"英文标题：Global Food Retail Smart Shelf Display Experiment Parameters Database
数据集概述
聚焦食品、饮料及烟草制品专门零售场景下智能货架陈列优化的实验参数记录，涵盖陈列位置、SKU组合、动线设计、灯光配置等核心实验变量，以及对应的销售转化、客单价、停留时长等效果指标。
数据按实验批次与零售门店层级组织，覆盖不同业态的食品零售终端，横跨多轮陈列策略迭代周期。颗粒度精确至单货架、单SKU、单实验周期层级，支持变量控制下的陈列效果归因分析与策略优化模型训练。数据结构遵循零售实验设计的标准化范式，字段定义与口径统一，可直接用于算法模型输入与商业决策验证。
该数据集是破解食品零售终端陈列效率的关键资源。陈列策略直接影响消费者购买决策路径与门店经营效益，精准的实验参数记录可为零售企业优化货架空间利用、提升品类协同效应、降低滞销SKU占比提供实证依据。同时，长周期的实验数据可用于验证陈列策略的季节性特征、客群画像适配性及与促销活动的联动效果。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
experiment_batch_id：实验批次ID，唯一标识单轮陈列优化实验，口径为同一门店/区域同期开展的所有陈列变量测试集合shelf_zone_code：货架区域编码，标识货架的具体位置（如端架、中岛、收银台侧），单位为逻辑分区代码sku_assortment：SKU组合，指陈列区域内的食品、饮料及烟草制品品类构成，口径为商品条形码集合动线_引导强度：动线引导强度，单位为百分比，指陈列设计对消费者行走路径的干预程度sales_conversion_rate：销售转化率，单位为百分比，指经过陈列区域后发生购买行为的消费者比例customer_stay_duration：客群停留时长，单位为秒，指消费者在陈列区域的平均停留时间
适用场景
- 零售企业的智能陈列系统训练，生成门店级个性化陈列推荐方案
- 零售行业研究机构分析食品类商品陈列变量对消费决策的影响机制
- 品牌方评估新品在食品零售终端的最佳陈列位置与组合策略
- 零售门店优化货架空间分配，提升高毛利SKU的曝光与销售占比
- 算法服务商开发陈列优化A/B测试工具，验证策略迭代效果"
