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大数据如何助力新零售起飞,把商业机密讲给你听!

世界上有千千万万种的零售企业,它们的商业模式各不相同,有的持续赚钱增长,有的却亏损倒闭。那么,零售行业如何赚钱,它们的底层逻辑是什么,大数据又如何助力新零售,今天给你们好好讲一讲。

通常意义上,我们认为在新零售行业中,利润=价格-成本,看起来无比正确,背后却隐藏着无数的陷阱。

首先,这是一个非常静态的公式,并没有考虑时间的价值。例如在服装行业,我们假设A商户卖奢侈品衣服,一年卖一件;B商户卖普通衣服,一天卖一件。看起来A商户的利润更高,但其实B商户赚的更多。

其次,这是一个误导销售策略的公式,只强调了价格和成本,没有考虑产品的特点与差异化特征。例如宜家、迪卡侬等企业,通过帮助供应链精益改善产品形态,以小批量、多品种、快速上新的模式来占领市场,虽然生产和经营成本较高,但占据的市场规模更大,最终能赚到更多的钱。

零售行业的本质是管理流动性,追求毛利总额。我们把零售系统想象成一套供水系统,它包括了上游的水管网络(供应链端)和下游的水龙头、蓄水池(零售端)。蓄水池边上有多个水龙头(代表多个渠道或多家门店),每个水龙头上又有许多的小孔(每一个小孔就是一个单品/SKU)。同时打开所有的水龙头,就会向蓄水池里注水,但是每个水龙头流出水的速度肯定是不同的。流动性就是考核单位时间内,蓄水池中水的总量,也就是毛利总额。而建造和维护这套供水设施的钱,就是零售系统的运营成本。

所以,对于零售行业而言,真正的问题就有四个:

其一,如何在流量既定的条件下,“榨干”每一位进店顾客的价值?

其二,如何在货架空间有限的前提下,努力实现货架上每一件商品都是顾客需要的?

其三,如何节省顾客的关注力,让他/她非常便捷地发现所需要的商品?

其四,如何通过高性价比帮助顾客省钱,让顾客觉得物超所值?

解决的办法并不难,概括下来就是三句话:高动销、不缺货、周转快。用大数据技术改善传统零售行业,赋能商家晋升为“新零售”企业。

第一,不断提高货架上畅销品比率。利用大数据技术,建立高效的商品精准推荐机制,节约客户的关注力。同时,大数据还能够监控市场的喜好变化,推动加快新品研发周期,提高研发效率。

其二,畅销品永不缺货。零售业普遍存在20/80定律,即20%的商品带来80%的销售额。通过大数据技术监控每个渠道销售动态,多频次小批量补货,既能够降低库存,又可以提高销量。同时,一旦大数据技术发现了潜力商品,可以通过陈列、导购和促销等措施让“爆款更爆”,爆款永远都是稀缺的。

第三,在此基础上,尽量提升库存周转。优秀的零售企业,都在提升周转上狠下功夫。7-11周转天数9天,国内便利店平均为29天;Costco库存周转率是Walmart的1.5倍;优衣库周转天数是84天,Zara只有它的1/3;西贝莜面村最慢20分钟上菜,外婆家一天翻台6-8次。如果通过大数据技术,在货架上实现了高动销,再结合多频次小批量的拉动式补货,整体库存水位自然会降低到合理的水位上,最终会倒逼柔性生产和智能制造,提升企业的根本竞争力。

我们常说:“幸福的家庭总是相似,不幸的家庭各有各的不幸”。但我们听到最多的,还是因为企业因为相信经验,错过了一个崭新的时代。拥抱大数据很难,但如果拒绝它,就等于拒绝了时代。

本文分享自微信公众号 - 木东居士(Data_Engineering)

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原始发表时间:2020-03-30

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