生鲜行业数据收集：数据洞察与决策应用研究问卷

您好！感谢您参与本次生鲜行业数据收集调研，您的真实反馈将帮助我们深入理解数据洞察在企业经营决策中的实际应用价值，问卷约需5分钟，所有信息仅用于研究分析，请放心填写。

Q1:您所在企业/门店的生鲜业务规模

小型（单店/年营收500万以下）

中型（区域连锁/年营收500万-5000万）

大型（跨区域连锁/年营收5000万以上）

生鲜供应链/技术服务类企业

Q2:您在生鲜业务中主要负责的板块

采购供应链

门店运营

用户运营/营销

数字化/数据管理

经营决策层

Q3:当前您所在企业开展生鲜相关业务数据收集的覆盖程度

暂未开展系统性收集，仅零散记录

覆盖核心交易类数据（销量、库存、客单价）

覆盖交易+用户行为+供应链全链路数据

已实现多源数据自动打通与实时采集

Q4:目前您在日常经营中重点收集的生鲜业务数据类型有哪些

商品进销存数据（销量、损耗、库存周转）

用户消费行为数据（复购、偏好、客群画像）

供应链数据（采购价、物流时效、供应商履约率）

门店运营数据（坪效、人效、时段客流）

外部市场数据（竞品价格、区域消费趋势、天气影响）

Q5:您认为当前生鲜业务数据收集过程中最大的难点是

数据来源分散，难以统一归集

数据标准不统一，质量参差不齐

一线人员记录意识弱，数据准确性不足

缺乏数字化工具支撑，人工统计成本高

数据安全与合规风险难把控

Q6:请您评价当前企业数据收集工作对日常业务决策的支撑程度（1分=完全无支撑，5分=支撑度极高）

分数

标签

Q7:您所在企业做出生鲜品类调整、促销定价等决策时的主要依据是

依赖过往经验判断

参考简单的历史销售报表

基于多维度数据洞察分析结果

结合外部行业数据与内部数据综合研判

Q8:您认为高质量的数据洞察能够为生鲜业务带来哪些核心价值

精准预测需求，降低商品损耗

优化选品结构，提升动销率

实现用户分层运营，提升复购率

优化供应链调度，降低采购与物流成本

动态调整定价与促销策略，提升毛利空间

Q9:当前您所在企业将数据洞察转化为实际经营决策的落地效率如何

效率很低，数据分析结果很难落地到业务动作

效率一般，仅部分核心决策会参考分析结论

效率较高，大部分业务调整都有数据支撑

效率很高，已形成数据驱动的快速决策机制

Q10:您所在企业在生鲜数据应用方面的投入占数字化总投入的比例大约是

10%以下

10%-30%

30%-50%

50%以上

Q11:您认为阻碍企业数据洞察落地到决策环节的主要因素有哪些

数据收集维度不全，分析基础薄弱

缺乏专业的数据分析团队/工具

业务人员数据素养不足，不会用数据

决策层数据驱动意识不足，仍依赖经验

数据反馈链路长，无法支撑实时决策

Q12:您向同行推荐基于数据洞察优化生鲜经营决策这种模式的可能性有多大？（0-10分）

选项1

Q13:未来1-2年，您所在企业在生鲜业务数据能力建设上的重点方向是

完善基础数据收集体系，打通全链路数据

搭建智能化数据分析平台，降低用数门槛

建设需求预测、智能补货等算法应用场景

培养业务团队的数据思维与应用能力

Q14:您最希望通过数据收集与分析解决的生鲜经营痛点包括

生鲜损耗率居高不下

畅销品缺货、滞销品积压

促销活动投入产出比低

用户流失率高，复购不足

供应链响应慢，采购成本波动大

Q15:请您评价当前企业在生鲜经营决策中数据应用的成熟度（1分=初始阶段，5分=成熟优化阶段）

分数

标签

Q16:您是否使用过专业的生鲜SaaS系统辅助数据收集与经营分析

从未使用

正在试用/评估阶段

已使用1年以内

已使用1-3年

已使用3年以上

Q17:您认为生鲜经营场景下，哪些维度的数据洞察对决策帮助最大

单品维度的销量、损耗、毛利分析

客群维度的消费偏好、复购周期分析

供应链维度的供应商履约、成本波动分析

时段维度的客流、转化、客单价分析

区域维度的消费趋势、竞品动态分析

Q18:您认为实时数据收集与分析对生鲜这类短保商品的经营决策重要程度如何

不重要，日度/周度数据足够

一般重要，核心场景需要实时数据

非常重要，大部分经营动作都需要实时数据支撑

Q19:结合您的实际经营经验，您对生鲜行业数据收集体系建设、数据洞察落地决策应用有哪些具体建议？

填空1

生鲜行业数据收集：数据洞察与决策应用研究问卷

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