６６号门店的客户到底是谁上？??巧用商业智能辨别真实客户群体

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时间:2011-09-23 08:45 作者:原创人气:次

　　宣里塑馒海连锁超市是上海市的上一个连锁超市品牌，旗下拥有近百家综合性超市，超市面积150～2000平方米不等。为了适应激烈的市场竞争，提升门店形象及销售业绩，2006年初，连锁集团提出改变经营模式，进行新的零售品牌建设，对下属门店重新进行形象设计、客户定位及商品结构提升，并初步确定了一整套的门店定位模式。为了验证定位模式的准确性，选择位于市中心某社区的66号门店，作为“生活超市”新品牌建设的典型门店进行整改。但是，这些计划的顺利实施要取决于两个关键因素：客户群体定位和商品结构分析。如果不对目前66号门店的客户群体及其购物习惯进行研究，就无法知晓现有的商品结构是否合理，就无法进一步调整今后的商品结构，无法进行38门店的布局设计、商品组织、商玩家喜欢这方式品陈列、商品促销等整改计划。门店现状超市66号门店经营面积400平方米，位于上海市某个繁华街道，周围有大批的高档写字楼及老居民区，经营品种从日用品、食品到生鲜品，样样俱全，属于典型的社区综合超市。按照门店有关人员的描述，66号门店的购买人群为写字楼人员十居民。他们认为，60％的生意来自写字楼，40％来自居民，还认为写字楼客户的毛利率贡献明显高于居民。
　　为了说明他们的看法，门店有关人员举了很多写字楼员工一次性购买商品的例子，这些给人印象深刻的案例似乎证明了这一点。按照小票计算，66号门店周一到周五有效购买客流数为每天1200单，周六、周日为每天1000单，看上去平时上班时间购买人数要比周末高出200人，理由是写字楼的人在周末放假了，似乎也说明了66号门店的主要客户群体为高档写字楼客户。为了进一步明确门店的定位，连锁超市也曾经请广告公司做了拦截式的市场调查，并也得出了写字楼高端客户是66号门店主要客户的结论。如果66号门店的目标客户群哪样不好的体确定了，门店定位、商品结构、促销策略都将发生巨大的改变。
　　但是，仅仅依靠门店人员印象及这个市场调查结果，匆忙进行定位调整实属草率。要想准确了解66号门店的实际情况，使该店的整改更加科学，有必要采用商业智能对66号门店进行分析。项目目标采用商业智能对66号门店进行分析，结果要达到以下目的：1、分析该店现有客户群体、购物高峰、购物习惯特点，为连锁超市今后其他门店的整改计划提供依据。2、分析该店商品结构，为今后该店以及其他门店商品采购提供数据依据。3、分析该店客户群体给门店的贡献，为今后更好地为核心客户服务提供依据。4、分析该店客户群体的购物篮以及价格带分布，为今后该店以及其他门店的商品陈列、货架组织以及商品结构调整提供数据依据。项目的最终目的是，通过对66号门店的分析工作，为今后其他门店的运营建立一整套的分析指标体系。
　　项目分析方法1、目前国内外主要的分析方法对于零售门店的经营及客户群体分析，目前在国际上一般有3种基本做法。美国式：即全部依靠先进的技术手段，对数据和其他经营数据(同时结合人统计数据)，进行综合分析。这种方式在欧美国家获得了巨大的成功，在中国也是备受零售业及人士推崇，但是这种方式的缺点是，缺乏对现场购物现象的“模式观察及分宣婆塑鱼14铡硝鞭嘲霸黑麟飙嘲臻臻黥瓣骥貘弱蕊簿疆曙鞲辩张激8鞑熊獬礴翳骚蒸鞴糍凇析采用的技术工具和方法结合上述方式的优劣，我们采用一系列技术工具对超市66号门店进行分析。
　　这些工具包括：管理平台，数据仓库，多维数据库，数据展现平台鲫9，演示平台。分析工作从2个方面入手：以分析机销售流水数+据为主，从机销售数据、商品主档数据分析66号门店的实际商品销售、商品结构及购物篮、商品毛利等基本情况。
　　以通过安装在收款台的摄像机观察不同销售时段客户的群-体特征，以及真实的购物习惯为辅。二3、采用这种分析方法的理论、依据机销售流水数据是最真实的销售记录，从中可以清楚：地区分不同的销售时段、不同的客户群体、不同的购物篮、不同，的商品结构及贡献度。通过收款台安装的摄像头，可以真实地观察到客户的进：出门店时间、客户的年龄段、职业等基本特征优秀，同时，在这种情况下对客户的观察结果，是免费网游客户：事先没有准备的，一切都是在自，：然中产生的，客观表现了客户对：门店及其商品结构的真实反映，一：避免了普通市场调查的弊病。
　　将机流水数据与摄像，头数据结合，在需要对某个客户；群体详细观察及分析时，可以按：照购物时间，将机流水数据与摄像头影像记录结合起来进行分析，这样就可以很快地完成大信慧电脑287．739匪!咝塑鱼—样本量的客户抽样调查分析，分析该群体的购物习惯以及对应的商品结构。
　　：由于超市没有实行会员卡管理，我们无法对每一个客户一√进行详细的分析，也无法实现象国外零售业那样，按照信用卡信息对单个客户进行详细定性分析，而只能采取“群体分析技术”。
　　在零售行业有一个不成文的定律：特定的客户群体会在特定的时间内出现。
　　在一个特定的时。问内大量出现的客户群体，一般会具有共同的客户特征，比如在下午5：30~7：00出现的客户，60％～70％会是下班族，结合现场9观察，也许就会得出“晚上6：30左右出现的客户，60％～70％是居住在距离商店300米内，主要1购买生鲜品、调料、急需生活品)的人”的客户群体定义。54、关于分析数据源的说明一66号门店所有4台机1近两三个月的销售流水数据(不采用销售累计数据)。涉及商品5000个，分布于孑悬低图商品价格分布合理的商品结构40动销率、购买特点、促销的影响以及该商品在门店的角色(比如值高的商品可能是“聚客”商品)。在分析及计算的基础上，得出各个类别商品标准的值，在值高于或低于某个数值时，对商品进行调整(例如对月值低于的商品予以清场)。3．购物篮系数购物篮系数是我们在进行超市项目时定义的新概念，希望借此清楚地反映客户购物时的购物篮质量、交叉购买以及客单价的基本属性。在一个购物篮只有1件商品时，可以定义该购物篮系数为1：有2件商品时，可以定义为2。购物篮系数有2种计算方法，一种是每个购物小票单独计算，另一种是计算一个时间段的平均购物篮系数。
　　4．客单价及客流量这两个指标是计算客户贡献度的常规指标，指的是每张购物小票的结算金额及门店每天的小票数量(代表客户数量)。
　　5．商品购买相关性这是根据同一张购物小票同时出现2个以上商品的频率计算的。
　　由于时间关系，我们的商品相关性分析按照一种最简单的方式进行，只计算多个商品在同一张购物小票中出现的概率，不再按照游先锋“关系、增益、支持度、致信度、规则”等复杂的“购物篮关联规贝”计算。6．商品关联性计算在计算商品关联性时，我们的方法是，先寻找一个主商品，然后再寻找与这个主商品同时出现在一张购物小票的其他商品，汁算该商品出现的概率，比如以“百事可乐”为主商品，在2006年4月15日～5月15日，共有100张单据有“百事可乐”技术支持，同时出现“蒙牛牛奶”的单据有15张，则可以认为“百事可乐”与“蒙牛牛奶”的关联度为15％。7．价格弹性指数分析这项分析被尼尔森公司大量使用，是通过分析同一个商品在不同时期、不同零售价格、不同促销方式下与销售量、毛利额的关系，为制定商品促销计划提供依据。在本项目中，我们仅以最简单的方式计算价格与销售数量之间的关系，在价格变动为1％时，如果商品销售数量变化也是1％，则该商品的价格弹性指数为。8．价格双峰带分析在诊断和分析卖场的商品结构问题时，欧美等国超市用得最多的是一种商品结构图分析法。以沃尔玛为例，一般以价格线为横座标，以销售额销售量为纵坐标进行分析，合理的超市商品构成要求曲线必须是双峰状的，而且前面低价位波峰必须高于后面高价位的波峰。如图1、图2所刁弋。
　　主要的分析角度为了全面衡量66号门店的销售特征及客户属性，我们进行了如下几个方面的分析：1、商品结构方面目前在66号门店，经营品种近5000个，这些商品分别扮演了什么角色。动销率是多少。贡献度是多少。值是多少。通过商品结构分析，为调整采购策略及货架摆放提供数据依据。鲤鱼鱼””值分布(时段以小时计)：通过一进行特定时段的商品销售类别结：构分析，为不同时段的商品结构调整提供依据。特定客户群体的购买行为：分析：通过分析特定客户群体的，购买行为，为向核心客户群体提供服务提供依据。匕3、购物篮方面墨找出66号门店的商品相关～性，并根据这些特征合理安排商日(品采购、上架及陈列。商品购物篮系数结构分卜析：通过分析购物篮系数，了解不同时段消费者的购物特征。芋商品购物篮系数时段分布分析：分析门店各销售时段的购物篮分布情况，为调整商品结构一嘎以及组织时段特色商品提供依据。商品单品相关性分析：分析商品销售的关联关系，为商品芋采购、门店货架组织提供依据。商品类别相关性分析：分一、析商品小类销售的关联关系，为商品采购、门店货架组织提供依据。皇4、价格带分布方面乏66号门店计划对商品结构进行调整，初步设想是淘汰部分低习端的商品，引进中高档商品，因此必须对该店的商品价格带进行分析。；我们进行了同一商品价格带及销量分布趋势分析(价格弹性乏指数)，和同一类别商品价格带及销量分布分析(价格弹性指数)。5、门店摄像头观察方面刁数据分析尽管科学、全面，但是也会出现偏差，必须通过现场观察，使模型得到验证。信意与瞪脑2907．141避镯鱼秘翰鞠鞴瓣糍瓣瓣糍麟蝴辩鞲鞲糯麟麟麟群麟瞅獬氍鳓猢粥麟聪瓣辫揪鳓瓣鳓糍鞯台游戏装备湾7—1连锁便利店在实际工作中，就曾经出现这样的案例：台湾某个位于海滨的7—11便利店开业之后，就经常在周末如现“切片面包”脱销的情况。按照一般的数据分析，并结合其他7—11门店的经验，可以认为这些“切片面包”是被旅游的人士买去了。常规的做法是总店应该丰富该门店“切片面包”的品种、提升档次，但是当总经理到门店观察后，发现这个门店的“切片面包”是被钓鱼者买去作为饵料使用了，因此对于这个门店的面包品类策略，应该调整为低档、低价面包，而不是相反。从这个案例可以看出，单纯的数据分析是不可靠的，必须结合现场观察，对数据进行实际验证，并对分析模型不断进行修正，才可以使数据分析项目“善始善终”。我们通过摄像头验证的内容是：特定时间出现在门店的客户群体的基本特征，主要的项目为性别、年龄段(分为20岁以下、20～30岁、30～50岁、50岁以上四个年龄段)、是居民还是上班族客户(要从几个方面分析，一个是从衣着，另一个要从购买的商品进行区分。
　　如果一个客户衣着表现为上班族，但是在17：00～20：00之间出现，购买了蔬菜等商品，我们依然将其定位为居民)。客户进入门店的逗留时间及销售转换率(即购物人数与总进店人数比率)；特点时段的购物人群与购物篮的抽样对比分析。
　　(未完待续，作者为独立顾问)42触一蘩一璧鲶故事1月的一个周末，李女士带着女儿到西湖散心。晚上韩服，两人√沿着湖滨踱步，渴时看到前方有“一茶一坐”，女儿想吃红豆布丁雪花冰，母女便一起上楼入了座。里面环境幽雅，碟碗精致，在窗边看着华灯下西子湖粼粼的水面，油然生出静谧的感觉。虽已过晚上10点，楼上还是坐满了人。红豆冰2小时前己卖完，女儿换了份芒果雪酪。李女士点了“霸王别姬”(老鳖炖鸡汤)，得知它己撤下菜单，于是改要了红枣桂圆茶。大冷天在一个“很小资”的地方喝一壶甜甜热热的茶，吃吃台湾小食，跟女儿聊聊天，李女士心里特别温暖。砍掉“霸王别姬”，一年四季供应红豆冰，正是系统给“一茶一坐”出的主意。
　　66号门店的客户到底是谁(上)。—巧用商业智能辨别真实客户群体作者：高勇作者单位：刊名：信息与电脑英文刊名：年，卷(期)：2007(7)。

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