新零售智能销售数据分析报告

1. 背景与目标

某公司在广东省的8个市部署了376台新零售智能销售设备。然而,目前的经营状况并不理想。本报告旨在通过分析近6个月的销售数据,从销售、库存、用户3个方面进行深入研究,以找出经营状况不佳的具体原因,并为改善提供数据支持。

2. 数据处理

2.1 数据整合与清洗

原始数据存在以下问题:

• "商品详情"字段包含冗余信息(如"158号X1","0401X1")
• 商品名称不一致(如"罐装芬达原味x1"和"罐装芬达原味X1")
• 部分销售记录数据项缺失

我们对数据进行了清洗和规约处理,以确保后续分析的准确性。

2.2 数据规约

为提高分析效率,我们对数据进行了降维和字段规约处理,删除了对分析无实际意义的字段。

3. 数据分析与可视化

3.1 销售趋势分析

发现:

• 订单数量与新零售智能设备数量呈正相关
• 2018年4月至9月期间,东鹏、红牛、雪碧、可口可乐的销量最高

图表:

3.2 地理分布分析

发现:

• 识别出10个主要销售市场城市
• 销售量最高的广州市，其次是东莞市和江门市

图表:

3.3 商品销售分析

发现:

• 销售数量、金额和利润排名前十的商品多为饮料类
• 前5种最受欢迎的商品均为饮品,可能与广东亚热带气候有关

图表:

3.4 库存管理分析

发现:

• 识别出存货周转率最高的五种商品

图表:

3.5 支付方式分析

发现:

• 微信支付最受欢迎,其次是支付宝
• 现金支付仅占0.52%

图表:

4. 结论与建议

1. 销售策略:

   • 增加饮料类商品的投放数量
   • 在珠海市、中山市和韶关市等销售额较低的地区增加售货机数量

2. 库存管理:

   • 持续关注畅销商品(如饮料)的库存,避免供不应求
   • 对销售不佳的商品(如糖果甜食和膨化食品)采取降价或促销策略

3. 提升客单价:

   • 举办促销活动,鼓励用户购买单价较高的商品
   • 通过商品关联促销,增加单次购买商品数量

4. 支付优化:

   • 与微信、支付宝等移动支付平台合作,推出专属优惠活动

5. 持续监测:

   • 定期分析销售趋势、商品表现和库存周转率,及时调整策略

通过实施这些建议,公司有望改善经营状况,提高新零售智能销售设备的效益。