分析,包括各省市的交易次数、利润散点图和客户交易量排名,配送分析,包括各省市的配送情况、准确性、天数和是否延迟,销售分析,包括各省市的销售额、区域销售额、产品细分和客户细分,预测分析,就是包括销售额的一个预测以及区域利润的一个预测。这个数据来源就是ta一个自带的某超市的数据集,收集是2014年到2017年这四年的数据。然后我们预测的是2018年的数据。

首先,先看第一部分客户分析各省市的交易次数。购买次数就是购物频率,它指一定时间内购买某种或某类商品的次数。

在一类时间内,消费者的购买行为是有规律可循的。而购买次数是度量购买行为的一项比较重要的指标。把这个图做成了一个类似于地图的形式,我们可以看到一个我国目前的一个整体情况。

第二部分是一个各省市的利润。在这个案例中,该超市不同类别的商品在每个省市的销售利润都存在一个较大的差异,某些城市、某些省市可能还是负值。如图所示,这是一个利润的情况。

第三个是一个客户散点图。以客户为中心的个性化服务现在越来越受到重视,研究客户的个性化需求,分析不同客户对于企业效益的影响,以便做出决策。

第四部分是客户交易量排名。客户交易量就是指在某段时间内购买的数量,可以挖掘的客户价值,一般价位量越大的客户价值越大。这是一个关于排名的一个图,我们可以看到他们一个整体的排名。第二部分讲的是配送分析。现在的物流配送在区域范围内,根据客户的要求对物品进行挑选、包装、组配等。这里主要从各省市的配送情况、配送准确性、商品发货天数和配送延迟商品等四个维度来分析。

首先是第一个各省市配送的一个情况。我们都知道配送情况应该首先包含订单确定以及到出单这一过程,但是原有的数据集没有配送天数这个字段,所以新建了一个配数天数的字段。配送天数就等于发货日期减去订单日期,创建好以后,就可以完成这个各各省市的配送分析。我们从图中可以看到,最长的发货时间是八天,这对于现在的物流来说是很长的,我们具体探索一下在哪些地区配送发货时间会超过一周。然后我们通过这个图中可以看到这个量还是比较少的。

第二部分是配送的准时性。配送准时性是能否快速满足用户需求的一个必要条件。由于数据集中,没有声明,超过几天就算没有及时配送,所以我们建立了一个新的字段,预计发货时间。是否按时发货,还是发货延迟,最后得出这样的一个图,我们可以看到绝大多数的订单都没能及时配送。

第三部分是关于商品的发货天数。发货时间是指物流公司把物流信息录入到系统的时间,并不是给客户发送的时间。一般来讲,真正的发货时间都会早于录入系统的时间,这个图就是关于关于商品的一个发货天数。

第四部分就是一个配送商品的一个延迟分析,我们从图中可以清楚的看到他们什么时候是发货延迟的。第三部分是关于一个销售的分析,首先可以看到各省市的一个销费,销售分析的一个情况,我们可以看到还是技术这一块。算是最大的,还有其次就是办公用品。

第二部分是区域销售额,我们可以从这里面看到,整体的办公用品算是区域销售额最大的部分。

第三部分就是产品细分。所谓产品细分,是指营销者通过市场调研,依据消费者的需要和欲望、购买行为和购买习惯等的差异,把某一个时长整体划分为若干消费者的一个过程。

第四部分就是客户细分。客户细分是指依据客户属性划分的不同客户集合,这个数据集把客户细分了,为了公司、消费者和小型企业。

第四八是利润分析,首先是产品利润分析。企业的一切着陆点应该都是利润,所以接下来我们要对利润进行几个方面的分析。第一部分是产品利润分析。每个省市的客户消费习惯、消费水平以及竞争对手的市场占有率等等都不同,因此产品的利润也应该不相同。我们可以从图中看出办公用品技术。之类的,还有家具,他们之间的利润是不同的。

第二部分是区域利润分析,主要就是为了探索分析不同区域的一个销售利润,这个和区域销售的情况还是很接近的。

第三部分就是省市理论分析,我们可以从图中看出34个省市的一个情况。然后数据存在的意义就是希望能够对过去的数据进行一个预测,为未来的运营做准备,所以这个数据集我们把2018年作为他们的一个预测。我们这里采用季度或者是月份来做拼读。

首先是一个销售额的预测,可以看出这个图中多了一个2018年,这就是他预测的销售额。这一部分是区域预测,这里使用的也是自带的一个预测分析图。最后一部分就是区域利润预测的分析,我们可以把它。分为东北、华北、华东、西北、西南和中南的一个区域的利润分析。

那么最后总结一下,从利润方面,利润为负的七个省份每年客户销售额都远低于平均值,其中湖北、辽宁和江苏的客户数量、销售额和订单数量并不低,因此应该学需要采用合适的一个营销方式。

第二个就是除了2017年,我们重点关注的七个省份平均发货天数均高于其他地区。

第三就是不同子类别商品的销售额差异很大,可以根据细分商品的一个销售情况。

布局商品,尽可能的降低各省份的一个积压库存,尤其是一个一些负利润的地区。以上就是我关于这些案例分析的汇报,请各位老师同学及时指正。

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