案例零售供应商的数据协同分享Word文档格式.docx

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主要的办法就是做用户画像，然后根据用户特征，执行特定的经营策略。

高效运营

什么是高效运营？

其实就是如何将我们大量的门店、大量的人员、大量的商品用数据分析指导，有区分的服务于广大的顾客群体（会员和非会员）。

做到高效的关键，就是用数据对经营管理流程和指标做量化，做考评。

量化考评做什么？

领导或许这么想：

这个指标不达标，给我去干，再不达标，走人（其实是想说滚蛋）。

下属或许这么想：

这几个指标，跟大家比，我做得好，年终奖老板你得说到做到，奖金不到位，我走人（去寻留爷处）。

所以，简要来说，高效运营是为了制定合理的量化指标，并监督执行。

协同供给

协同供给其实就是整个商品库存数据如何让供应商和零售商共享。

怎么共享，最重要的就是做好利益共享，其次就是如何用IT系统实现协同的运营操作。

利益分配的事情，老板来谈。

我们只谈如何实现协同供给的运营操作。

每一点展开都大有可说，受篇幅限制本文就单聊聊如何做零供如何共享数据做客户洞察。

客户洞察，这部分数据怎么来？

零供之间要客服哪些障碍？

其实主要是两方面：

意识和意愿。

从经验来看，很多零售商还是没有数据共享这个意识，认识不到把部分数据开放给供应商的价值；

另一方面，有些意识到数据共享价值的零售商，没有意愿要开放数据，认为这些数据涉及到自己经营的秘密，或者干脆就是和供货商谈不拢利益分配。

这两个阻碍要克服，办法就是谈，慢慢谈，谈明白，谈清楚。

那么，其实共享的数据有哪些呢？

主要是会员销售占比、区域市场占有率、单品管理、存销比等数据。

客户洞察，首先关注的就是消费行为。

我们关注哪些具体行为呢？

有三个。

▪最近一次购物是什么时候？

▪累计购物金额有多少？

▪过去一段时间消费多少次？

分析最近一次购物是区分会员的活跃度，或者说就是要针对不同活跃度的会员采取措施，改变活跃度分布，整体上提升会员消费频率，多赚钱。

湖南贝贝熊采用业务专家判断的办法，制定了活跃、一般、沉睡、流失、永久流失的活跃度参考值。

同时，要结合不同品类和不同品牌特点，做活跃度对比分析。

这个活跃度分析，既能帮助零售商清楚了解自己的会员消费行为分布，也能让品牌商（也是供货商）了解品牌与品牌之间是如何转化的。

品牌之间的转化，是品牌商极为敏感的信息，迫切需要。

分析累计购物金额有多少，本质上就是定位我们的大客户。

我们针对每一个品牌做品牌购物金额分析。

首先，计算某品牌（以雅培为例）会员平均消费额=单个日期段内某品牌总收入/消费会员数。

这里的单个日期时间段内某品牌总收入是指在贝贝熊会员体系里面得到的单品或者单品牌总收入。

然后根据这个平均值采用业务专家判断，人为对数值分段（如下图）。

低贡献会员为累计消费金额低于雅培会员消费平均值的1/2，超级贡献会员为累计消费金额高于雅培会员消费平均值的5倍。

过去一段时间消费多少次？

对基于品牌、品类的会员购物次数进行分段分析，依靠业务专家将消费次数分层，然后分层统计出会员数。

针对会员数分布，对不同层次的会员开展相应的措施。

比如，发现雅培会员的整体分层分布和上一个周期变化比较大，那么就要重点采取措施了。

如果发现某单品新客减少，或者客户普遍在减少，怎么办？

会员是不是选择了其他品牌的同类产品？

其实，上面对会员分层统计分析，就已经在做用户画像的工作了。

用户画像本身不难，难在如何与运营结合起来。

贝贝熊做的用户画像，目标很明确，就是定位品牌商关注的用户转化。

先根据会员基本信息和消费信息，识别出会员的购物习惯，包括购物频次、购物金额、关联购买商品或品牌等，为会员做好标签。

根据上面的不同会员标签，对会员进行分群，并制定针对性的营销策略。

如何分群？

策略是根据购物次数、购物金额、最近购物日期三个指标，将客户做分类。

如下图，购物次数高、购物金额大单近期购物频率低的，要有危机感，要及时把这类可能流失的大客户拉回来。

购物次数多、近期也消费但购物金额少的客户呢，可以尝试一些优质新品体验活动，将低客单价客户转向高客单价。

有机会提升的会员，重点管理，积极主动营销。

而优质会员，要保持沟通和关怀，增强粘性和满意度，而不是考虑促销。

零供合作，品牌商有哪些好机会呢？

这边讲几个实践经验。

机会1：

品牌商的会员是谁。

零供合作，供应商（就是品牌商）可以在零售商的会员体系中，分析出哪些会员在购买其品牌产品，同时，哪些会员在购买其他品牌的同类产品。

分析同类产品会员的总的消费习惯，和同行做差异化竞争。

机会2：

品牌商增加了多少新会员。

新增了会员，这些会员都是从哪些渠道来的，参加了什么活动来的，从什么同类品牌转化而来的，新会员近期消费多少次，按次数分类大概会员数是什么分布。

同时，又有哪些会员流失，转移到了其他品牌，具体都转移到了哪些品牌。

机会3：

发觉新会员的特点。

品牌商吸纳了新会员，这些会员总数是多少，他们是从哪些活动来的，第一次购买是什么渠道，他们分属于哪些年龄段，购物金额有什么分布，对不同小类（一段奶粉、二段奶粉、三段奶粉、早产儿奶粉等）有什么偏好。

数据分析工作，将这些特征动态展示在眼前。

机会4：

会员增长趋势。

探寻会员增长呈现的是什么样的轨迹，探寻不同小类会员的增长轨迹。

这对品牌商来说，太重要了。

品牌商会特别关注产品的整个生命周期运营，那么通过分析每个单品或者小类的新会员增长趋势，可以判断出单品或者小类是在成长期还是在衰退期，可以及时制定产品运营策略。

机会5：

什么样的方式促销最有效。

分析哪个促销参与的会员最多，针对性的制定促销策略。

当然，对于促销活动来说，要参考的不仅仅是会员数一个指标。

但不可否认，传统零售企业提供的品牌会员是最精准的、信息最完善的。

所以，在零售企业中的品牌促销分析，是完全可以帮助品牌商制定促销策略的。

机会6：

高渗透的品类是谁。

啤酒和尿布的故事，虽然是个骗人的故事，但确实给我们提供了思路启发。

我们分析和某品牌关联度比较高的品类，比如说，分析买了雅培奶粉的会员，还买了其他那=哪些品类。

我们看到买尿裤的比例很高，而护理用品、营养辅食、婴儿用品的关联度也很高。

虽然说，商场货品位置安排，不一定根据这个关联度把这些商品密集集中或者做分散分布。

但是，对应关联度高的商品，组合优惠销售、组合放置促销提示牌是很值得推广的策略。

机会7：

高渗透的品牌是谁。

狭路相逢，勇者不一定胜。

但多些智慧，就多一些取胜的机会。

我们根据会员数据，分析购买了本品牌商品的会员还购买了哪些同类的其他品牌的会员。

这个可以是基于新会员做分析，也可以基于老会员作分析。

针对新会员分析，可能得到的是新会员选择摇摆的原因；

针对老会员分析，可能得到的是品牌产品和同类产品的细微差异。

其实零供合作，还有很多方面可以探索。

比如购物篮分析、渗透率分析、促销有效性分析、价格弹性分析等等。