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客群数据分析
通过深入分析到访客群数据并实施针对性解决方案，超市有望提高线下客户留存率，改善盈利状况，在激烈的市场竞争中脱颖而出。 实际执行中需持续监测数据变化，根据市场反馈及时调整策略，确保方案的有效性和适应性。
基础画像：需求匹配的缺失性别与消费倾向：女性客群占比556%，显著高于男性客群的40.44%，需更注重女性消费者偏好。婚姻与家庭状况：已婚客群占比665%，远超未婚客群的335%，对家庭日用品、粮油副食等需求较大。
分析店铺客群的年龄、性别、消费水平等特征，需结合实地调研、数据工具及属性综合分析，具体方法如下：年龄与性别特征分析实地观察与记录在目标店铺周边进行分时段（如工作日/周末、白天/夜晚）的客流观察，记录不同年龄段（如青年、中年、老年）和性别的顾客比例。
分析方法：线上分析用户搜索、浏览、LBS等数据，线下分析用户工作、居住、活跃及停留等数据。将这些数据打通结合，可以形成更全面的用户画像，为购物中心提供更精准的运营策略。综上所述，购物中心在做客群分析时，应从客群行为画像、周边业态以及数据采集与整合等多个维度进行综合考虑。
