11月商超经营重点来了！营销策划、生鲜重点、商品管理、陈列规划...

已于 2024-11-04 14:49:55 修改
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文章标签： 可视化陈列 营销策略
于 2024-11-04 14:24:39 首次发布
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导语

凋零如诗意，缓缓至十一。天气渐寒，深秋将尽，初冬时节，11月闪亮登场，这个月随着各类大促、秋冬换季...工作忙中有序。

按照52MD角度，本月关键营销节点有“立冬”、“双十一”、“小雪”、“感恩节”。双十一可以通过促销节奏进行营销活动，立冬、小雪则可以通过冬季养生营销提案；企业还可以根据地域情况发起食品季节性商品品类促、肉制品相关品类促等活动...

11月营销重点

11月天气寒意更深，随着立冬节气的到来正式步入冬季，秋冬换季，根据消费者生活动向：冬季保暖需求、关注双十一大促、关注冬季美食及养生等。由于“双十一”折扣已经较为常态化，在此节点消费者更加关注商品价格，此处，零售眼界要提醒广大零售企业，需要注意市场变化及竞争对手动态，加强活动的营销推广。双十一营销重点本篇就不再展开，更注重于冬季消费者动向为企业提供营销建议。

  • 立冬

天气渐冷，年轻人们更加关注季节带来的仪式感，冬季四件套也从过去的帽子、围巾、手套、棉袄。到如今的：烤红薯、奶茶、糖葫芦以及糖炒栗子。企业可以根据自身情况进行相应的季节营销。

不仅是吃喝，保暖物品如：保温杯、茶包、手套、帽子、泡脚桶、暖宝宝等...进行相应的主题场景营销。

图源：小红书IDKKV创意生活

还有就是节日必备——饺子。在许多区域的立冬节日习俗就是吃饺子，企业可以加强冷冻水饺、饺子馅、饺子皮、蘸料的重点陈列。还可以根据不同区域习俗进行相应的商品陈列。

此外，还可以推荐暖冬饮食，例如：羊/牛肉火锅、滋补羊肉锅等等。

  • 冬季养生

秋冬换季，随着消费者对于健康的关注度提升，向消费者提供冬日养生方法、饮食、运动等方面进行生活提案，并配备相应的商品，例如：

冬季养生茶：随着冬季的来临，天气较为干燥，因此可以通过增加饮水量来减轻干燥带来的不适，商超企业可以根据消费者喜好，增加适合冬季饮用的茶包或是茶饮建议，为消费者购买提供相应的建议。

图源：小红书ID燕麟庄

冬日养生泡脚：冬季气温降低，许多人会在睡前泡泡脚，一方面是让身体暖和起来，另一方面是泡脚益处多多，消费者可以根据自身养生需求，选择不同的泡脚包，一份时间可以获得两份养生效果。

图源：小红书ID๓啊

图源：小红书IDKKV创意生活

  • 感恩节伴手礼

11月28日是感恩节，商超企业可以注重手办礼操作，例如图中可以组合冬季相关联商品，提供给顾客更省心、省钱、省时的礼品选项，富有创意的同时，也提升了商超差异化商品的壁垒。相关链接：成功经验分享——看这家企业如何做好伴手礼取得新的业绩增长

图源：小红书IDCHIC造礼坊

结合一些目前热门的IP进行选品，组成手办礼供年轻群体选择。

图源：小红书ID爱吃玉米的小柚子

图源：小红书ID芋头娃娃

生鲜商品管理（1）调整水果季节性商品品项（增加柑桔柚类、苹果梨、草莓系列等商品的品项）（2）扩大干货类商品的品项（滋补类）（3）放大蔬菜菌菇类以及根茎类商品的品项（4）做好肉品品类的旺季导入工作（腌腊制品、牛羊肉、禽类、火锅类）（5）增加冻品面点系列牛羊肉卷系列、高端牛肉系列品项（水饺、包子、馄饨、牛羊肉卷、牛排、原切牛肉等）（6）增加干果炒货类商品的品项更多操作指南，

生鲜毛利管控

（1）通过市场调查调整 整体定价策略（2）以做大客流和做大毛利额为主，毛利率为辅（3）蔬菜、蛋肉禽、淡水活鲜、水果季节性商品以低毛利为主做价格形象、其他商品补充毛利（4）整体可通过之前毛利达成调整生鲜品类贡献度（可调整各品类销售占比以及毛利率）

生鲜运营管理

（1）做好11月份各柜组商品力分析（2）做好季节性商品陈列调整以及重点商品的销售跟踪（水果、蔬菜、肉禽、冷冻）（3）做好上周销售总结及本周销售计划（4）做好生鲜相关例行事务的正常运营工作（5）做好生鲜营销工作（火锅季或者滋补季、生鲜早晚市、生鲜日、周末促等）（6）做好生鲜损耗管控（7）大单品的推广（禽类、猪肉、牛羊肉）（8）放大腌腊制品的陈列（9）扩大干果炒货类商品的陈列（10）做好11月份月度销售总结分析及12月份销售预算分解

商品管理

（1）双11第一波、第二波促销活动跟进、落地执行（2）月度经营数据分析（3）双十二促销商品规划及确认（4）秋季商品清仓完成（5）2025年年度供应商合同条款优化（6）立冬饮食相关品类商品组织、操作（7）2025年年度工作确定

——年度预算总指标确定——毛利率标准及操作策略制定——预算分解（部门、课类、大类、品牌、中分类供应商、品牌）——重点品类操作策略确定——52周MD制定——供应商同年度合同谈判工作进行——春节节日商品规划、节日商品操作策略制定

——年货商品备货计划制定

营运管控

（1）陈列方面：

暖冬食品与非食品全面陈列放大调整，主题堆端陈列

库房清理、整理预留春节备货

双十一品类促商品陈列调整

火锅类食材、百货类锅具用具类商品陈列放大调整陈列

双十二品类促商品陈列

（2）库存管理：换季冬季商品进销存关注双十一品类促库存关注暖冬暖食类商品进销存关注

双十二品类促商品订货

（3）年度预算管理/年度工作计划方面：

每日关注同比与业绩达成

10月度经营分析总结

12月份销售预算分解、工作计划布置

2025年预算制定及重点工作规划

（4）人员管理/团队建设活动建议：

人员培训——服务礼仪【本文原文来自网络，文章及图片版权归原作者及平台所有。如有侵权，请联系删除】

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RCAB模块在超分辨率任务中的作用
03-24
<think>好的，用户想了解RCAB模块在图像超分辨率任务中的作用和原理。首先，我需要回忆一下RCAB的相关知识。RCAB全称是Residual Channel Attention Block，应该是在残差块的基础上加入了通道注意力机制。这通常用于提升超分辨率模型的性能。 记得残差块（Residual Block）在ResNet中被广泛使用，通过跳跃连接缓解梯度消失的问题，帮助训练更深的网络。而通道注意力机制，比如SENet中的Squeeze-and-Excitation模块，能够自动学习各个通道的重要性，增强有用的特征，抑制不重要的。RCAB可能结合了这两者。 接下来，需要确认RCAB的具体结构。根据常见的设计，RCAB可能包含多个卷积层，然后是通道注意力模块，最后通过残差连接相加。这样可以在提取特征的同时，动态调整各通道的权重，让网络更关注重要的信息。 在超分辨率任务中，RCAB的作用应该是增强高频细节的恢复，比如边缘和纹理，这对于提升图像清晰度至关重要。同时，通道注意力机制能有效利用通道间的依赖关系，优化特征表达，从而提升重建质量。 应用场景方面，RCAB可能被用于如EDSR、RCAN等超分辨率模型中。这些模型通常堆叠多个RCAB模块，通过深层的网络结构逐步恢复高分辨率图像。特别是在处理大倍数超分辨率（如4x、8x）时，RCAB能帮助保持细节，减少模糊。 还需要考虑RCAB的优势。比如，通过残差学习简化了优化过程，而通道注意力则增强了特征的区分能力。这可能使得模型在计算资源有限的情况下仍能保持高效，同时提升性能。 需要验证这些信息是否正确。参考用户提供的资料，引用[1]提到多尺度卷积和特征融合，引用[2]提到信息交互和注意力机制。虽然没有直接提到RCAB，但通道注意力属于注意力机制的一种，符合引用中的信息。因此可以推断RCAB的应用场景与这些模块类似，用于特征提取和优化。 总结来说，RCAB的作用是通过残差结构和通道注意力机制，有效提取并优化特征，提升超分辨率重建的质量。应用场景包括各种基于深度学习的超分辨率模型，特别是在需要恢复细节和高效利用特征时。</think>RCAB（Residual Channel Attention Block）模块在图像超分辨率任务中主要用于**增强特征表达能力并优化高频细节恢复**，其核心原理是通过残差学习与通道注意力机制的结合，动态调整特征通道的重要性权重。 ### 作用与原理分步说明： 1. **残差学习框架** RCAB基于残差块（Residual Block）设计，包含两个卷积层和激活函数，通过跳跃连接（Skip Connection）将输入与输出相加。这种方式缓解了梯度消失问题，支持更深的网络训练，公式为： $$F(x) = H(x) + x$$ 其中$H(x)$为残差函数，$x$为输入特征。 2. **通道注意力机制** 在残差块后引入通道注意力模块（Channel Attention Module），通过全局平均池化（Global Average Pooling）统计通道特征，并利用全连接层生成通道权重： $$w_c = \sigma(W_2 \cdot \delta(W_1 \cdot \text{GAP}(x)))$$ 其中$\sigma$为Sigmoid函数，$\delta$为ReLU，$W_1$和$W_2$为全连接层参数。最终输出特征为各通道加权后的结果： $$x' = w_c \cdot x$$ 该机制使网络自动关注对重建更重要的特征通道[^1]。 3. **多尺度特征融合** RCAB常与多尺度特征提取模块结合（如引用[1]中提到的多尺度卷积层），通过不同感受野的卷积核捕获低频和高频信息，再利用通道注意力筛选关键特征，减少冗余计算，提升重建效率。 ### 应用场景 - **单图像超分辨率（SISR）**：如RCAN（Residual Channel Attention Networks）模型，通过堆叠多个RCAB模块恢复高分辨率图像的细节[^2]。 - **多模态超分辨率融合**：在红外与可见光图像融合任务中，RCAB用于增强跨模态特征的表征能力，保留边缘和纹理信息[^1]。 - **轻量化超分辨率网络**：由于通道注意力可抑制无效特征，RCAB在减少计算量的同时保持性能，适用于移动端部署。 ### 示例模型结构 ```python class RCAB(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.ca = ChannelAttention(channels) # 通道注意力模块 def forward(self, x): res = self.conv1(x) res = F.relu(res) res = self.conv2(res) res = self.ca(res) # 通道加权 return x + res # 残差连接 ```
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