[发明专利]生鲜便利店商品关联陈列系统及其陈列方法

说明书

本发明适用便利店商品关联陈列技术领域，提供了生鲜便利店商品关联陈列系统及其陈列方法，包括数据采集模块、RFM分析模块、第一关联模块、第二关联模块、商店陈列模型，本发明通过融入客户购买行为的关联规则分析应用于便利店商品陈列方面，提出了基于客户购买行为的关联陈列方法，为店内物流环节中的商品陈列布局提供选择依据。弥补了现有的商品陈列技术关于客户分析的缺失，是本专利的独特之处。通过RFM模型将客户分为四个等级，分别进行客户管理，并根据客户的等级调整商品的陈列位置，丰富了客户管理方法以及商品陈列方法。

技术领域

本发明属于便利店商品关联陈列技术领域，尤其涉及生鲜便利店商品关联陈列系统及其陈列方法。

背景技术

生鲜便利店是大型商超发展成熟以后，分化出来的一种零售业态。就目前生鲜便利店商品陈列系统来说，没有专业的系统指导陈列，多为简单陈列方法，仅仅是基于视线进行商品陈列，如悬挂式陈列，主题陈列，纵向陈列，横向陈列以及造型陈列等，陈列方式单一，不能满足所有商品对与商品陈列的要求，带来的预期收益不高。且商品位置摆放多依据从业人员经验进行，凭借经验进行商品位置的摆放，不能很好的满足客户的需求，产生带动商品销量的作用。

目前，没有科学的分析客户的购买习惯指导商品陈列。现有的商品陈列方法仅仅是基于商品自身的特性，关注于商品的色彩、大小、规格等方面，没有关注到客户消费对商品陈列的影响。

没有很好的分析和利用现有的销售数据指导商品陈列。现有的商品陈列方式多基于经营者以及从业人员的经验进行，科学依据不强。对于历史销售数据的挖掘不够深，产生空间利用不合理的情况。

发明内容

本发明提供生鲜便利店商品关联陈列系统及其陈列方法，旨在解决现有技术存在的问题。

本发明是这样实现的，提供一种生鲜便利店商品关联陈列系统，包括数据采集模块、RFM分析模块、第一关联模块、第二关联模块商店陈列模型；

所述数据采集模块用于采集历史销售的购物小票数据；

所述第一关联模块用于审核购物小票数据并设置数据类型，得到初始购物篮数据网络图，通过分布节点检验商品购买频次以确定最小支持度和置信度，得到关联规则1；

所述RFM分析模块用于根据某月顾客最后一次购买与第一次购买的间隔天数、某客户本月交易次数、某客户当月消费金额，对客户进行分群，并将客户分为四个等级：重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般客户；

所述第二关联模块用于将RFM分析结果同关联规则1合并，通过Apriori算法进行深度客户关联规则的挖掘，据此将关联结果分各客户群进行数据分析，得出各类客户群的关联商品，获得关联规则2；最后根据所述关联规则2指导便利店内商品的陈列布局；

所述商店陈列模型具有四个磁石点、一个商店入口，一个主干道和至少一个副通道，第一磁石点位于所述主干道，第二磁石点位于距离商店入口最远的位置，第三磁石点位于商店入口位置，第四磁石点位于副通道两侧；

其中，所述第一磁石点对应所述重要保持类客户的关联商品，所述第二磁石点对应所述重要发展类客户的关联商品，所述第三磁石点对应所述重要挽留客户的关联商品，所述第四磁石点对应所述一般客户的关联商品。

优选的，所述RFM分析模块用于：

定义R为客户最近一次购买时间间隔的加权参数，最近消费时间最近的前50％客户，R值为1，另外50％的客户的R值为0；

F表示购买客户在一段时间内购买商品的频次的加权参数，购买商品频次排在前50％的客户，F值为1，另外50％客户的F值为0；

M表示在一段时间内消费金额的加权参数，消费金额排在前50％的客户的M值为1，另外50％客户的M值为0；