Sandstar视达门店数字化方案助力“智能选品”,SKU再多都不怕
“七分选品,三分运营”,是零售界的一句老话。说的是零售产业中,选品策略无与伦比的重要性。好的选品策略,可以直接调动消费者购买意愿,进而直接带动销售业绩。
然而,在庞大的SKU数量面前,实体零售运营者也可能直接犯了选择困难症:面对动辄上万个SKU,如何科学选品才能做到效益最大化?
作为一家在AI+零售领域深耕超过4年以上的公司,视达创始团队成员平均拥有10年以上的零售行业经验。凭借近百个落地项目中积累的经验,视达智慧门店分析解决方案经历不断打磨、日臻成熟。其中,作为核心功能模块之一的AI选品优化,也在切实赋能实体店铺的选品决策。
消费漏斗清晰筛选忠实客群,数字化赋能选品决策
众所周知,在制定选品策略时,除天气、交通、社会热点信息之外,店铺选品时应该首先将进店购买的人群特征纳入考量,因为每类消费人群都会被特定的品类所吸引。
一个白领,可能对早餐及午晚便当兴趣更大。并且,不同的人群会有着清晰的品牌和品质偏好。高端CBD地区的白领,就更偏重高品质的零食便当。
然而在传统零售中,通常只能凭借经验来模糊描绘消费者人群画像。判定店铺的忠实消费者类型及真实消费水平,其实并不容易。例如,进店人群,可能并不是实际主力购买人群;单笔交易金额高低不一,取中位数的统计很难客观反应出真实的消费水平。
视达的智慧门店分析解决方案所做的,便是用计算机视觉技术打造的数字化方案,刻画出清晰、真实、有效的消费者画像。在搭载了计算机视觉技术的摄像头矩阵的监测下,包括门口人流量统计、进店人群、店内消费者取放商品行为、结账人群等各类数据,都能被采集并分析,从而一步步筛选出店铺的忠实消费者。
从下图的漏斗转化模型中我们可以看到,进店的普通人群流量(走进商店)、对商品感兴趣人群的人群流量(拿起商品)、潜在目标人群流量(加入购物车)、消费者(去柜台结账)、忠实消费人群(付款),都能像电商一样,被逐级筛选并统计分析,呈现清晰的转化率。
零售界的二八法则:“20%的消费者完成了80%的购买“。基于核心购买人群的需求来制定选品决策,毫无疑问将能更好地迎合消费者需求,从而提升销售、带来更多盈利。
“视达智慧门店分析的智能选品功能模块,希望帮助实体零售店铺提供超过20%或者更高比例的利润。”视达智慧门店产品负责人强调到。
在实际应用中,视达智慧门店分析通过描绘出清晰的消费者画像、进而辅助选品的成效,也得到了许多客户的认可。
一个真实案例:我们的一位客户在小学附近新开了一家便利店。一到上学、午休、放学的时间段,店铺里就会挤满学生,看似人气很旺。然而在这么好的流量条件之下,商店前几个月的销量并不尽如人意。
在这种情况下,商店运营者启用了视达的智慧门店分析解决方案。店铺内、外均部署了视达的摄像头矩阵,经过两周持续不间断的人群数据搜集,运营者找到了隐藏在人流量中的、销量不佳的真正原因。
原来,此前,商店理所当然根据学生的需求确定选品方案。而视达采集到的数据表明,尽管进店人群以学生人群为主,但进店的成年人群才是购买的主力。并且,分析这部分人群的行动轨迹还可以知道,这部分成年人90%以上是周边学生的家长。
店铺调整选品策略,将学生家长人群作为目标消费者,上架了更多学生家长可能会感兴趣的商品。在接下来的几个月内,店铺的销售业绩得到显著提升。
数字化技术重构人货场关系,为经营决策提供数据支持
视达AI选品优化功能,是视达智慧门店分析的模块之一,也是视达在AI+零售布局之下,聚焦店铺数字化体系及精准营销的一个重要功能。赋能百万线下实体零售店铺,对线下零售经营中的人(顾客)、货(商品)、场(店铺)等要素的全面数字化,让一切场景智能起来,最终实现从数据采集、数据存储、数据分析到数据优化的零售全流程生态体系的闭环,是视达的业务总目标。
以“智能选品”为代表,视达智慧门店分析解决方案还具备智能陈列、智能选址、精准营销等诸多功能模块,在实体零售的不同决策环节中,用数字化技术向运营商提供决策助力。
此前,视达的智慧门店分析解决方案也曾应用在中石化、可口可乐等企业的线下零售场景中,为这些世界500强企业的经营带去更多数据智慧。
进入数字化技术全面赋能零售的新时代,视达相信,传统零售仅靠经验制定选品策略的局面,会被以计算机视觉技术为代表的前沿技术应用一步步打破。在客观、真实的数据面前,消费者画像将变得史无前例的清晰。未来,视达期望能让这些数字化智慧,为越来越多的企业带去优质决策的助力,实现更多盈利。
【SandStar视达】
SandStar视达成立于2022年。凭借优秀的商业化落地成果及前沿的技术研发,已获得国家高新技术企业认证、中关村高新技术企业认证的双高新认证,是中国最具商业化潜力的人工智能公司。
基于最先进的计算机视觉技术,SandStar通过对线下零售经营中的人(顾客)、货(商品)、场(店铺)等要素的全面数字化,让一切场景智能起来,最终实现从数据采集、数据存储、数据分析到数据优化的零售全流程生态体系的闭环。至今已为20家世界500强企业提供AI零售解决方案。
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