零售行业促销效果差,促销之前需要先做这些数据分析

零售门店是我们日常生活必不可少的一部分,在居住的城市里总有一些我们耳熟能详的超市、购物广场等,里面充斥着各式各样的商品。这些复杂的商品种类,因为不同的渠道,季节以及其它各种各样的因素都会做一些促销活动,对一些产品进行打折或者捆绑销售。

今天庄老师就带大家通过一个零售超市的案例来解读如何使用数据分析来做一次普普通通的促销。

一、 案例背景

公司背景:某K超市是S国的连锁超市,鼎盛时期在全国有将近400家门店,主要售卖的产品就是一些普通的瓜果蔬菜与日用产品。 S国的促销一般都是在节日时期进行促销,在节日期间的打折(促销)策略很简单粗暴。其中超市的一些蔬菜瓜果生活必需品相对来说需求量比较大的,也是刚性需求,所以K超市想要进行一次短期促销,如果效果好,并且促销的生命周期的反馈比较合适,就会频繁性的举行促销活动。

九道门 | 零售促销效果差,这些数据分析你都做了吗?

二、 头脑风暴

根据我们得到的背景信息,可以先思考一些比较重要的问题。

l 针对供应链方面是否有过背景分析?

思考:在这应该与产品部门协商,哪一款产品的供应商比较好?质量是否有保障?出货速度是否够快?最近的运输成本是否有变动等要素。

l 公司之前是否有过类似的促销?

思考:这里我们要了解公司之前是否进行过相关的促销,如果进行过类似促销,那么当时促销的针对顾客画像是什么样的?顾客画像能否与这次的促销相符合?这个促销的数据能否使用?

拓展:促销大致分为以下三类

DM促销(电话促销): customer_id(顾客主体)

Massive促销(海报促销):promotion_id(传单主体)

优惠券促销:组合主体

l 我们的促销方案是什么样的?(目的)

思考:我们要选择之前销量好的产品还是之前销量不好的产品。公司的战略发展是什么样的,这次的促销可以帮助到公司的真实发展吗?还是简单的杀鸡取卵(因为促销做多了会让顾客有麻木性,造成之后的每一次的促销都会变的越来越差,所以最好是可以得知我们的促销活动的生命周期,这样可以让我们得到更好的促销效果。)

l 公司的其他部门经理是否有关注的业绩指标,我们能否满足?

思考:我们的产品经理,运营经理或者促销经理在这次促销中是否有自己的KPI,我们需要知道他们的真实诉求。

三、相关指标介绍

九道门 | 零售促销效果差,这些数据分析你都做了吗?

四、案例分解

经过前期思考与头脑风暴,我们就可以开始数据分析的传统模式,将我们的案例分解成最细化的小点,然后逐一攻破,运用倒推法进行数据编程。在这里我们一定要用结构化的思维来分解案例。

1、明确案例目的:本次的案例是促销。

a. 目的:促销

b. 背景:通过本次促销查看我们的促销生命周期

c. 主要KPI:“促销回报率”与“ROI”

在这里需要跟运营确定好这次促销的KPI(促销回报率、 销售利润、销售产品数量、交易次数、还是回馈老顾客、增加新顾客等等) 因为不同的KPI是不同的分析思路。

2、分解 KPI

一般情况下我们在做促销分析中,顾客对促销的回报是最主要的KPI,所以在分析需要针对什么样的顾客做促销的时候,顾客对该促销产品的购买回报率是最重要的因素。所以将购买回报率拆解之后是:

a.购买量

b.购买次数

c. 到店次数

这三点就是我们要考虑的指标,但是是否这三个指标就能足够满足我们本次的分析? 这里需要进行更深度的思考,因为考虑的维度(指标)越多就越能够帮助提高我们的分析结果的可信度。

3、确定分析对象

定下来最终分析的客户是哪一类人群。比如我们要做的是一个女性用品,那我们最终分析的客户绝大部分肯定是女性,而且通过查找也发现了某些年龄段的人数是最多的,而且消费的金额也高,那么这些人就可以成为可以促销的客户,当然还要找出什么样的顾客不可以做促销。促销部门的经理肯定是希望找到最适合购买该产品的顾客,也就是我们数据部门需要找到最适合购买促销产品的特点顾客画像,将该类顾客的特点画像到数据库中找合适的顾客。

4、确定分析的时间

这里就涉及到一个问题, 我们需要一个历史参照来做一个时间的定义

九道门 | 零售促销效果差,这些数据分析你都做了吗?

那这两个顾客的定义时间是怎么确定的呢?需要考虑哪些问题?

选择的产品是否拥有季节性或者周期性。如果存在,那这两个顾客定义时间的选取就需要间隔1年。

两个时间段内的销售量是否是平稳的,如果不平稳那还是不能够准确判断我们的促销分析。所以需要找到一个相对平稳的时期来进行时间轴的选取。

没有季节性和周期性,那么一般情况下,越接近我们的促销时间的顾客定义时间越好。

5. 确定我们方案实施的地点

数据分析的对象(也就是哪个地区,线下店还是线上店?)分析得出结论并需要实施方案后需要具体实施的地方,比如促销时需要投放到微信上还是百度上,是电话短信还是站内消息等等。所以数据分析师在选取地区的时候就需要判断到底哪里的活跃用户是最多的,投放时的成本是可以接受的,ROI怎么样?

6. 针对本次案例,我们可以简单归纳出该超市促销分析流程:

九道门 | 零售促销效果差,这些数据分析你都做了吗?

7. 过程与结果定量

在这里面我们需要知道的就是ROI。根据数据分析的最终结论,数据分析中需要考虑这些措施可能的费用。分析师在提出建议时, 需要向促销经理提出可能的成本和回报。

九道门 | 零售促销效果差,这些数据分析你都做了吗?

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注