人、货、场是零售行业中永恒的概念，不管技术与商业模式如何变革，零售的基本要素离不开“人、货、场”三个字。随着互联网的发展，一些新的零售商业逻辑和商业模式不断涌现，如无人超市，线上线下融合实现全渠道发展，新零售的布局被提上各企业的战略层面。
新零售实质就是用大数据赋能，进行人、货、场的重构。“人”从消费者升级到了用户，更注重消费者的体验、“货”从标准工业品升级到个性化产品、“场”从卖场升级到场景。新零售一定要沉下心去研究、关注、理解消费者，以及研究他们的需求发生了怎样的变化，行为轨迹的变化又是什么，在这些变化的基础上思考。
零售业的大多企业寻求转型，早期的品牌在时代指数的变化中遇到业务的瓶颈甚至有倒退的趋势，在壹看板的众多零售业客户中，有一家在零售美妆行业比较知名的公司，我们以他们作为案例，为大家介绍零售行业如何通过数据驱动来提高业务。
一、背景介绍
该企业拥有全国渠道2万家终端店以及线上天猫旗舰店、京东、C店，数据分布在ERP系统、分销系统、POS机、线下门店、电商、有庞大的会员数据和内部数据库，同时获取竞品数据进行多数据源整合和即时分析，达到数字信息驱动业务的增长目标，重构人货场。
二、需求分解
1、针对该企业的各部门做业务梳理，涉及到战略部，销售部，产品部，运营部，市场部，整个企业的经营通过数据实时管理。
2、战略部关键指标的选取，通过可视化大屏监控公司整体的经营情况。指标涉及当日与昨日的销售额及环比计算，月度目标和完成情况，销售趋势，不同地区的销售，成本，利润分析，热销品排名，新老会员增长情况。通过核心指标监控整体的业务是否健康。
三、解决方案
1、销售部的业务管理分析
将线下全国经营状况、各个区域业绩是否达标可视化，分析出哪些区域业绩好，通过趋势比较、同比分析、比较线上和线下趋势，用数字化驱动企业经营，改变传统统计分析方式。高效智能对业务数据实时监控分析，即时调整销售策略，辅助业务管理，提高销售业绩。
（1）指标卡同比环比可视化
（2）区域经营分析可视化；区域经营分析下钻到城市，具体到线上或线下的实际与目标达成比，颗粒化到城市下的各店铺
（3）趋势分析可视化
（4）销售渠道分析可视化
2、产品部的产品管理分析
深度利用结构化、可视化的数据支持辅助产品决策。基于历史数据，提炼热销款卖点及最优品类结构，合理安排生产企划。同时优化产品，增加销量，减少库存。
（1）产品企划*品类管理
（2）产品价格带分析可视化
（3）产品库存周转天数，少于某个设定天数，自动预警，短信邮件通知
（4）新品线下分销线上数据测试分析可视化；根据新品在线上的销售测试情况指导线下产品分销的分配比，对各区域各城市各店铺合理分配产品，精细化颗粒分析到各sku的配比，提高售空率，减少挤压库存。
（5）分析问答专区，同一品类消费者关注点；分析评论专区，一款产品消费者的态度。
3、运营部门：会员管理分析
构建会员数据库中心，建立完整的会员信息和个性化的会员运营机制，全面洞察客户，提供个性化内容和运营策略支持，从而提升会员的活跃度，活动参与度，用户客服满意度，后续增值服务等。
（1）会员画像
（2）线上人群：好的内容、带有网感的、互动性的内容更易打动消费者；线下人群：有更强的消费需求和付费能力
（3）运用RFM分析会员价值挖掘；进行精准营销，提高复购率
4、市场部：竞品分析
竞品日常数据实时监控，事件分析可视化，竞品运营策略和销售量、库存、价格、评分等指标对比分析，运营策略可视化。
（1）品类对比分析
（2）可按品牌、产品类别组合查看产品价格，辅助定价决策及按价格安排产品生产
（3）可按品牌、产品类别、产品名称组合查看销售趋势、库存情况
四、总结
整体的分析规划落实到具体的业务场景，基于场景得出差异原因，充分发挥企业优势，线下品牌有完整成熟的供应链，线上品牌有灵活的运营模式，融合全渠道，线上线下结合，实现数据驱动的新零售业务增长模式。
发表于 2018-3-14 11:16:36
