网上与花卉销售(花卉的销售)

1. 花卉的销售

种花不错。前段时间在网上看到，河南嵩县某乡一农户，利用自家一亩菜地养殖玫瑰花，收入超过4亩菜地，收益可观。

他们的销售渠道很简单，一是利用每月集市，让鲜花上街；二是做小广告，让附近县市的养花爱好者了解。

有一句俗话“酒香不怕巷子深”，那么花香也不怕道路远。只要花养的好，就不怕买不上好价钱，

由于人家花养的好，价钱公道，一年卖出一万五千盆，附近几个县市上门来买，收益相当不错。

2. 花卉的销售成本构成

　　花店的装修主要体现在“花团锦簇”这个字，要达到这个目的，只要一个办法，那便是多装有反射功能的玻璃，这样店面空间显得大，一枝花变两支花，一束花也就变成了两束花了，当然为了体现花的艳丽，灯光色彩也很重要，建议可适当选择粉红色灯管点缀，但切忌光线过强，加速鲜花的衰败。如果还做批发生意，可考虑重点装饰店面前庭，把后庭作为仓库使用，以减少装修费用.

进货渠道是做好鲜花批零店的又一个关键，因为鲜花的质量和价位，是你赢得市场的法宝，找到自产自销的货源，可使你的利润空间最大且得到保证。云南省拥有全国最大的生产基地和花卉市场，在开店之前不妨到云南当地走一趟，寻找到合适的供货商后，以总代理或直销店的形式确保你的利益。最好能争取到待办航空、铁路托运的企业，尽量减少运输成本。

鲜花店的生意，一是花卉的质量价格，二要服务质量，如果花卉质量价格由进货商把关的话，作为店主要考虑服务质量。为了增加竞争力，可以开考虑增加服务项目，除了门店的销售，也可以建立稳定的客户档案，接受注册客户免费送货上门;为客户设计婚宴、会议和生日宴会现场的鲜花摆放布置等等种种的服务，能帮助你建立一个逐渐、扩大的信誉体系客户群体。避免守株待兔，实现多样化的经营。在掌握初步插花技术的基础上，进一步学习插花艺术，常识在固定客户中开个小型的插花艺术学习班，采用会员制或者一次性收费，增加盈利项目。此外，无论哪一个城市，星级饭店的鲜花布置，都是一个很好的业务，3-5天更换一次花卉，费用少则几百，多则几千元，无形带来许多生意，影楼酒吧，歌舞厅也是拓宽业务的市场，与电台合作，累积返还销售，这些都是你占领市场的法宝。

3. 花卉的销售渠道策略

1.新生代花店涌现，花卉消费方式正发生改变。随着新零售的发展，花卉超市以方便、快捷、时尚等特点影响着助力消费人群的购花习惯，社交平台、自媒体平台、鲜花超市等销售模式为消费者普及鲜花知识，增加众人对鲜花的购买欲望。

2.花店竞争日趋激烈，利润不断降低。过去鲜花多以奢侈礼品出现，现在价格战成为了行业内普遍的竞争方式，花卉超市让价格变得更加透明，同质化商品竞争激烈，另一边房租、水电费、人员工资等运营成本不断上升，让行业利润变薄。

3.鲜花销售模式增加，跨界营销成为个性化营销渠道。如今各行各业都开始跨界营销了，花卉行业也毫不例外。最成功的当属“野兽派”，从鲜花到美妆、到服饰、到家居等，一步步发展。

4. 花卉的销售额可以用线性回归进行分析吗?

本文所演示的的可视化方法

散点图 （Scatterplot)

直方图 (Histogram）

小提琴图 （Violinplot)

特征两两对比图（Pairplot）

安德鲁斯曲线 (Andrews curves)

核密度图 (Kernel density estimation plot)

平行坐标图 （Parallel coordinates）

Radviz （力矩图？）

热力图 (Heatmap)

气泡图 (Bubbleplot)

这里主要使用Python一个流行的作图工具: Seaborn library，同时Pandas和bubbly辅助。为什么Seaborn比较好？

因为很多时候数据分析，建模前，都要清洗数据，清洗后数据的结果总要有个格式，我知道的最容易使用，最方便输入模型, 最好画图的格式叫做"Tidy Data" (Wickham H. Tidy data[J]. Journal of Statistical Software, 2014, 59(10): 1-23.) 其实很简单，Tidy Data格式就是：

每条观察（记录）自己占一行

观察（记录）的每个特征自己占一列

举个例子，我们即将作图的数据集IRIS就是Tidy Data（IRIS（IRIS数据集）_百度百科）：

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

该数据集包含了5个属性：

Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;

Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;

Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;

Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm;

种类：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），以及Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。

可以看到，每条观察（ID=0,1,2...）自己占一行，每个特征(四个部位长/宽度，种类）自己占一列。Seaborn就是为Tidy Data设计的，所以方便使用。

所以这个数据集有6列，6个特征，很多时候做可视化就是为了更好的了解数据，比如这里就是想看每个种类的花有什么特点，怎么样根据其他特征把花分为三类。我个人的喜好是首先一张图尽量多的包含数据点，展示数据信息，从中发现规律。我们可以利用以下代码完全展示全部维度和数据这里用的bubbly：

Python做出来，其实是一张可以拖动角度，放大缩小的图，拖一拖看各角度视图会发现三类还是分的挺明显的。Github上这个bubbly还是很厉害的，方便。

接下来开始做一些基础的可视化，没有用任何修饰，代码只有最关键的画图部分，可视化作为比赛的一个基础和开端，个人理解做出的图能看就行，美不美无所谓，不美也不扣分。因为

散点图，可以得到相关性等信息，比如基本上SepalLengthCm越大，SepalWidthCm越大

使用Jointplot, 看两个变量的分布，KDE图，同时展示对应的数据点

就像上一篇说的，比赛中的每个环节都至关重要，很有必要看下这些分布直方图，kde图，根据这些来处理异常值等，这里请教，为什么画了直方图还要画KDE？？我理解说的都是差不多的东西。

关于KDE:"由于核密度估计方法不利用有关数据分布的先验知识，对数据分布不附加任何假定，是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法，因而，在统计学理论和应用领域均受到高度的重视。"

无论如何，我们先画直方图，再画KDE

这里通过KDE可以说，由于Setosa的KDE与其他两种没有交集，直接可以用Petailength线性区分Setosa与其他两个物种。

箱线图，显示一组数据分散情况的统计图。形状如箱子。主要用于反映原始数据分布的特征，关键的5个黑线是最大值、最小值、中位数和两个四分位数。在判断异常值，处理异常值时候有用。

小提琴图

这个Andrews curves很有趣，它是把所有特征组合起来，计算个值，展示该值，可以用来确认这三个物种到底好不好区分，维基百科的说法是“If there is structure in the data, it may be visible in the Andrews' curves of the data.”（Andrews plot - Wikipedia）

Radviz可视化原理是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间的可视化技术，是基于圆形平行坐标系的设计思想而提出的多维可视化方法。圆形的m条半径表示m维空间，使用坐标系中的一点代表多为信息对象，其实现原理参照物理学中物体受力平衡定理。 多维空间的点映射到二维可视空间的位置由弹簧引力分析模型确定。 (Radviz可视化原理 - CSDN博客) ，能展示一些数据的可区分规律。

数值是皮尔森相关系数，浅颜色表示相关性高，比如Petal.Length（花瓣长度）与 Petal.Width（花瓣宽度）相关性0.96，也就是花瓣长的花，花瓣宽度也大，也就是个大花。

不过，现在做可视化基本上不用python了，具体为什么可以去看我的写的文章，我拿python做了爬虫，BI做了可视化，效果和速度都很好。

finereport

可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。

尤其是公司体系内经营报表，我们用的是商业报表工具，就是finereport。推荐他是因为有两个高效率的点：①可以完成从数据库取数（有整合数据功能）—设计报表模板—数据展示的过程。②类似excel做报表，一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。

FineBI

简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。

主要优点是可以实现自助式分析，而且学习成本极低，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。在综合性方面，FineBI的表现比较突出，不需要编程而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择；

这些是我见过比较常用的，对数据探索有帮助的可视化方法。

5. 花卉的销售计划

1、活动赞助

可以定期用一点费用去支持有价值的跨界花艺设计，可以快速开辟你在其他圈子的影响力。比如杂志的拍摄、名人花束的赞助、甚至一场更大的活动支持，选择较低的成本价支持或完全免费，但前提是，列出价值回报，做好评估。

2、事件营销

说到大事件，一般来说，主要是花店的周年庆，或者是明星同款等，如网红、历史上的今天、今日头条，热点，甚至是一首歌都可以作为你的营销素材。

3、线下营销

简单来说，就是花店本地的营销。

4、橱窗设计

花店可以单独留出来一定的位置，作为花艺作品展示，让路人观赏，这也算是一种无形的营销方案。要让路人被吸引进店里，才能真正的展开你的销售计划。

5、插花体验

可以在某一天做一次免费的插花体验DIY活动，这样看起来虽然是亏本的，但是留住了顾客，生意还会少吗？眼光要放长远。

花店经营管理

6、会员制度

就现在来说，无论是实体店还是网店会员制度都是比较常见的营销方法，也是比较实用的营销方法，花粉们可以给顾客发放会员卡，并且设定一个会员日，在这一天可以给顾客一些小礼品或享受打折优惠。

7、线上营销

多多添加社交群聊，然后利用“里德助手Plus”等群发软件为自己进行推广引流，软件主打：亲密群发、无打扰清粉、微信群发、联系人标签，桌面端打标签等等，效果还是不错的。

6. 花卉的销售渠道

鲜花进货渠道就是去鲜花批发市场上货啊，分季节性的，如果赶上快过节可以提前预定一些，这样到时候再拿就不会这么贵了。

有两个比较大的花卉市场，批发性质的，别的小花市品种不全而且还贵。

宝鸡道花卉市场，就在吉利花园后面，里面很大，品种也多。

曹庄花卉市场，在南开区，去那里上花的也不少，但是很多人都舍近求远去宝鸡道上，估计是因为那里比较便宜吧。

就在宝鸡道花卉市场正对过，挨着开了两家比较大的花店，也是批发性质的，那里品种不少而且价格也不贵，可以去看看，如果长期在那里拿肯定更便宜。

7. 花卉的销售线

夏天不只是汽车销售的淡季，而是大部份销售的淡季！原因很简单：天气炎热很多人都不出门！虽然在网上能看到很多性能，但毕竟网上的很多东西有片面性，不如自己去了解，还有就是中国人很多的消费心理是不见东西不做决定！毕竟这是一个大额的消费品，不去看看不放心！

8. 花卉的销售方式

鲜花礼品经营范围：

销售工艺品、花卉、新鲜蔬菜、新鲜水果、日用品、服装、鞋帽、文化用品、体育用品、五金、交电、建筑材料、电子产品、机械设备；设计、制作、代理、发布广告；摄影扩印服务；婚庆服务；会议服务；承办展览展示活动；组织文化艺术交流活动（不含营业性演出）；货物进出口、技术进出口、代理进出口。

企业依法自主选择经营项目，开展经营活动；依法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动。