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如何通過大數據分析提升商品管理?

雜貨零售商保存了許多歷史交易數據,數量非常驚人。數百萬的數據(大型零售商的歷史數據可達百億、千億、萬億以上)提供了每一件商品的歷史交易信息,包括交易是在哪一個門店進行,是否以捆綁形式出售。擁有客戶忠誠度計劃的零售商可根據這些交易數據,針對某些個人或群體增添買家的相關信息。

零售商持續不斷地搜集這類數據並且進行了有效利用,例如利用數據對客戶進行分類和定位,以折扣或贈品的形式回饋老客戶。同時,許多零售商都通過數據敏銳地嗅到了尚未開發的潛在市場。隨著數據存儲成本的下降和分析工具功能的提升,數據的價值即將猛增。

這些海量資料庫的信息如果利用得當,將大幅度提高零售商關鍵戰略和運營領域的決策能力,包括品類管理、貨架空間配置和新產品引進。在供應鏈層面,數據可用來優化門店補貨計劃和DC水平,甚至用於含專業DC的多級網路,還可設立自動業務規則,管理品類、產品甚至個人SKU的庫存水平。其中最大的一個好處是,零售商能夠更精確地維持庫存的安全級別,在保持整體庫存精簡的同時實現庫存的最優化使用。

通過將高級科學引擎和空間優化技術嵌入新一代的雜貨零售店和超市業務解決方案,零售商可將堆積如山的交易數據變成反映客戶真實需求的數據。其結果是為各類基本問題提供了更為準確的答案,比如:

哪些產品必須保持貨源充足?顧客如果找不到這些產品就會離開門店,而且不夠買其它任何商品。對於某些產品來說,如果這樣的事件發生太頻繁,零售商損失的不僅僅是這一筆交易,而是未來所有的交易。

哪些替代產品能夠滿足客戶需求?舉例來說,如大型的清洗液缺貨,多數顧客會轉移其需求,選擇同品牌的小型產品,或購買另一款具有同等競爭力的大型產品。

哪些產品是重要客戶或高利潤客戶的「必備產品」?臨近庫存清理的時候,雜貨零售商總是傾向於淘汰周轉率慢的產品,但如果該產品經常被消費力高的重要客戶購買,應該繼續將它保留在貨架上。因為即使該產品的利潤較低,它對商店總利潤率的貢獻依舊非常高。

許多複雜的層面構成了這些基本的問題。顧客的目標不一樣,會展現出不同的購物模式。有些顧客習慣每周定期儲備食物,有的顧客則就習慣在舉行派對前的最後一刻才開始準備,其中的影響因素包括商店位置(郊區\城市\農村)和顧客人數。有些顧客只購買有機食品,無論價格有多貴,而有些顧客只挑選價格便宜的東西。甚至在同一個顧客分類里,他們在各個產品的類別之間也表現出不同的消費行為:搶購廉價衛生紙的顧客可能會不惜血本購買本地的草飼牛肉產品。

新的零售分析解決方案對這些複雜性進行了分析,對影響日常業務決策的方法提供了深刻見解和結構工具。例如,一個嵌入式消費者決策樹可以精確地測量一個產品的需求狀況,允許零售商去設定更多相關的服務水平。必備商品的庫存水平可高達98%,但其他商品的庫存量可減少到75%(在沒有對銷售或顧客關係造成傷害的前提下)。在零售商了解了他們應該在哪些地方放置他們的存貨以獲得最大的利益后,補充優化解決方案可保證自動補給計劃將根據各個店面的情況來利用這些數據。

以上大部分都是關於不同零售方式的基本問題。100年前的傳統街邊雜貨店可根據對消費者行為進行觀察然後採取行動,但那時候的商店出售的東西較少,零售商的客戶也較少。在現代社會,我們需要以工業級的規模去重新呈現這種買賣雙方的信任關係。最新的零售科學不但使這成為可能,並且切實可用。

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