做“气象+零售”数据关联分析助手 墨迹赤必让零售业做到“心中有数”

在所有连锁零售企业中,受天气变化影响最大的是便利店和超市。天气温度、湿度、风力以及高影响天气变化等都会影响商品的订货和库存计划,日本有项研究发现,阴雨天气便利店最畅销的不是雨具,而是甜甜圈,因此在阴雨天气到来前,便利店变会提前做好甜甜圈的备货;不仅如此,天气变化对门店硬件设施投入、客户服务、配套体系等都会产生较大的影响。细微的天气变化就可能为便利店这种小型业态带来巨大商机。

同时,随着人们生活方式和购物环境的变化,天气因素对消费需求和意愿产生的影响也变得明显。比如生活节奏的加快就让人们经常只在需要某种商品的时候才购买,很少有人会事先做购物计划,像天气寒冷的时候,人们就会意识到要去买羽绒服,而不是非要到了立冬这天才买。因此,零售业需要量化天气对销售的影响,只有善于利用人们在不同天气下的敏感反应,在合适的时间提供合适的商品,才能取得商业上的成功。

作为已经切入到零售行业的气象解决方案提供商,墨迹赤必为零售业提供综合的气象服务解决方案,基于历史数据开展零售气象关联分析,帮助新零售企业制定商品销售策略,量化天气对其业务的影响。

对零售商来说,历史销量数据蕴含巨大财富,但是却往往忽略气象因素。在许多的案例中可以看到,当零售商们分析历史销售数据,并进行新的销售预测的时候,他们首先假定了天气的影响在这些年份中是基本稳定的。比如有零售商通过数据做过分析,每年6月份冰淇淋和瓶装饮料的销售与室外气温紧密相关,但气象学家却告诉我们,气温等天气条件以及受其影响的天数,在年与年之间仅有30是基本相同的。这也就造成许多根据常规惯例、明显的季节变化以及其他可预见因素等所制订的销售计划和营销方案失去意义,简单地按照去年同类产品的销量来安排今年的采购量,也并不是最科学、最有效的方法。天气的突然变化而导致地区之间的配货不合理等会让零售商错失销售良机。

墨迹赤必正是基于精准、稳定的气象数据,结合零售行业的历史数据,以气象大数据技术、AI技术辅助零售商分析预测各类商品市场需求以及用户消费行为,通过提供销量关联性分析,气象与零售产品销量数据关联,找出各变量相关性,帮助行业和企业找出与业务数据相关性最大的气象要素,以及对应相关性最强的区域和气候,量化天气对于业务的影响。

通过这样的“气象数据+零售数据关联分析系统”,一方面,可以帮助企业更好地预测商品销量、客流量,及时进行商品结构调整并优化员工人数等,优化零售的整个生产、物流、库存和销售流程。另一方面通过结合历史数据,分析消费者喜好,帮助企业制定更合适的营销策略,进行精准营销。比如同样是28℃,对于北京和深圳的冰淇淋销量来说可能会有完全不同的影响;28℃的天气出现在7月和10月,对于零售商品的销量意义也完全不同,因时、因地制宜的天气对销量影响的分析,制定合适的营销策略,才能帮助企业实现真正的获利。

当下,新零售正朝着更加精细化的方向发展,精准的天气数据和行业产品就像零售行业的“指挥棒”,这考验的是天气服务提供商的数据能力和结合行业产品算法模型。墨迹赤必每天从国内外专业气象机构获取约上百GB的海量基础气象数据、模式数据、观测数据,并依托墨迹天气时景社区每日可获得数十万张天气时景UGC数据,可支持全球区域性预报服务。同时依托成熟的数据中台,通过监控机器人推送机制与行业紧密关联,提供的零售综合气象服务解决方案,适用于多元化的零售场景,可以帮助企业降本增效,确保新零售高效精细化运营。