零售企業(yè)應(yīng)該如何進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型

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“貨”、“人”、“場”是新零售企業(yè)運(yùn)營的核心。零售企業(yè)應(yīng)該從以上3個(gè)角度進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

一、管理“貨”：如何科學(xué)布局智能供應(yīng)鏈？

“貨”的管理離不開對供應(yīng)鏈監(jiān)控，提高供應(yīng)鏈效率是零售企業(yè)致勝的基礎(chǔ)，這是重新審視市場需求與供給的全過程。庫存管理是其中重要一環(huán)，供需平衡是企業(yè)對貨品運(yùn)營與管理的理想效果。

由于不同客戶銷售狀況無法判斷、無法衡量商品的熱銷和冷門品類、不同地域下的市場差異性需求難以評(píng)估等原因，導(dǎo)致商品供求總額之間的矛盾、商品供求構(gòu)成之間的矛盾、商品供求在時(shí)間上和空間上的矛盾。

庫存均來自“需求”，因此控制庫存本質(zhì)就是要看透“需求”。庫存是一場企業(yè)要贏的生存戰(zhàn)，以降低庫存成本和提高企業(yè)市場反應(yīng)能力為目的。

• 場景一：如何找到重點(diǎn)客戶的“高頻貨”？

這是零售企業(yè)亟待破解的難題。零售終端（商點(diǎn)、超市等）銷售能力、剛需與高頻的商品品類是企業(yè)的首要考慮因素。我們可以先假設(shè)滿足訂貨量大、訂貨頻繁、客單價(jià)高條件之一的商超客戶為“重點(diǎn)客戶”。

圖2 重點(diǎn)客戶不同乳制品品牌的商品銷售

企業(yè)同樣可以掌握“非重點(diǎn)客戶”的品牌青睞，除此之外，還應(yīng)該了解這些“高頻貨”和“剛需貨”都賣給了哪些商超。

• 場景二：作為經(jīng)銷商，能否向品牌商交付優(yōu)質(zhì)業(yè)績單？

作為上游生產(chǎn)廠商的經(jīng)銷商單位，為確保以后能與品牌廠商持續(xù)穩(wěn)定地合作，經(jīng)銷商要為合同(協(xié)議)履行期間交付的銷售業(yè)績負(fù)責(zé)。為保證階段性的銷售任務(wù)達(dá)標(biāo)，經(jīng)銷商要實(shí)時(shí)了解各城市、各階段的鋪貨情況，以實(shí)現(xiàn)市場渠道終端品牌銷售的精細(xì)化管理。管理者還應(yīng)了解各個(gè)商超的鋪貨情況，對銷售預(yù)測提供一定的科學(xué)根據(jù)。

 圖3 企業(yè)各分公司對特定商品

新零售的核心是線上線下的融合。多數(shù)零售企業(yè)會(huì)通過線上電商銷售以及線下實(shí)體銷售，來構(gòu)建線上線下多終端全零售服務(wù)場景，線上與線下體驗(yàn)融合與精細(xì)化運(yùn)營，給客戶建立多渠道的立體式互動(dòng)體驗(yàn)。

“陳列”與“氛圍”是賣場的重要衡量因素——線上下店鋪都需要考慮陳列關(guān)注商品是否易瀏覽、易購買、展現(xiàn)形式是否刺激消費(fèi)欲望等。

科學(xué)的數(shù)據(jù)分析可以無限逼近客戶真實(shí)意愿，零售企業(yè)通過改進(jìn)購買決策路徑、優(yōu)化列表頁的體驗(yàn)、提升首頁流量分配效率、最終提升用戶的轉(zhuǎn)化率。

其中常用的數(shù)據(jù)分析模型為事件分析模型、分布分析模型、漏斗分析模型、點(diǎn)擊分析模型等。下面通過兩個(gè)場景介紹下數(shù)據(jù)分析在“場”的管理價(jià)值。

• 場景一：深度感知APP商超客戶體驗(yàn)

“我的商超客戶是否在用APP？是否活躍？”與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不同，除關(guān)注交易數(shù)據(jù)外，線上業(yè)務(wù)運(yùn)營狀況頗受轉(zhuǎn)型中零售企業(yè)的重視，他們十分關(guān)注：客戶是否熱衷于使用APP／網(wǎng)站？客戶應(yīng)用體驗(yàn)如何？是否活躍？是不是每次使用都訂購了貨品？是否能夠快速找到自己想訂的貨品？等等。

3月份客戶APP應(yīng)用時(shí)長

• 場景二：啟動(dòng)APP后，為何只有30 % 商超客戶交易成功？

在某次評(píng)估客戶總體轉(zhuǎn)化率過程中，通過漏斗分析發(fā)現(xiàn)，提交訂單的商超客戶僅有30%，接下來可以通過用戶路徑客戶流失的原因所在。通過數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，清晰展示了商超客戶的動(dòng)作走向，為判斷客戶流失原因重要方式之一。

圖6 用戶行為路徑分析

中商惠民運(yùn)營人員選取若干事件對客戶購買路徑進(jìn)行深度分析。圖5顯示，用戶登錄APP后，約有40 %的客戶會(huì)點(diǎn)擊Banner，30 %的客戶會(huì)直接進(jìn)行商品搜索，約10%的用戶會(huì)瀏覽商品列表，約 5 %的客戶直接退出APP。

進(jìn)一步看4類用戶的提交訂單的情況，直接進(jìn)行“搜索商品”的用戶進(jìn)行提交訂單比例最高，超過90% ；與其形成鮮明對比的是，盡管“點(diǎn)擊Banner”是更多客戶登錄APP后的首選動(dòng)作（約占總客戶的40%）但是這部分用戶群體在瀏覽商品列表后，僅僅30%的用戶提交訂單，說明Banner內(nèi)容布局有著比較糟糕的用戶體驗(yàn)，則成為企業(yè)首選優(yōu)化與改進(jìn)的方向。

• 場景三：科學(xué)評(píng)估站內(nèi)推廣位的效果

首頁推廣位的效果監(jiān)控是站內(nèi)運(yùn)營重要一環(huán)，數(shù)據(jù)的監(jiān)測與分析是重要工作，它為站內(nèi)優(yōu)化、頁面體驗(yàn)提升作出指導(dǎo)。運(yùn)營人員可以通過用戶的點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率與購買轉(zhuǎn)化率可以判斷頁面不同推廣位置效果。

圖7  “一元促銷”、“清潔專場”兩個(gè)Banner轉(zhuǎn)化率情況對比

除了以上三個(gè)應(yīng)用場景，零售企業(yè)來說在數(shù)據(jù)分析平臺(tái)上完成“場”的管理：商超客戶是否都能快速找到自己想訂的貨品？商超客戶的購買路徑是否最優(yōu)？商超客戶的訂貨意愿低的癥結(jié)在哪等。

三、“人”的管理：如何數(shù)字解密，實(shí)現(xiàn)用戶畫像與業(yè)代科學(xué)評(píng)估？

在新零售時(shí)代，“人”的管理主要包括對客戶管理和業(yè)務(wù)人員管理兩方面。

1、客戶管理

客戶管理的重點(diǎn)是關(guān)注用戶整個(gè)生命周期價(jià)值，更重要的是客戶成功，即客戶是否在更好地使用產(chǎn)品，是否再續(xù)約、升級(jí)銷售。當(dāng)運(yùn)營人員可對客戶分群管理，從而采取不同的策略。用戶分群分析模型能夠幫助企業(yè)甄選出具有一致屬性或特征的用戶群體，并對其深度觀察其行為特征。

眾多零售企業(yè)在數(shù)據(jù)分析平臺(tái)上借助用戶分群功能配合其他分析模型，能夠了解到客戶使用產(chǎn)品的頻率、活躍天數(shù)、使用深度、采購趨勢等數(shù)據(jù)指標(biāo)，快速甄選出高活躍度客戶、一般活躍客戶、流失風(fēng)險(xiǎn)客戶。

對于處于中間環(huán)節(jié)的供應(yīng)商來說，高活躍度客戶成功經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌騻鬟f給企業(yè)許多優(yōu)質(zhì)運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)，而具有流失風(fēng)險(xiǎn)的客戶則需要重點(diǎn)且快速地跟進(jìn)。

• 場景一：如何預(yù)警客戶流失？如何挽救？

由于大客戶資源的稀缺性，其粘性被受企業(yè)關(guān)注。在上文“貨”的管理中已介紹如何篩選重點(diǎn)客戶，此處不再贅述。通過數(shù)據(jù)分析的“用戶分群”功能可以將篩選出來這批客戶定義為“重點(diǎn)客戶”。

一組數(shù)字的變化重點(diǎn)客戶流失前兆：購買頻率降低、充值金額降低、登錄頻率降低等，這據(jù)企業(yè)業(yè)務(wù)情況有所差異。下圖是通過數(shù)據(jù)分析的“用戶屬性”分析模型，篩選出距上次購買已經(jīng)超過一個(gè)月的重點(diǎn)客戶。

圖8 準(zhǔn)流失客戶群預(yù)警

上圖顯示有超過166個(gè)商超客戶一個(gè)月未訂貨。點(diǎn)擊166數(shù)字，會(huì)呈現(xiàn)166家重點(diǎn)客戶明細(xì)。30天未發(fā)生購買的原因很多：一是重點(diǎn)客戶未流失，只是不再用APP下單；二是重點(diǎn)客戶流失了等等。此時(shí)就需要業(yè)務(wù)代表進(jìn)行召回動(dòng)作，無論屬于哪種情況，運(yùn)營人員可以在神策分析上通過個(gè)別用戶行為（重點(diǎn)客戶）序列，分別了解重點(diǎn)客戶路徑，找到重點(diǎn)訂單量驟降的原因。

2、業(yè)務(wù)人員管理

• 場景二：如何科學(xué)、全面衡量業(yè)務(wù)代表的工作表現(xiàn)？

業(yè)務(wù)代表是經(jīng)銷商的一線人員。業(yè)務(wù)代表需要定期拜訪終端客戶，了解終端客戶需求，并執(zhí)行銷售政策和促銷政策。且需要在區(qū)域經(jīng)理和經(jīng)銷商的指導(dǎo)和監(jiān)督下做好終端維護(hù)工作，以協(xié)助經(jīng)銷商完成銷售指標(biāo)。

由于業(yè)務(wù)代表常年在外奔波，業(yè)務(wù)代表管理工作考核格外重要。為透明化管理業(yè)務(wù)代表情況，管理者需要了解“我的業(yè)代人員每天在做什么？”、“業(yè)務(wù)代表的每日行為路線？”“路線覆蓋區(qū)域有哪些？”“巡店拜訪簽到和現(xiàn)場情況記錄如何？”等等。

數(shù)據(jù)分析平臺(tái)能夠與CRM系統(tǒng)對接十分重要，除了高質(zhì)量線索的渠道評(píng)估、把握客戶需求賦予銷售精準(zhǔn)洞察力外，還實(shí)現(xiàn)了對業(yè)務(wù)人員的管理。

圖9 年初迄今，包頭市四名業(yè)務(wù)代表的拜訪客戶次數(shù)情況概覽

不難看出，但從拜訪次數(shù)上說，003的拜訪勤奮度明顯高于002。不同業(yè)務(wù)代表所負(fù)責(zé)客戶完成支付訂單的情況也是評(píng)估業(yè)務(wù)代表績效的重要因素，如圖10。

圖10 不同業(yè)務(wù)代表所負(fù)責(zé)客戶的支付訂單次數(shù)

總之，為保證對業(yè)務(wù)代表考核的科學(xué)性，應(yīng)該多維度全面地考量。當(dāng)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)與CRM對接后，管理者可以按時(shí)間周期匯總業(yè)務(wù)代表拜訪客戶情況、分布、訂貨情況等，并能針對性分析單個(gè)業(yè)務(wù)代表的行為線路（時(shí)間、路線內(nèi)外的操作情況——拜訪、上傳等操作）等。

新零售時(shí)代，是以客戶為核心的全域洞察時(shí)代。在新服務(wù)業(yè)態(tài)下，客戶數(shù)據(jù)不完整，粒度粗糙等已成為零售企業(yè)發(fā)展最大羈絆。