连锁便利店商品滞销分析

一、项目背景

        随着我国一线 、超一线城市的零售企业经营成本日渐趋高 ，业态的逐步缩小已经成为了零售行业求生 的法则 。但是大部分零售企业或经营者在业态的转化过程中，思考习惯并没有随之变化 ，产生了诸如库存 过量 、商品滞销 、过期损耗等问题 。我市某连锁便利店便存在这样的问题。

二、业务需求

1、分析商品滞销的原因。

2、为解决商品滞销提供意见。

三、项目目标

        本项目根据商品的销售数据，分析不同店铺地址、不同销售季节和不同产品的销售数据，给予该连锁便利店铺货支 持和经营策略建议。

四、分析步骤

连锁便利店商品滞销分析的主要分析步骤如下：

1、导入相关并读取数据，对数据进行初步理解。

2、检查数据是否存在缺失或异常，如有则进行处理。

3、 将数据按照CBD店和社区店划分，并对其进行分析，确定选址。

4、 把数据按照季度、月份进行划分，分析后得出安排员工休假及培训时间，同时给出控制订货量方案。

5、 对数据进行可视化分析，选出季节性强的商品并对其进一步分析，确定促销时点。

6、 分析以上得出的结论，总结出个性化定制方案提供给客户

数据如下图所示（部分数据）：

五、数据探索

# 导入库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  

# 导入数据
df = pd.read_excel('副本商品销售数据.xlsx')
df.head()

# 数据基本情况
df.info()# 是否有缺失值
df.isna().sum()# 修改列名
df = df.rename(columns={'列1':'季度'})
df.head()# 描述统计
df['销售额（万元）'].describe()

六、统计分析与可视化

1、分析新开拓销售点的选址

1.1、CBD店与社区店总销售额比较

df1 = df.groupby('销售点类型')['销售额（万元）'].sum()fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))axes[0].pie(df1, labels=df1.index,  autopct='%1.1f%%',  startangle=140)
axes[0].set_title('不同销售点类型的销售额占比情况')axes[1].bar(df1.index, df1)
axes[1].set_title('不同销售点类型的销售额汇总情况')plt.tight_layout()
plt.show()

• CBD店的总体销售额是比社区店的总体销售额高。

1.2、CBD店与社区店月销售额比较

pivot1 = pd.pivot_table(df, values='销售额（万元）', index='月份', columns='销售点类型', aggfunc='sum')x = pivot1.index
y1 = pivot1['CBD店']
y2 = pivot1['社区店']bar_width = 0.35
x1 = np.arange(1,len(x)+1)plt.bar(x1 - bar_width/2, y1, bar_width, label='CBD店')
plt.bar(x1 + bar_width/2, y2, bar_width, label='社区店')
plt.xticks(x1, x)
plt.xlabel('月份')
plt.legend()
plt.title('CBD店与社区店月销售额比较')
plt.show()

• 下半年，CBD店每个月的销售额都比社区店的销售额高。总体上，CBD店的月销售额比社区店的月销售额高。

1.3、CBD店与社区店不同商品的销售额对比

pivot2 = pd.pivot_table(df, values='销售额（万元）', index='商品代号', columns='销售点类型', aggfunc='sum')x = pivot2.index
y1 = pivot2['CBD店']
y2 = pivot2['社区店']bar_width = 0.35
x1 = np.arange(1,len(x)+1)plt.bar(x1 - bar_width/2, y1, bar_width, label='CBD店')
plt.bar(x1 + bar_width/2, y2, bar_width, label='社区店')
plt.xticks(x1, x, rotation=90)
plt.xlabel('商品代号')
plt.legend()
plt.title('CBD店与社区店不同商品的销售额对比')
plt.show()

• 商品‘Safety8’的销售额在众多商品中是最高的。
• 大部分商品在CBD店与社区店的销售额差别不是很大，但是商品“Safety 8”在CBD店的销售额相对于在社区店的销 售额相差较大。

2、分析销售季节性特点

2.1、店员年休假的安排

# 不同销售点类型不同季度销售额透视表
pivot3 = pd.pivot_table(df, values='销售额（万元）', index='季度', columns='销售点类型', aggfunc='sum')
pivot3

# 社区店fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))axes[0].pie(pivot3['社区店'], labels=pivot3.index,  autopct='%1.1f%%',  startangle=140)
axes[0].set_title('社区店不同季度的销售额占比情况')axes[1].bar(pivot3.index, pivot3['社区店'])
axes[1].set_title('社区店不同季度的销售额汇总情况')plt.tight_layout()
plt.show()

# CBD店fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))axes[0].pie(pivot3['CBD店'], labels=pivot3.index,  autopct='%1.1f%%',  startangle=140)
axes[0].set_title('CBD店不同季度的销售额占比情况')axes[1].bar(pivot3.index, pivot3['CBD店'])
axes[1].set_title('CBD店不同季度的销售额汇总情况')plt.tight_layout()
plt.show()

• CBD店在上半年相对空闲，社区店则在下半年相对空闲。

2.2、店员培训时间的安排

import seaborn as sns
sns.heatmap(pivot1,  cmap='coolwarm')
plt.show()

• 在CBD店中，二月、三月以及八月的销售额较低；在社区店中，三月和八月的销售额较低；而员工培训的目的是为了更好地销售，因此在上述月份进行员工培训，既能避开员工人手不足的问题，也能为后面月 份销售额的大幅度提升做好准备。

2.3、订货量的安排

# 不同商品在不同季度的销售额
pivot4 = pd.pivot_table(df, values='销售额（万元）', index='季度', columns='商品代号', aggfunc='sum')# 调整行序
new_order = ['第一季度','第二季度','第三季度','第四季度']
pivot4 = pivot4.reindex(new_order)
pivot4

plt.figure(figsize=(13,16))
for i ,k in enumerate(pivot4.columns):plt.subplot(5,6,i+1)plt.plot(pivot4.index,pivot4[k])plt.ylim(0,np.max(pivot4[k]*1.2))plt.title(k)plt.xticks(pivot4.index,rotation=90)
plt.tight_layout()
plt.show()

• 每个商品的季度销售额都不一致，需要根据各个商品的销售额的情况，进行相应的增加或减少该商品的订货量。

2.4、分析滞销商品和畅销商品

pivot5 = pivot4.Tdf2 = pd.DataFrame([],index=pivot5.columns,columns=['滞销品','畅销品'])
for i in pivot5.columns:df2.loc[i,'滞销品'] = list(pivot5[i].sort_values(na_position='first').index[:5])df2.loc[i,'畅销品'] = list(pivot5[i].sort_values(na_position='first').index[-5:])
df2

七、数据分析结果

        通过数据分析，建议客户开设CBD店。选取“Adhesive 2”“Safety 4”“Safety 7”“Safety 8”“Safety 10”“Tape 10”商品作为主要铺货产品，上述商品在CBD店的销售额比社区店的销售额高。按照销售额的大小逐级递减的方式决定进货量；在每个季度初进货时，根据上个季度遗留的库存以及商品的季度销售量折线图确定进货量；以便使盈利最大化。在商品销售旺季与淡季之间进行促销，既避免影响热销季度的盈利又避免淡季带来的滞销。定期查看商品销售额，及时调整促销计划。对于休假，可以按照季度销售额倒数之比来安排相应比例的员工的休假，这样可以避免出现人手不足的情况。 对于培训，为了确保人手充足，可以选择销售额较低的月份进行培训，而培训的目的是为了提高员工的能力来更好地进行销售，因此可以在销售额较高的月份前选择销售额较 低的月份进行培训。