实体超市交易数据分析利用情况及对策探析

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　　摘 要：信息化技术和电子商务行业的发展对传统的实体超市造成了巨大的冲击。为了更好地帮助实体超市在大数据时代迅速转型，深入了解实体超市对交易数据分析的利用情况，进而对实体超市加强交易数据的利用提出合理化的建议。通过文献综述和实地调研的方式，从数据获取、数据处理、数据分析与应用三个方面了解实体超市对于交易数据的利用现状，提出实体超市可以扩大会员制来方便信息获取，利用信息化技术进行数据处理，通过分析制定合理的营销策略。与此同时，要发挥实体超市的特有优势，从而帮助实体超市应对网购的冲击，占据更大的市场。
　　关键词：实体超市;交易数据;利用情况;对策
　　中图分类号：F717.6        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2019）18-0062-02
　　一、引言
　　随着互联网技术的进步，电子商务行业不断发展、成熟，而生活节奏的加快，更便利、更开放、更实惠、更全面的网上超市让消费者有了更多的选择，这在极大程度上分割了实体超市的市场。不仅如此，网上超市更容易获取消费者的点击、浏览、购买信息，更方便通过数据挖掘获取商品之间的关联性和消费者的购物偏好，进而迎合消费者，进行有针对性的推荐。这极大地提高了消费者的购物满意度和黏性，对于实体超市来说，无疑是一个巨大的的挑战。中国连锁经营协会的年度调查显示，2017年，百强企业线上销售额增幅为78.9%，高于往年69%的水平，也远高于全国网上零售32.2%和百强线下销售8%的增幅。在第十三届中国零售商大会暨展会全体会议上，中国商业联合会和中华全国商业信息中心联合发布了2017年度中国零售百强榜单。信息显示，2017年以来，网上实物商品零售额月度增速明显高于社会消费品零售总额月度增速及线下实体店零售额增速。可见，借鉴电子商务发展经验，加强信息化技术的应用，扩展实体超市特有优势，提升实体超市竞争力至关重要。
　　本文以实体超市为调研对象，以网上超市作为比较对象，通过文献分析法、实地调研法和深度访谈法，对实体超市交易数据分析的利用情况进行调查，发现實体超市存在的问题及其特有优势，对其在信息时代的良好发展提出建议。
　　二、实体超市交易数据分析利用现状
　　第一，数据来源。通过在安徽省蚌埠市天洋新世纪国际超市的调研了解到，目前，大型超市对于数据的提取大多来自会员卡，会员卡免费办理，蚌埠这边的大型商场都有自己的会员系统。比如大润发，有些商品标注会员价，普通价格会比会员价高10%～20%。与此同时，会员消费攒积分，积分达到一定额度，可以将积分兑换成商品或是购物券，来刺激消费者多次消费等一系列手段来吸引消费者办理会员，每一个实体店都有50%以上的会员，另外的都是一些随机消费者，会员里又有20%年度消费额比较高、频率较高、比较可靠的VIP客户。会员办理之后，超市便能从每个会员消费者的卡上提取到相关的购物习惯、市场需求等他们需要的数据信息。
　　第二，数据处理。在向超市的负责人了解大数据时代下，线下超市会不会采用数据挖掘的技术来分析顾客喜好与需求时，负责人表示，网购对实体超市带来的冲击比较大。比如说，在实体超市上班的一些年轻职员，即使在超市上班，买东西还是从网上买;来实体店消费的群体年龄段都偏高，超市利用大数据来分析顾客的消费类型、消费金额等相对较少，主要通过重要节点（节日、店庆等）打折、赠送礼品等活动把目标客户吸引过来。超市在进行打折、促销等相关活动时，基本上都是凭借着以往的经验，或是进行市场调研来制定相关的策略。比如在打折活动之前先进行市场调研，进行比价，特别是一些敏感商品，首先价格不能高于其他同等同类的超市，价格上较同等超市要低。最常见的连带销售，也是商家为了促销慢慢形成的，一般在大型节点，会把这些商品集中在一个区域，进行打堆，不同类型的商品，在一个时间段进行促销，等这个时间节点过去，还是回到各自的商品区，销售量比平时要翻3—5倍，价格的下浮空间一定要大，下浮30%～40%。对于消费者的购买行为的调查，也是凭之前的经验和对市场的判断来定量、定价、定时间。
　　第三，数据分析与应用。虽然现在的很多实体超市还没有充分利用信息化技术，但是超市的后台还是有数据分析平台，通过数据分析，主要是了解到商品的库存问题，这影响到商品的进、销、存效益。比如，进货之前要对商品进行预判，预判是根据节点来的，没有什么大型节点的，正常配货，保证不缺货就行了。大型节点，先让经销商把货备好，超市仓库有限，按往年的量递增20%～30%，防止脱销。分析哪些商品销售量比较大，销售层次比较高，然后向经销商提货。烟酒类有自己的业务员，一天来1次或一周来1次，查看他们商品出售情况，以便及时供货，商场也有专门负责统计的员工。负责人表示，针对超市会员较为精准的营销推送工作目前还没有做，蚌埠市普遍都没有这方面的相关策略。
　　三、加强超市交易数据利用的对策
　　（一）扩大会员制
　　为扩大会员制，提高消费者黏性，并在一定程度上扩大超市交易数据分析系统的数据来源，可以采用会员折扣，对一些销售量不理想或者快要过期的商品进行会员折扣。或者在节假日对一些促销商品进行折扣，并注明会员价和原价，这样就会刺激消费者办理会员卡。也可以采用充值活动，例如充值满100元送5元，或充值一定金额可以进行抽奖活动，或充值一定金额送一些小礼品。对于会员，采用会员积分制，消费的金额以等值的积分存储到会员卡中，在某些特定日子可以利用积分翻倍的活动来刺激消费，当累计到一定的积分后可以兑换奖品或者抵扣一定量的消费金额，也要根据消费积分，进行会员级别分类，累计消费满一定金额就可以将会员卡升级，获得比普通会员卡更高的折扣，享有一定的特权。
　　（二）加强信息技术应用
　　首先要重视数据挖掘技术在实体超市经营中的作用，加大资金在数据挖掘方面的投入，完善实体超市的交易数据分析系统，不能单纯地依赖于传统的经验来进行判断，将信息技术应用到实践中去。 　　1.关联特征挖掘。对于商品来说，我们可能觉得影响销量最直观的特征是价格、质量、需求量。但是，影响商品销量的特征还有很多，发现了这些特征，可以帮助实体超市更好地促进商品销售。销售数据包含用户的名称、购买商品时间、购买商品种类、商品是否促销、商品价格等信息。其他的数据信息包括该超市位置、购买者年龄性别等其他信息，以及当地的天气、消费者消费指数等其他非线性因素，因条件有限，无法获取，这便会对预测结果有一定影响。因此，可以进行关联特征挖掘，发现不同产品销售力度和特征的关系，不指定前提的假设条件，从而更有利于挖掘没有关注到的关联特征。比如，产品的销量可能还与包装、摆放位置等有关，分析出可能的影响因素，增加商品销量。
　　2.关联商品挖掘。将关联商品进行分类，发现消费者购物行为中一些不为平时所注意的关联关系。比如，消费者购买了其中一个或两个的同时也购买了另一个商品，根据超市客人某次所购买的商品找到这个客人对另一个商品也可能有购买的想法，从而找到商品之间的关联性。
　　3.消费者兴趣分析。每一个消费者都有自己的喜好，就会经常购买某些种类的产品，可以根据顾客以前的消费记录，锁定该消费者的兴趣爱好，也可以将具有同种购物特点的消费者划分类别。
　　（三）制定合理的营销策略
　　通过信息化技术，发现商品的关联特征，综合利用影响商品销量、利润的因素，在适当的时间、地点，以适当的价格、优惠政策推销该商品给特定的人群，并设计利润最高的进、销、存效益。
　　通过关联商品的分析，将同时购买几率大的商品分类，可以把这类商品摆放到一起，增加销量;可以举办打折活动，进行捆绑销售，去迎合消费者，也可以把关联商品摆放到超市的两侧，可以让消费者在购买时，尽可能地在超市停留，购买更多的东西。
　　分析消费者的个人兴趣爱好后，给用户推荐与其历史消费相似的商品。比如，消费者经常购买奶粉，就可以多給该消费者推荐奶粉等同类婴幼儿商品。
　　通过对消费者进行分类，可以分析会员消费者的关联性，将具有相同特征的消费者归为一类。比如，消费者A和B是属于同类消费者，那么在进行个性化推荐时，我们就可以把A买过而B没有买过的商品推荐给B，然后把B买过而A没有买过的商品推荐给A，这同样可以促进销售。
　　（四）发挥实体超市特有的优势
　　相较于网上超市，实体超市也具有一些特有的优势，比如一些刚需商品，消费者很少网购，所以实体超市针对这些商品可以多制定一些优惠活动，通过自媒体宣传，提前将活动内容推送出去，针对网上的同类商品多一些优惠策略，就能够吸引更多的消费者，从而扩大实体超市优势。
　　另外，相较于网上购物来说，一些生鲜类的，如冷冻、低温、保质期较短的商品，在网上购物的普遍较少，消费者都会选择到实体店去购买，实体超市可以扩大这类商品的区域面积，多摆放一些时蔬和生鲜，在质量上也要进行严格的把控，提升消费者的满意度。
　　与网上购买相比较而言，超市具有真实的购物体验，买卖双方可以直接面对面地交流，这也是实体超市不可忽视的一大优势。网上购物只能通过用户评价等来挑选物品，而实体超市就可以近距离地触摸查看，方便用户挑选;在实体超市，提供服务的一方不再是网上的虚拟客服，而是真实的导购员，可以向消费者介绍关于商品的详细信息。因此，实体超市一定要培养员工的亲切感，提高导购员的服务水平，给消费者带来真实、满意的购物体验。
　　值得注意的是，实体超市还是一个提供消遣的场所，实体超市是很多中老年人群体散步娱乐的地方，很多人到超市并不是一定有需求进行购物，可能就是饭后散步、朋友玩乐和无聊时的闲逛，因此可以增加超市的娱乐性，将购物和娱乐融为一体，应对网购的冲击。
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