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    四步走,Trax貨架數據洞察助快消品企業優化完美門店 T客
    2029
    2021-09-22 10:09    文章來源:T媒體
    文章摘要:生活中的任何領域,要想取得出色的成績,與在該領域中的專業知識息息相關,持續優化是獲得成功的關鍵因素。如何成為奧運短跑選手?你最好先從健身房開始。想要成為一名醫生?從讀書開始著手。舉重并不會幫助你在醫學院校學習,滿腹醫學知識也沒法讓你跑得更快。

    生活中的任何領域,要想取得出色的成績,與在該領域中的專業知識息息相關,持續優化是獲得成功的關鍵因素。

    如何成為奧運短跑選手?你最好先從健身房開始。想要成為一名醫生?從讀書開始著手。舉重并不會幫助你在醫學院校學,滿腹醫學知識也沒法讓你跑得更快。

    這個道理對“完美門店”同樣適用。想要完美地執行計劃,那么你需要首先分析,哪些因素可以真正帶動銷售,之后再在合適的門店采取正確的措施。對于品牌商而言,貨架數據和分析洞察是當務之急。

    “完美門店”:預期vs現實

    如今零售場景的主要特點是:激增的SKU數、越來越多的小型門店,以及總體可用貨架空間的減少。消費者花在貨架前的時間越來越少了。

    消費品公司傾注心力創建了一種“成功圖像”,這一系列的貨架標準能夠幫助他們從眾多品牌中脫穎而出,抓住消費者的注意力,并將品類消費者成功轉化為品牌消費者。

    銷售和品類團隊宣稱,“完美門店”相比其他類型的門店產生更高的銷售額,這種情況并不罕見。不過這些門店的銷售潛能到底有沒有完全釋放呢?

    沒有顆?;拈T店層級數據便無從得知。每個渠道、每家零售商的作用方式都不盡相同,在這家門店適用的貨架原則也許并不適用于其他門店。

    例如一家品牌商發現,相似的貨架原則在同一渠道的A和B兩家門店實施,結果卻相去甚遠。在A門店,陳列順序是影響銷售的最大因素,但在B門店卻不盡然,B門店相鄰品牌的影響更為顯著。

    這意味著,要想提升銷量,你必須知道在特定門店最有效的貨架原則是哪些,并且將其優化。

    貨架數據和分析洞察能夠為上述情景提供解決方案,而Trax是這一領域的佼佼者。

    通過大規模監測門店活動和貨架變化以及復雜計算原理的運用,Trax開發出了提取和結構化海量貨架數據及銷售數據的方法,幫助客戶識別運營模式,領先競爭對手一步預測結果。

    下面的案例展示了,Trax的貨架數據和分析洞察不僅可以開發更優的“完美門店”計劃,還可以精確地激活它們。

    第一步:根據完美門店合規和銷售之間的相關創建分組

    長期以來,品牌商一直從渠道和零售商的角度規劃他們的“成功圖像”細分。但隨著數據質量和分析能力提升,很多消費品公司正在逐漸穩步轉變心態,轉而根據“完美門店”得分對銷售的影響程度來對門店進行分組。

    將呈現相似模式的門店劃分為同一組別,這將提供一些很有趣的洞察。

    例如,一家快消品客戶發現,在制定營銷策略時,與其根據渠道或零售商進行分組,還不如按門店面積和地理位置,或二者以某種形式相結合的方式來分組更有意義。

    第二步:找出哪些KPI或指標能提升銷量

    “完美門店”分數卡(或合規得分)由多個指標或KPI組成,例如貨架位置、集中陳列、品牌鄰關系、陳列順序、價格執行和產品是否上架。

    將門店分到具有相似合規得分和銷售業績的群組中去,你就可以檢查哪些特定的KPI在每個同類組別中對銷量的影響最大。

    通常來說,數據表明沒有兩家門店是完全相同的,因此消費品公司不能采用一刀切的“成功圖像”法。通過了解在哪些門店中是什么推動了銷售,你就能作出更明智的決策。

    第三步:提出明確的貨架原則

    所有這些數據和分組都指向同一個目標——清晰地呈現各個組別中與業績相關的貨架原則,從而最有效地推動營收上漲。

    在最針對數百家門店的研究中我們發現,Trax的算法是將門店配置和銷售業績相結合,以了解特定貨架原則和業績之間的關系。

    在與客戶的共同努力之下,Trax成功提出了基于分組的“完美門店”執行計劃,客戶團隊可以很輕松地上手執行。例如:

    ? 在食物品類中創建不同的區域(基礎和衡,限定成分飲食等)

    ? 在子品牌層面上保持與食品相關的區域

    ? 將核心SKU放在區域貨架的中心位置,并將其排面最大化

    ? 在貨架通道放置保持增長的食品品類

    第四步:激勵現場銷售團隊

    Trax幫助客戶制定針對各個門店組別的行動計劃,使現場銷售團隊對門店執行優先級順序一目了然。如果一位銷售代表在某個門店只有10分鐘的停留時間,那么他最應該關注的指標是哪些?

    在上面這個案例研究中,基于組別分類的“完美門店”方案實現了:

    ? 7%整體品類銷售額提升

    ? 2%組合包裝銷售額提升

    新的基于AI的數據流正在為貨架上發生的事情提供前所未有的情報。品類管理人員和消費者洞察團隊正利用新發現的貨架真相來規劃“完美門店”策略,并為每個品類提供最適合的計劃。



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