案例|零售-供應商的數據協同分享

文 | 軟妹 2017-06-26 14:24:19

傳統零售行業有很多特徵,在這個行業中經營多年的企業都有一套自身經驗。然而,傳統零售長期以來的一個大家都心知肚明,但是不太願意去分享經驗,大家表面上的關係都是非常和諧的,但是背後確實都有各自的訴求、各自的利益。經驗難得,一般企業都守口如瓶。今天,筆者就閑聊這個零售商和供應商,看看怎麼在共享數據,或許讀完能有些啟發。

傳統零售的訴求,我概括這三方面:客戶洞察,高效運營,協同供給

顧客洞察

什麼是客戶洞察的核心?是顧客要什麼,就是所謂的顧客需求。怎麼來挖掘、預測這個需求?主要的辦法就是做用戶畫像,然後根據用戶特徵,執行特定的經營策略。

高效運營

什麼是高效運營?其實就是如何將我們大量的門店、大量的人員、大量的商品用數據分析指導,有區分的服務於廣大的顧客群體(會員和非會員)。做到高效的關鍵,就是用數據對經營管理流程和指標做量化,做考評。量化考評做什麼?領導或許這麼想:這個指標不達標,給我去干,再不達標,走人(其實是想說滾蛋)。下屬或許這麼想:這幾個指標,跟大家比,我做得好,年終獎老闆你得說到做到,獎金不到位,我走人(去尋留爺處)。所以,簡要來說,高效運營是為了制定合理的量化指標,並監督執行。

協同共給

協同供給其實就是整個商品庫存數據如何讓供應商和零售商共享。怎麼共享,最重要的就是做好利益共享,其次就是如何用IT系統實現協同的運營操作。利益分配的事情,老闆來談。我們只談如何實現協同供給的運營操作。

每一點展開都大有可說,受篇幅限制本文就單聊聊如何做零供如何共享數據做客戶洞察。

客戶洞察,這部分數據怎麼來?零供之間要客服哪些障礙?其實主要是兩方面:意識和意願。從經驗來看,很多零售商還是沒有數據共享這個意識,認識不到把部分數據開放給供應商的價值;另一方面,有些意識到數據共享價值的零售商,沒有意願要開放數據,認為這些數據涉及到自己經營的秘密,或者乾脆就是和供貨商談不攏利益分配。這兩個阻礙要克服,辦法就是談,慢慢談,談明白,談清楚。那麼,其實共享的數據有哪些呢?主要是會員銷售佔比、區域市場佔有率、單品管理、存銷比等數據。

客戶洞察,首先關注的就是消費行為。我們關注哪些具體行為呢?有三個。

最近一次購物是什麼時候?
累計購物金額有多少?
過去一段時間消費多少次?

分析最近一次購物是區分會員的活躍度,或者說就是要針對不同活躍度的會員採取措施,改變活躍度分布,整體上提升會員消費頻率,多賺錢。湖南貝貝熊採用業務專家判斷的辦法,制定了活躍、一般、沉睡、流失、永久流失的活躍度參考值。同時,要結合不同品類和不同品牌特點,做活躍度對比分析。這個活躍度分析,既能幫助零售商清楚了解自己的會員消費行為分布,也能讓品牌商(也是供貨商)了解品牌與品牌之間是如何轉化的。品牌之間的轉化,是品牌商極為敏感的信息,迫切需要。

分析累計購物金額有多少,本質上就是定位我們的大客戶。我們針對每一個品牌做品牌購物金額分析。首先,計算某品牌(以雅培為例)會員平均消費額=單個日期段內某品牌總收入/消費會員數。這裡的單個日期時間段內某品牌總收入是指在貝貝熊會員體系裡面得到的單品或者單品牌總收入。然後根據這個平均值採用業務專家判斷,人為對數值分段(如下圖)。低貢獻會員為累計消費金額低於雅培會員消費平均值的1/2,超級貢獻會員為累計消費金額高於雅培會員消費平均值的5倍。

過去一段時間消費多少次?對基於品牌、品類的會員購物次數進行分段分析,依靠業務專家將消費次數分層,然後分層統計出會員數。針對會員數分布,對不同層次的會員開展相應的措施。比如,發現雅培會員的整體分層分布和上一個周期變化比較大,那麼就要重點採取措施了。如果發現某單品新客減少,或者客戶普遍在減少,怎麼辦?會員是不是選擇了其他品牌的同類產品?

其實,上面對會員分層統計分析,就已經在做用戶畫像的工作了。用戶畫像本身不難,難在如何與運營結合起來。貝貝熊做的用戶畫像,目標很明確,就是定位品牌商關注的用戶轉化。先根據會員基本信息和消費信息,識別出會員的購物習慣,包括購物頻次、購物金額、關聯購買商品或品牌等,為會員做好標籤。

根據上面的不同會員標籤,對會員進行分群,並制定針對性的行銷策略。如何分群?策略是根據購物次數、購物金額、最近購物日期三個指標,將客戶做分類。如下圖,購物次數高、購物金額大單近期購物頻率低的,要有危機感,要及時把這類可能流失的大客戶拉回來。購物次數多、近期也消費但購物金額少的客戶呢,可以嘗試一些優質新品體驗活動,將低客單價客戶轉向高客單價。有機會提升的會員,重點管理,積極主動行銷。而優質會員,要保持溝通和關懷,增強粘性和滿意度,而不是考慮促銷。

零供合作,品牌商有哪些好機會呢?這邊講幾個實踐經驗。

機會1:品牌商的會員是誰。零供合作,供應商(就是品牌商)可以在零售商的會員體系中,分析出哪些會員在購買其品牌產品,同時,哪些會員在購買其他品牌的同類產品。分析同類產品會員的總的消費習慣,和同行做差異化競爭。

機會2:品牌商增加了多少新會員。新增了會員,這些會員都是從哪些渠道來的,參加了什麼活動來的,從什麼同類品牌轉化而來的,新會員近期消費多少次,按次數分類大概會員數是什麼分布。同時,又有哪些會員流失,轉移到了其他品牌,具體都轉移到了哪些品牌。

機會3:發覺新會員的特點。品牌商吸納了新會員,這些會員總數是多少,他們是從哪些活動來的,第一次購買是什麼渠道,他們分屬於哪些年齡段,購物金額有什麼分布,對不同小類(一段奶粉、二段奶粉、三段奶粉、早產兒奶粉等)有什麼偏好。數據分析工作,將這些特徵動態展示在眼前。

機會4:會員增長趨勢。探尋會員增長呈現的是什麼樣的軌跡,探尋不同小類會員的增長軌跡。這對品牌商來說,太重要了。品牌商會特別關注產品的整個生命周期運營,那麼通過分析每個單品或者小類的新會員增長趨勢,可以判斷出單品或者小類是在成長期還是在衰退期,可以及時制定產品運營策略。

機會5:什麼樣的方式促銷最有效。分析哪個促銷參與的會員最多,針對性的制定促銷策略。當然,對於促銷活動來說,要參考的不僅僅是會員數一個指標。但不可否認,傳統零售企業提供的品牌會員是最精準的、信息最完善的。所以,在零售企業中的品牌促銷分析,是完全可以幫助品牌商制定促銷策略的。

機會6:高滲透的品類是誰。啤酒和尿布的故事,雖然是個騙人的故事,但確實給我們提供了思路啟發。我們分析和某品牌關聯度比較高的品類,比如說,分析買了雅培奶粉的會員,還買了其他那=哪些品類。我們看到買尿褲的比例很高,而護理用品、營養輔食、嬰兒用品的關聯度也很高。雖然說,商場貨品位置安排,不一定根據這個關聯度把這些商品密集集中或者做分散分布。但是,對應關聯度高的商品,組合優惠銷售、組合放置促銷提示牌是很值得推廣的策略。

機會7:高滲透的品牌是誰。狹路相逢,勇者不一定勝。但多些商業智慧,就多一些取勝的機會。我們根據會員數據,分析購買了本品牌商品的會員還購買了哪些同類的其他品牌的會員。這個可以是基於新會員做分析,也可以基於老會員作分析。針對新會員分析,可能得到的是新會員選擇搖擺的原因;針對老會員分析,可能得到的是品牌產品和同類產品的細微差異。

其實零供合作,還有很多方面可以探索。比如購物籃分析、滲透率分析、促銷有效性分析、價格彈性分析等等。筆者也在探索階段,上文只是當下的一些思考和收穫,或許日後能發現更好的方式、方法,甚至推翻現在的想法和結論。希望大家能帶著實踐是檢驗的標準的態度,一起交流和探索,歡迎留言~

文|帆軟數據應用研究雲 船長

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