我曾经在超市干过兼职，这里说下我的看法。新零售门店想要更好的经营，需要从二个方面利用大数据进行分析，一是收集用户的购买信息，分析出用户对商品的喜爱，结合用户爱好进购货物。二是对门店商品进货到上架环节的信息采集，了解到底哪个环节消耗的财力和人力比较多，重点优化。这两点都涉及到一个步骤，进行数据信息收集。

收集用户的购买商品信息，通过大数据分析，在合适的时间进购热销的商品，

新零售最终要的一点之一，便是消费者流量，如何吸引更多的消费者购买商品，这样才能更好的盈利。由于用户每天都会从店里购买大量的商品，同时每个人的购买兴趣不同，我们可以将用户购买的每件商品进行信息收集，存到数据库中，便于之后使用大数据技术分析用户购买行为。大数据技术包括数据的存储和计算。

将用户细分，可以分为男女，在细分，可以分为小孩、青年、中年、老龄等，也可以通过年龄段来进行分级。通过这些维度，我们使用大数据技术可以统计出不同维度下面购买的TOP 10的商品。通过可以按照日期进一步细分，这样，我们就知道在不同季度，针对不同性别和年龄段的消费者，他们感兴趣的商品。我们就可以根据具体的数据来进行进货。

从商品进货到商品上架，将各个环节的数据信息化，通过大数据分析出最耗人力和物力的环节，进行优化。

从商品进货到商品上架，这其中有很多的环节，比如货品入库、货源盘点、货品定价、货物摆放、货物上架等。每个环节，其实都需要投入一定的人力来运行，但智慧门店人力又比较重要，所以减少人力，提高效率，显得非常关键。

商品入库，这个环节主要就是将商品搬运到仓库中，这个环节消耗的时间比较多，可以将投入的人力以及消耗的时间记录下来，之后通过大数据技术分析这其中到底搬运哪些货物比较耗时，同时这些货物买的不好，可以不用在进货该类物品。

货物的摆放很有讲究，顾客一进门就可以看到很多货物，怎么能够吸引消费者最大化购物，可以多次调整货物的摆放位子，同时，可以记录货品所在的位子，通过大数据技术统计每个商品的销量信息。然后每隔一到两个月调整一下位子，同样记录商品的位子和销量，然后结合货品的销量和营业额，通过对比，选择商品最合理的位子。

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