互联网 + 便利店,零售业的新时代

分享 爱生活爱海牛部落 ⋅ 于 2018-04-28 17:35:16 ⋅ 395 阅读

2017年,在零售行业整体走低的情势下,便利店作为其中最有掘金潜力的分支,将有一大批资本涌入,然而整个零售行业正在遭遇倒闭潮,受线上电商的影响,线下实体零售行业令人堪忧;同时外部资本涌入,本体受到冲击:不管是新型便利店还是已有品牌,都将被卷入群雄逐鹿的激战之中。

在愈加激烈的市场竞争中,靠直觉、经验和零散的数字来驱动决策只会增加试错成本,只有使用合适的工具将各渠道数据整合到一起、正确解读、推动决策、并支持效果验证,才是高效管理的唯一出路。数据驱动决策已成为必然。
问题分析
1、数据虽全,存于“孤岛”之中

信息爆炸的今天,零售业迎来新四化——“渠道数字化,网购社交化,行为个性化,支付移动化”——这直接导致企业的各种信息散落各处,如POS、金蝶、CRM、ERP、供应链、OA等系统中,彼此独立,整合则需要大量的人力与时间成本,管理者想要实时、准确地把握全局非常困难,数据的孤岛式存在成为了管理者“对问题主动出击,对商机快速反应”的最大绊脚石。
2、可用指标单薄,不足以支撑决策

不同于百货、商超等零售业态,满足社区人群即时需求是便利店存在的理由,而单品精细管理、客户精准营销是便利店的营销法宝,这就需要大量具有精确指向性的指标来支撑管理者的运营与决策。然而便利店所应用的传统系统虽然可以提供分析统计图表,却有数据格式单一、交互性差等问题,在商业模式快速更新迭代的今天,往往不足以为快速决策、提前预判提供支撑。
3、信息滞后,让决策的“保鲜期”大打折扣

对于便利店来说,总店与门店之间、门店与供货商之间、店长与库管之间,都需要实时的信息共享。然而信息流向各方面传递时,往往存在着延迟,为高效协作带来重重困难,更使得决策的“保鲜期”大打折扣。
解决方案

针对目前零售业存在的种种问题,数据观提供以下解决方案
1、数据连接

将不同系统产生的数据整合、关联在一起,实现您对数据的全局性把握,并在数据整合的基础上,实现业务管理的整合与优化。
2、数据处理

解决数据文件多、处理难、分析繁的问题,通过数据观集中管理数据,仅需简单的拖拽即能完成数据处理,并提供自动实时的更新功能,替代人工的重复性工作,使业务人员更专注于业务分析。
3、数据视觉

提供自助式的业务指标看板设计器,通过数据的可视化,让决策自然浮出水面;同时允许数据层层下钻,为决策提供完整的数据支持。
4、数据协作

数据与报表均可共享给同事、伙伴,并通过设置不同等级的权限,让信息安全与实时协作变成可能,彻底提高工作效率。
设定科学的业务指标看板,有助于为决策提供完整的数据支持。
1、消费者行为分析

“每对顾客说一次‘没有’,顾客就失望一次。失望的次数不用多,两三回这个顾客就流失了。”——某便利店店主

分析目的
利用消费者画像进行精准营销,发现消费者的多种需求,并提供多种产品或服务来满足其需求,提升消费者忠诚度。

关键指标
A、消费者类别:年龄、消费能力、消费频率、支付方式
消费者类别
B、消费行为:客流量、停留时长、喜好品牌、品牌关联度
消费者行为
2、商品管理

“‘船小好调头’的街边便利店,应充分遵循差异化经营理论,不要和大超市大商场拼品种(库存),拼打折(资金),而应该采取严控库存、小批量进货、单品管理、24小时营业,永远以顾客的立场去思考问题,养成发现顾客需求的经营意识等措施,兢兢业业地经营下去。” ——7-Eleven缔造者铃木敏文

分析目的
合理安排商品结构,关注商品库存,保证畅销商品不断货,滞销及临期商品及时出清,提升门店坪效,释放流动资金。
关键指标
A、商品库存情况:库存量、库存天数
B、商品分类情况:畅销商品、滞销商品、商品品类
C、商品销售KPI:连带率、售罄率、折损率、流失率、补货率、动销率

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