最新消息，案例分析，咖啡連鎖門店新零售大數據之一，或許不少企業在選擇自己的路會看一些相關的案例情況，再做抉擇。那么接下來我們就來分析一個新的案例。

傳統線下咖啡零售店是現代生活不可或缺的一部分，有人喜歡咖啡提神醒腦之效，有人偏愛咖啡自身之香郁，有人享受品咖啡之愜意，無論出于何種目的，咖啡店的存在總有其特定的意義。

面對競爭日益激烈的咖啡零售市場，如何滿足消費者的顯性需求、挖掘消費者的潛在需求、引導消費者的需求動向，則是當前傳統咖啡零售行業亟需思考的問題。作為傳統零售業中的一員，咖啡零售未來發展之路離不開以數據為支撐、以“人貨場”為互聯的主題。

誰是咖啡零售的終端消費者?咖啡零售的門店應該賣什么樣的產品?消費者最喜歡的咖啡零售產品是什么?這三個問題看似獨立，實則緊密相連、環環相扣。

咖啡作為需求穩定的消費品，分布于不同“場”的咖啡店有著其固定的消費群體，通過記錄分析消費者的咖啡消費場合、產品偏好、客單價、消費時段等信息，與商圈環境特征標簽、商品海量數據標簽一一關聯對應，在不同“場”和“人”條件下，對“貨”進行精準定位，優化店鋪品類結構，讓不同產品能夠迅速匹配到位于不同商圈的不同消費習慣的消費者。

新零售業態下的咖啡店，不僅需要將消費者畫像和店鋪畫像結果映射于商品畫像，而且需考慮外部大數據影響因素，如天氣因素和異常事件因素，這都有助于咖啡店面對目標消費人群能夠更加宜時宜地地制定銷售策略和備貨計劃，使得消費者何時何地都能獲得自己想要的商品。

在傳統零售行業中，面對新零售浪潮，國內某知名咖啡連鎖品牌開始積極尋求線下零售轉型契機，對需求預測和補貨計劃等體系進行了深度改進。該品牌主要業務為咖啡門店零售業務，產品主要以飲品為主，由于缺乏對終端消費者特性的有效分析、對商品標簽的科學定義和對門店所處商圈的合理劃分，導致該品牌的“好賣”產品常常出現缺貨現象，而“不好賣”產品卻總是庫存積壓，從而造成較低的客戶滿意度和較高的運營成本。

因此，該咖啡連鎖品牌在歐睿智慧需求鏈團隊的協助下著手企業計劃體系的構建。

在整個合作過程中，歐睿智慧需求鏈團隊主要以消費者畫像、店鋪畫像和商品畫像三方面分析刻畫為基礎，通過大數據算法模型，獲取單店單品需求預測結果，動態實時地指導品牌總部補貨計劃，并形成各門店品類規劃和備貨計劃，并以此驅動后端的具體行動如采購、物流、倉儲、人員配置等。

在此次數據驗證中，基于品牌商提供大類-中類-小類-商品四個產品層級、區域-城市-店鋪三個地區層級2016年12個月的銷售訂單數據和會員數據，歐睿團隊首先進行銷售數據和庫存數據清洗，去除訂單執行過程中的不及時不準確等問題，并進行異常值判斷和處理，形成清洗后的日銷售數據，作為此次建模分析的數據基礎。

結合銷售數據和會員數據，統計分析消費者年齡、性別和職場狀態等信息和消費者對應的消費記錄情況，形成每類商品對應的目標消費群體，將目標消費人群特征作為刻畫商品畫像的其中一部分動態屬性。然后，根據店鋪的各銷售指標，包括店效、坪效、客單價、各品類銷售額占比和客單價、購物籃等，將店鋪劃分為多種店鋪類型，從而確定各店鋪類型的消費特征和品類結構劃分，針對店鋪主要消費群體提供“好賣的”商品。

在店鋪分析方面，還需考慮新店、關店、裝修和正常等店鋪營業狀態，以驗證各店鋪類型劃分的合理性。如交通樞紐類型的門店基本以新店為主;而百貨商場類型的門店關店現象相對較多。再者，在商品畫像方面，歐睿團隊主要將商品屬性劃分為靜態屬性和動態屬性。

靜態屬性包括飲品的口味、熱飲冷飲、包裝和規格等，動態屬性包含目標消費群特征、新舊品、天氣敏感度、銷售統計數據等。例如，在考慮天氣信息方面，2017年上海夏季氣溫比往年偏高1.6℃，位于上海的門店總體冷飲銷量提升近10%。通過靜態屬性和動態屬性的分析，對商品特征進行刻畫(如暢平滯類型劃分)。

基于消費者畫像、店鋪畫像和商品畫像，利用大數據分析手段，預估店鋪客流量、轉化率和城市天氣信息等信息，且選擇合適的算法模型，實現單店單品周銷售狀況的預測，并根據已有的庫存情況，實現系統自動匹配合理補貨策略和制定補貨計劃建議。

從而讓爆品賣的更好，貨源更加充足，堅決杜絕缺貨，同時讓滯銷品盡快更新換代，最終實現銷售提升、供應鏈成本下降、庫存周轉的更快。

此次項目合作為該知名咖啡連鎖品牌帶來了明顯的經濟效益提升，在預測方面，80%的小類周銷量預測偏差控制在15%以內，單店單品的周預測銷量準確性提升了20%以上。而根據Gartner和IBF(International Business Forecaster Institute )測算銷售預測準確性每提升10%，品牌的單品利潤率提升10%-20%，銷售額能提升10%-25%，庫存成本降低15-30%，物流成本則最終降低10-25%。

由此可見，需求預測準確性的提升將會給該咖啡連鎖品牌帶來營收上升和成本下降的巨大經濟效益。

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