一、引言

本文的內容聚焦在：

• 傳統零售業商品管理的痛點。
• 新零售商品管理解決方案以哪些數據產品支援其策略框架？
• 新零售商品管理方案的落地效果與實際應用場景。

在深入商品管理方案前，大家需要先了解產品的生命週期管理的完整流程包括四大階段：分別是導入期、成長期、成熟期、衰退期。

根據產品生命週期的不同階段，零售商品管理可分為以下幾大環節：規劃選品、試銷以及試銷結果評估、新品上市、個人化產品促銷以及行銷狀況監控、合理下架以及高效清貨。這個全面的管理流程在零售業中扮演著關鍵角色，直接影響產品在市場上的表現和企業的整體營運。

本文介紹的方案也是從這幾大環節出發，一一解析傳統商品管理的痛點，以及針對性提出回應解決方案。

二、傳統零售業商品管理的痛點

在商品管理的每個階段，不管是快消品、餐飲業、鞋服業或商超等傳統零售業的管理都面臨一系列挑戰。透過總結大部分客戶的問題，我們將這些傳統商品管理的困境歸納為以下幾個面向：

1.選品階段：許多傳統零售業仍有較深的選品經驗論

商品選用依賴主觀判斷和歷史數據，雖然考慮要素較少，但缺乏基於數據的前瞻性規劃。這使得新品與消費者需求的匹配度較低，未能最大程度地滿足市場的變化和顧客的需求。

2.試銷階段：往往有資料分析視覺化不足，無法量化試銷階段指標

在門市新品試銷階段，有數據分析視覺化程度不足的問題，導致試銷環節的評估指標無法全面量化。缺乏數據分析平台進一步加劇了這個問題，使得新品試銷表現難以全面客觀評估，可能有潛在的商品轉正風險。新品上市時，傳統零售業也可能面對行銷推廣手段有限、引進新品後銷售數據監控不足的問題。這使得在新品推廣過程中，難以及時調整策略以適應市場回饋，影響新品的市場表現。

3.商品成熟期：資料呈現不直觀、庫存風險；缺乏異常監控，難以準確、及時發現問題

商品進入成熟期後，受銷售報表時效性差的困擾，銷售數據呈現不直觀，數據穿透分析難度大，供銷環節割裂，使得庫存風險較難有效管控。商品異常分析僅停留在表面指標，缺乏過程異常監控，無法準確定位到具體的部門和責任人，進而無法及時跟進處理異常指標，增加了經營風險。

4.商品下架和汰換期間：高度佔用資金和庫存成本，底層資料資源閒置

商品汰換時存在滯後：商品淘汰決策通常在商品滯銷、庫存過高時才被考慮，導致了資金和庫存成本的佔用嚴重。同時，底層資料資源的閒置問題也凸顯，未能充分利用歷史淘汰商品資料製定有效的商品淘汰規則，進一步增加了資源浪費。透過對以上問題的分析，我們的最佳化方向就已經顯而易見了：

• 選品－圍繞消費者建立核心要素分析體系
• 試銷－建構全流程商品績效監控體系
• 行銷－打造技術賦能個人化的營運模式
• 銷售－打造全流程商品業績監控體系，只能追蹤即時定位問題
• 汰換－自上而下規劃，高效率管理，提升迭代分析能力

核心理念是將消費者置於經營的中心位置，以此為基礎打造商品品牌建設，並實施新零售商品精細化管理。

這一理念的實質在於深入理解和滿足消費者的需求，將顧客體驗和滿意度作為業務決策的關鍵指導原則。透過以消費者為中心，企業能夠建立更緊密的品牌-顧客關係，以實現更有效的品牌建立與經營管理。這種精細化管理的方式不僅強調產品和服務的質量，更注重在每個階段都提供個人化、優質的體驗，以不斷鞏固和拓展消費者的忠誠度。基於上述商品管理問題、最佳化方向分析，我們以下需要著手進行新零售商品管理方案架構的建構。

三、新型零售商品管理方案框架

方案的搭建伊始，我們需要問幾個問題：

• 定義品類的角色有哪些？
• 門店品類經營收益如何？
• 企業的顧客是誰？
• 企業的顧客在哪裡消費？
• 顧客在企業購買什麼品類？
• 如何滿足顧客的需求 ?
• 品類是否需要汰換更新 ?

清楚了這些問題之後，我們需要著手進行：品類角色和管理原則的發展、消費客群細分定位、門市分群、制定品類策略、品類回顧和績效評價和品類的最佳化迭代。

1.品類角色和管理原則的發展

在這個階段，我們將深入研究各品類的角色和特性，並制定相應的管理原則。透過對不同品類的需求、銷售特性和市場趨勢進行分析，製訂適用於每個品類的經營策略，以最大程度地滿足消費者期望。

2.消費客群細分定位

將消費者群體進行更細緻的劃分和定位是我們下一步的關鍵任務。透過深入了解不同消費者群體的偏好、購物習慣以及需求差異，我們能夠更有針對性地提供個人化的產品和服務，進而提升消費者的滿意度和忠誠度。

3.門市分群

門市分群是為了更有效地因應不同地理和消費環境的需求。透過對門市的位置、週邊環境和客流特徵的詳細研究，我們將門市進行分類，制定相應的管理和營運策略，以確保每個門市能夠最大化地發揮其潛力，提高經營效率。

4.制定品類策略

確保各個產品類別在市場上取得成功的重要步驟。透過深入分析市場趨勢、競爭對手、以及消費者需求，我們能夠制定符合品類特性的策略，包括產品定位、定價策略和推廣手段，以最大程度地提升品類的市場份額和獲利能力。

5.品類回顧與績效評價

是持續優化的關鍵環節。透過對每個品類的銷售數據、顧客回饋以及市場表現進行深入評估，我們能夠發現優勢和改進點。這不僅有助於檢視品類策略的實施效果，也為進一步的最佳化提供了有力的依據。

6.品類的最佳化迭代

是品牌經營中的持續循環過程。在績效評估的基礎上，我們能夠辨識出需要調整和改進的地方，從而發展出新的品類策略和策略方向。這個迭代過程使品牌能夠及時適應市場變化，並不斷提高品類的競爭力和適應性。

透過這一系列的工作，我們將以消費者為核心，深度挖掘各個方面的需求，精準制定品類管理原則、細緻劃分消費者群體和科學分群門店，以實現更為精細化的管理和更高水平的品牌建設。這將為企業在激烈的市場競爭中脫穎而出，奠定堅實的經營基礎。

從整體來看，企業可以透過下面四大數據來應用支援——

• 精密的數據整合平台
• 企業級Web報表平台
• BI自助分析工具
• 資料視覺化多端（PC及移動）展現大螢幕

基於此，企業得以全面進行商品管理的策略規劃、經營策略、營運分析與業務指引：

• 資料整合、提供強大資料基礎：建立一個精密的資料整合平台是企業資料管理的關鍵步驟。可以使用FineDataLink將來自不同部門和系統的資料整合到一個集中的平台上，確保資料的一致性和準確性。這種整合能力為品類回顧提供了全面的數據基礎，使企業能夠深入了解每個品類的銷售表現、庫存狀況和市場回饋等關鍵資訊。
• 產生、分享和客製化各種報表：透過建立企業級Web報表平台，企業能夠方便地產生、分享和客製化各種報表。這種平台可以提供對品類績效的即時監控，以及靈活的報表展示，讓決策者能夠迅速取得關鍵指標，進行品類回顧的深入分析。
• 自助進行類別分析、產生個人化分析報表：商業智慧（BI）自助分析工具賦予企業使用者探索資料的能力，而無需依賴技術團隊。透過使用這些工具，不僅可以進行更深入的品類回顧分析，還能根據實際需求產生個人化的報告和儀表板。這種靈活性有助於發現隱藏在數據背後的有價值資訊。
• 資料視覺化多端展現大螢幕：為了確保品類回顧的結果能夠在企業內部全面共享，透過FineReport建立一個資料視覺化多端展現的大螢幕系統是至關重要的。這可以是一套既支援PC端又支援行動端的平台，透過直覺的圖表和圖形展示品類績效，使全體團隊能夠更直觀、即時地理解品類回顧的結果，從而更迅速地作出決策。

透過這四大數據應用支撐，企業能夠在品類回顧等業務活動中實現更有效率、更智慧的數據管理與分析，為品牌的策略調整與優化提供強大的支持。

四、賦能業務場景

1.商品管理的指標拆解與分析

零售業商品管理指標具體拆解為以下小指標：

（1）門市商品結構指標：從門市、商品、首選SKU數、動銷SKU數、首選SKU佔比、首選商品銷售貢獻、涉及品類數、動銷品類等進行比較分析，從而幫助企業根據不同門市類型和位置優化商品組合，提高門市的銷售效益和顧客滿意度。

（2）品類分析指標：

品類SKU數上下限分析：

從門市、類別、首選商品數、動銷商品總數、結構係數、類別SKU數上限、類別SKU數下限進行分析，確定每個類別所需的SKU數量的合理上下限，以避免庫存過多或過少。

品出成長率分析：

從銷售量、銷售成長率、品類等維度分析，評估不同品類的銷售成長率，了解市場趨勢與消費者偏好的變化。指導企業在不同品類中進行投資與資源分配，確保更有潛力的品類能得到更多關注。

（3）顧客消費能力指標：

客單價分析：分析客單價，研究顧客每次購物的平均消費金額，揭示顧客的購物習慣與支付能力。

客單SKU數量分析：分析顧客每次購物所購買的平均SKU數量，揭示他們的購物廣度。

（4）價格敏感度指標：

促銷金額分析：分析促銷金額和非促銷金額佔比，了解不同促銷活動對銷售的影響，評估顧客對價格的敏感度。

促銷消費頻次分析：分析消費頻次分析、非消費頻次分析，以了解他們對促銷的反應與參與程度。

2.零售門市管理方案應用場景

應用場景1：選品- 商品規劃

選品是商品規劃中的關鍵環節，直接關係到企業的產品組合與市場表現。在這個階段，企業需要仔細考慮和規劃每個品類的產品，以滿足不同消費者群體的需求。在商品規劃的初期階段，企業可以透過深入市場研究和分析，解碼消費者行為、了解競爭對手的表現以及掌握產業趨勢。基於這些訊息，制定企業品牌的核心定位和目標消費者特點，為選品工作提供指導原則。針對每個品類，企業需定義採銷框架，明確產品規劃方向。

這包括GMV導向，注重銷售額最大化；利潤導向，著重提高產品利潤；寬度導向，追求品類的廣度；深度導向，專注提升品類的深度。透過這些規劃方向，企業可以有針對性地確定各品類的選品策略。

應用場景2：試銷- 新品試銷與評估轉正

試銷是商品管理中的關鍵活動，它涉及新品引入市場、消費者反饋以及最終是否將新品納入正式產品線的決策。在這過程中，使用FineReport等報表工具和一些BI分析工具可以為企業提供強大的支援。企業可以隨時追蹤新品試銷的表現。這包括銷售趨勢、區域差異、消費者回饋等各方面的數據，為企業決策提供及時、準確的資訊。

其中Finereport的視覺化報表平台可以產生直覺且清晰的報表，將新品試銷階段的關鍵指標以圖表形式呈現。這包括銷售額的成長曲線、不同區域的銷售佔比、不同通路的銷售比較等，使決策者能夠更直觀地了解新品的市場表現，企業可以深入挖掘新品試銷的效果。對銷售數據、市場回饋、促銷活動等多個構面進行全面分析，為新品是否轉正提供全面的評估。

在試銷結束後，使用Finereport產生全面的新品試銷報告，對試銷階段的銷售、市場表現以及消費者回饋進行全面總結，進行新品成功率評估。這為企業決策者提供了有力的支持，幫助他們做出是否將新品轉正的決策。

應用場景3：營運框架設計

將來自不同環節的數據整合到一個平台上。透過即時監控儀表板，企業可以即時追蹤商品銷售、庫存狀況、採購進度等關鍵數據，確保對商品營運狀況有全面了解，可以產生詳細的商品銷售分析報表，包括銷售額、銷售管道、熱門產品等資訊。透過這些報表，企業能夠更了解商品銷售趨勢，從而進行更準確的需求預測，針對性地調整庫存和供應鏈。

透過FineReport的庫存管理報表，企業可以即時監控各個倉庫的庫存水平，預測庫存週轉率，避免過多的滯銷庫存或缺貨情況。基於這些數據，可以製定智慧的補貨策略，確保商品供應的及時性和有效性。

應用場景4：汰換框架設計

整合庫存數據和銷售數據，FineReport產生綜合評估報表，幫助企業了解哪些商品庫存積壓、哪些商品在市場上銷售較好。這有助於決定是否需要淘汰庫存較高或銷售較差的商品，進行末尾SKU識別，列出淘汰清單，進行汰換。

五、小結

透過以上零售業商品管理數據驅動的策略，企業可以實現以消費者為中心的智慧選品，為企業帶來了多層次的價值，透過精準的消費者定位，企業能夠深入洞察不同群體的購物偏好，從而實現更有針對性的商品策略。智慧選品的最佳化過程是基於對銷售和市場回饋等數據的深入分析，使企業能夠更全面、精準地了解商品在市場上的表現，有效規避滯銷商品，避免庫存積壓，提高資金周轉率。這不僅有助於提高企業的靈活性，也使企業能夠更敏銳地應對市場變化。

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