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大数据告诉你 超市有这些秘密

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发表于 2014-10-30 09:53:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
  欢欢喜喜采购一堆货品,但是结账排队却慢得令人着急……喜欢去超市购物的消费者都会有类似经历。那么,超市收银台通道是否有快慢之分?来自家乐福方面的大数据分析,还真发现了超市收银台的秘密。

昨日,商报记者从市零售商协会获悉,已有多家市外科技公司欲入渝与我市商超等传统零售商对接,进行大数据运用落地。

体验

非高峰收银台开放少

排队结账要10多分钟

昨日下午2点左右,记者在位于渝北区金港国际的一大型超市看到,此时并非购物高峰,十多个收银柜台中仅开放了靠近出口的几个收银台。

“本来是出来买菜的,结果逛了一圈,看到打折的拖鞋、洗衣液,赶紧买了一堆。”刚买完东西的冉女士指着购物车说,已等待结账时排队了10多分钟。

“就买了一箱饮料,在收银台排队结账就耽搁了10多分钟。”昨日下午4点40分,位于九龙坡区九龙广场的沃尔玛超市,记者在收银区看到四条通道排满了结账的顾客。家住动物园附近小区的市民王女士说,来超市购物,结账时最考验耐性。

超市难强迫到哪结账

快速收银通道成摆设

昨日,记者在采访中发现,尽管不少超市都为此设置快速结账通道,将购买大宗物品和小件物品的客户分开结算,但似乎并不奏效。

有的顾客称,从未注意过快速收银通道;有的顾客则表示虽然看到过,但会选择人少的队伍排队,不会刻意按购买商品数量的多少选择收银台,而是看见哪里人少就在哪里结算。

受访的超市负责人均表示,超市很难拒绝或强迫顾客到哪条通道结账。”

秘密

两侧收银台人流量小

靠近生鲜区结账的多

你也许会遇到这样的情况:仅仅在超市买了一瓶水,却要排在长长的队伍中等待结算。那么,超市内有没有哪个收银台结账快一些呢?

记者昨日从家乐福重庆方面获得证实,经过数据分析显示,两侧的收银台往往比中间的人流量小。而面对卖场,最右侧的收银台一天接待的顾客,比最繁忙的收银台约少10%。

此外,家乐福重庆所有门店在收银台区域旁都设有员工通道,从早上开业到晚上门店关门均开通,同时也具备结账功能,且人流量相对小于其他收银通道,急着结账的顾客可尝试。

沃尔玛、新世纪等其他几家大型超市的相关人士则表示,从目前掌握的数据来看,一般越靠近生鲜区域的收银通道人流量最大。

最忙时段是上午傍晚

下午6~8点客流最多

来自专业机构的数据显示,超市行业一天有两个最繁忙时段,上午和傍晚。

其中,每天上午8:30~10:30,超市会迎来一天20%的顾客,其中近九成是中老年人。他们进超市后,往往直奔目标—清晨最新鲜的蔬菜、鲜肉和鸡蛋。

每天18:00~20:00则会迎来一天购物最高峰。50%的顾客会选择在这个时段进店购物,其中大部分是忙碌了一天的上班族,也有相当部分家庭会选择在饭后以逛超市作为散步方式,这个时间,手推车上坐孩子的场景最多。

超市还有这些秘密

货品陈列三大区域

热点区域 顾客进入超市后容易看到和必须经过的区域,这里一般陈列小吃、糖果、口香糖、饮料、各类促销产品等。

中性区域顾客容易看到但并非必须经过的区域,一般会陈列一些食品、饮品、日常用品等。如:饼干、礼品、补品、调味品、酒、咖啡等。

冷点区域顾客付款时既不容易看到也不会经过的区域,主要陈列顾客因需要会主动去寻找的产品。如:机油、汽车用品、洗发用品等。

延伸

大数据运用

国内商超刚起步

“其实,国内超市行业真正形成体系化的大数据运用几乎没有。”昨日,多家大型超市人士坦言,虽然现有的传统数据分析不一定能直接让消费者知道哪个收银台结账速度最快,但却能很好地辅助传统零售企业更好地掌握消费者的消费需求。

市零售商协会秘书长李运杨也表示,目前国内商超等传统零售行业所涉及的仅是传统的部分数据收集、处理及分析。不过,从长远发展来看,大数据在传统零售业运用或成趋势。

他透露,从去年到现在,市内外有七八家专做大数据运用的科技公司就一直在联系市零售商协会,欲为旗下的大型商场、超市及购物中心做大数据落地。

未来或出现

无收银台超市

“或许再过五年十年,消费者就会体验到无收银台的超市所带来的消费便利,结账排长队将消失不见。”重庆工商大学经济贸易学院教授沈红兵表示,未来商超等传统零售企业在大数据应用方面,或与移动支付相结合。

如在实体购物车上安装通过客户手机进行一对一身份识别的设备;在支付方式中采用扫码或声波等技术,如消费者购物之后,其购物车在超市出口就自动与大数据系统关联(类似高速公路ETC),自动抓取消费者购物信息、支付,并将消费清单短信告知消费者。

声音

利益主体不清 个人隐私如何保护

重庆工商大学经济贸易学院教授沈红兵表示,从技术上而言,大数据应用在诸如个人、城市管理、医疗卫生、金融行业、安全防御等领域实现起来并不难,关键的难点在于,由于利益主体不清,这些数据从何而来,谁来采集这些数据,数据所有权如何界定,公共数据信息与个人隐私保护关系如何处理等。


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