浅析企业对消费数据采集的分析-浅析企业对消费数据采集的分析与研究
Time:2024-03-22 14:56:15
关于浅析企业对消费数据采集的分析的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
浅析企业对消费数据采集的分析
便利店连锁行业如何进行商圈数据采集分析
大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
数据聚合针对内外部数据进行多维数据快速汇聚。可通过实时接口、文件自动导入、主动查询等方式接入。并可对各类格式的数据进行智能清洗入库。
汇聚时，需要对各类来源数据进行精准提取：例如利用一些智能终端采集设备，提取入库后，对海量数据进行快速的清洗处理，将其以结构化数据、非结构化数据、半结构化数据为主体划分，而后进行标签化划分，利用图数据库赋予其不同标签，再下发到具体分析的人事物中，以多样可视化分析图表的形态直观展示数据结果。
大数据分析通俗的讲就是将海量混杂的数据，通过利用各类手段统一协调成一个有机整体，然后以不同的可视化分析工具直观呈现给用户，让其通俗易懂的发现数据中的一些关键因素点。以保障相关人员提升工作效率及分析数据核心指标，并且为企业带来收益价值点。
关于用户分析，派人深入该地实地调查应该是最笨的土办法。而当将范围扩展至全国百余城市的重点商业圈时，个人和小团队仅凭商业直觉和有限的知识是远远不够的。这从而推动了利用数据进行用户画像细分及商业选址的普及。
便利店是一种用以满足顾客应急性、便利性需求的零售业态。随着我国城市化建设的迅速发展和城镇居民收入水平的提高、生活节奏的加快、消费观念的更新，人们越来越重视商品质量、服务品质和消费的便利性。因而，分散于各居民区和人流密集区的小型便利店业态在中国大地上频频以低成本、高效率的特许经营形式催生并迅速发展起来，成为连锁零售业发展最新的亮点。
便利店选址一般是以人口密度高的住宅区为佳，因为一般消费者都有利用附近设施，就近消费的习惯。但是同时，如果此地人口急增，则相对的竞争也就会更激烈。另外，零售店是服务行业，需要适度的情调和安静的环境，不宜选在闹市区最繁华最喧闹的地方，店面选择也不一定非要是一楼，只要此商圈交通方便，人群聚集，招牌明显，位置高一点的楼层也无妨。
人流量比较大的街道或办公楼附近这些位置的人流量也比较稳定，虽然比繁华的商业地区少，但成交量会比较高，所出入的是中高端消费人群，中高档便利店定位的店铺可以选择这些地理位置。
人口居住量大的社区社区居民的消费特点是居家消费和个人大单消费比较多，对商品的价格要求是物美价廉。因此，选择在这里为店址的便利店，要有丰富的产品、稳定的产品品质和优惠的价格，才能培养老客户，稳定客源。
商务商业集中区域，人流量大，人群的消费水平较高，因此便利店的店址都选择在城市繁华中心、人流必经的城市要道和交通枢纽。
消费群体以青年和中年的顾客为主在选址过程中，消费群体的定位尤为重要，根据客户定位的特点，确定开店的基本原则。美容店的主要消费群体是以青年和中年层的顾客为主，基本上学生和上班族居多。
年龄比例图（数据来源：www.data-dance.com）
选择商务区、娱乐休闲场所、医院、学校、公交车站、地铁等地方因为它们可以为店铺带来大量流动客流，能集聚人气。据统计，商务楼、医院、学校附近的便利店收益最高。当然这些区域还需经过评估标准的筛选，才能成为最终的店址。
商圈整体评价首先应该通过专业的商圈评估模型，对商圈的业态竞争饱和度、平均驻留时长、3公里/5公里客流、交通便利度指数、教育水平指数写字楼数据、医疗分布数据、商圈人口密集度指数、主流消费品牌门店集聚度等进行定量评估。
商圈整体评估指标：
竞争业态：
便利店数量及分布图（数据来源：www.data-dance.com）
学校数量及分布图
交通设施的数量及分布：
交通设施数量及分布情况
通过上图可以看出这个区域的交通设施是比较丰富的，交通比较便利。
业态的分布：
餐饮业态分布
购物业态分布
通过上图可以看出这个区域的购物业态及餐饮业态都是比较丰富的。
知名的品牌分布：
知名餐饮分布图
目标消费人群，消费群体覆盖范围广泛。那么选址就适合在居民集中的临街店铺、写字楼、大型购物中心，商贸圈或商业街附近。
写字楼分布
人口分布数据：
人口热力图
通过上图可以看出红框区域人口分布还是比较集中的，尽量把店铺开在人密集的地方。
除了人口数量之外还应该关注消费水平，有车无车，等人口画像。
人群画像数据：
人群画像数据
如上图所示：
常住人口约是240万人，人口密度很高，居民人口约100万人，外地人口占一大部分。
区域内已婚人口占多数，占比是71%，已婚人口占比高，可以针对这类人群推出相应的品类。
大专及以上学历占比59.63%相对较多，高学历人群在新鲜事物上的接受程度以及自我学习能力具有良好的属性。
人群画像数据
8K至19K收入水平范围人群占多数，收入与消费是因果关系，有收入才会有消费，高收入人群消费趋于精品化、个性化消费，他们衣食住行都无忧。
商圈内私家车出行占比75%相对较高，说明这里的车辆比较多，同时本地人群比较愿意为享受、便捷买单。
消费水平“高”的占多数，愿意消费才会有生意。
总结：最后我们还可以把以上的数据叠加起来看。
叠加了人口热力图、交通分布图、写字楼分布图。
通过上图可以看出红框区域是人口及其它指标相对比较密集，但是竞品相对较少的区域可以选择在这些地方开店。
您还可以基于常驻客户画像、民用住宅及房价、周边餐饮业态、周边医疗相关业态、周边教育培训相关业态、周边宠物相关业态、周边景区业态、周边交通相关业态、周边公司分布业态、周边商务住宿业态、周边生活服务业态、周边体育休闲业态、周边政府机构业态、周边公共设施业态，部分消费类提供有人均消费和评分等信息继续分析，小编就不逐一放图说明了，有兴趣您可以自己去看下。
了解更多
浅析企业对消费数据采集的分析与研究
大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？乐思认为这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。
企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。
成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。
服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。
产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。
浅析企业对消费数据采集的分析报告
