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人工智能和实时数据帮助在线零售预测需求并防止库存中断

人工智能和实时数据帮助在线零售预测需求并防止库存中断 巴西跨境研究社
2026-03-23
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导读:夏季会持续改变即时零售应用用户的消费习惯。在达奇(Daki),这些变化是通过持续的数据分析来识别的 […]

夏季持续改变快送应用用户的使用习惯。在 Daki,这些变化通过对浏览、销售和复购数据的持续分析来识别,使公司能够绘制行为模式并调整运营以应对季节性需求。

夏季品类销售显著增长

根据平台内部数据,在夏季月份,与饮料和即时消费相关的类别相比前几个月,销售额显著增长。例如,即饮产品(ready-to-drink)增长了 92%,而与饮料制作相关的商品增长了约 55.7%。冰品及配件类别也增长了 45.3%,这与该季节典型社交场合中饮料消费的增加相一致。

其他类别在此期间也获得了更高的关注度。冰淇淋和巴西莓(acai)的销售额增长了 42.2%,海鲜类增长了 42.9%,烈酒增长了 38.3%。水、果汁和软饮料等饮品也显示出增长趋势,进一步印证了人们在天气较热时更倾向于选择与补水和即时消费相关的产品。

“夏季购物车”构成变化

分析还指出订单构成的变化。在夏季,饮料和生鲜类商品在购物车中的占比开始增加。软饮料、水果、果汁和碳酸饮料、蔬菜以及水等类别在平台上的订单中出现频率更高,构成了该公司所称的“夏季购物车”。

另一个观察到的趋势是功能性饮料的存在感增强,在此期间其订单参与度也有所提高。这一行为表明消费者更偏好快速消费品以及与补水、提神和便利性相关的产品。

数据驱动商业决策

这些模式通过交叉分析订单时间、地点、消费画像和购买历史等因素进行监控。基于这些信息,Daki 调整商品组合、供应链和商业策略,优先周转率较高的产品,并提前应对需求高峰。

Daki 商业总监 Maria Victoria Ferner 表示:“在快消零售领域,率先理解消费者的企业将占据优势。我们的数据工作是将行为转化为决策,无论是调整商品组合、优先发展某些类别,还是近乎实时地应对变化。例如在夏季,购物车结构会发生变化,未能跟上这一趋势的零售商将失去影响力。如今,挑战不仅在于拥有正确的产品,更在于解读消费者的当下时刻。当我们明白购物车中的变化是趋势、特定场景还是习惯转变时,我们可以迅速重组产品组合,更好地捕捉每一次需求高峰。”

据高管表示,实时数据的使用对于确保物流效率和在需求高峰期保证产品供应至关重要。获得品类强化补充的商品包括面向更轻盈、功能性日常生活的食品,如水果、酸奶、格兰诺拉麦片、燕麦、花生酱和零食,以及蛋白质食品和快速餐食食材,如肉类、蔬菜、沙拉和碳水化合物。与健康和运动表现相关的饮料及补充剂,如蛋白饮料、乳清蛋白、肌酸和电解质饮品,也在补货中受到更多关注。

Maria Victoria Ferner 补充道:“夏季带来一波又一波的新品发布,但我们的角色不仅仅是扩大产品供给,而是做出真正符合消费者需求的精选。这种选品工作始于季前,通过对数据的深入解读、趋势的识别以及对哪些产品进入商品组合的战略决策。最终,为顾客准备购物篮需要在分析与精准判断之间取得平衡,并始终与品牌所承诺的价值保持一致。”

对季节性消费的分析性阅读是 Daki 战略的一部分,旨在利用数据作为商业决策的基础,将消费者行为、运营和全年业务规划联系起来。

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