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数据挖掘 营销应用

说出你的业务困惑, 看数据挖掘能否帮你解惑

 
 
 

日志

 
 

数据挖掘交流讨论(11,从刘洪宇的连锁蔬菜店说起)  

2009-07-02 08:59:30|  分类: 数据挖掘交流讨论 |  标签: |举报 |字号 订阅

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背景介绍:2009年6月27日晚上10:00,CCTV-2“中国财经报道”节目介绍了刘洪宇的创业故事。刘洪宇,2003年毕业于四川大学华西医学院临床医学专业,凭借在网络游戏领域(有关虚拟装备交易)赚来的第一桶金(300万元),他一头扎进现代农业蔬菜生产,投资800万(其中大部分来自政策性鼓励贷款)承包600亩蔬菜大棚,专业从事现代农业蔬菜生产,几年下来,发现种蔬菜每年投资回报率只有5%(800万的投资,每年蔬菜种植利润只有40万),而同时他的经销商通过贩卖他的蔬菜经营利润每个月即可达10%(投入40万,每月零售利润可达4万元),这种巨大的落差使得刘洪宇下决心将公司经营业务从蔬菜生产、加工延伸到蔬菜的零售领域,在成都开始建立自己品牌的蔬菜直营连锁零售门店(社区旁边,面积一般15平米左右,所招员工基本上是大学毕业生)。但是,在蔬菜零售这个新的业务模式上,刘洪宇和他的公司又遇到新的挑战和困惑,(这种困惑其实存在于目前中国所有的菜场和菜贩子中间,那就是每个菜场,每个摊位所卖的蔬菜无论是品种,还是规格,基本上都是来自同一个批发市场,因此各个菜场,各个摊位完全没有一点差异化区别,消费者可以在你的摊位买菜,也可以在旁边的摊位买到一模一样的蔬菜;消费者可以在这个菜场买菜,也可以到旁边的市场买到一模一样的蔬菜)。很显然,这种缺乏差异化的竞争是刘洪宇和他的公司目前最头疼的困惑,他的连锁门店的顾客流量越来越小,销售业绩也大不如刚开张时的好,门店到底该如何组织货源,如何定价、如何吸引客流,太多的困惑现在都无处找到答案。没有差异化就形成不了刘洪宇连锁门店的忠诚消费群体,没有忠诚消费群体就没有刘洪宇连锁门店的稳定持续的盈利。面对电视采访镜头,刘洪宇坦陈自己来自网络游戏的第一桶金实在来得太容易,导致自己随后进军农业蔬菜生产行业的决定有点轻率,现在将产业链进一步延伸到零售渠道的决策则更是显得有些盲目,因为自己和公司对于蔬菜零售行业的一些基本规律和业务背景缺乏起码的认识和了解。

但是,既然已经走到了这一步,当务之急是如何在现有条件下,通过什么手段和方法,正确分析并找出本公司蔬菜零售连锁经营的目标消费群体、他们的消费特征,并通过零售门店的经营行为满足消费者的需求,逐步将自己的门店打造成吸引稳定客流,业绩稳步提升,真正成为消费者满意,投资者满意的双赢的门店。

下面,我从简单的数据分析和数据挖掘的角度谈谈刘洪宇应该如何做。

讲到差异化经营,我们一点也不陌生,当今世界营销泰斗菲利浦.科特勒将它和低价策略并称为现代企业经营的两大竞争模式。在数据挖掘出现以前,人们讲差异化经营基本上是靠想些点子,辅之以一些市场调查数据分析;但是,通过数据分析和数据挖掘的成熟技术,刘洪宇的连锁零售门店现在可以通过门店的流水数据找出最有价值的商业线索和消费者消费模式,据此制订公司和门店具体的差异化经营策略(包括产品策略、价格策略、促销策略、定位策略,等等),从而真正确保公司的连锁门店成果赢得刘洪宇所希望的行业优秀的投资回报和赢利水平。

零售门店做数据分析,首先必须要具备基本的POS系统,每一笔销售(哪些品种、什么价格,什么时间段,多少毛利)都应该通过这个POS系统清清楚楚记载下来,为数据分析挖掘提供最基本的分析资源。

有了详细的POS数据,刘洪宇现在可以开始一系列的针对连锁门店的病情诊断和分析了,具体来说,是下面的几个步骤:

第一,   通过以门店为单位的流水数据分析,首先摸清各门店的客流特征、购物篮特征、消费时段特征、产品的赢利特征。一句话,刘洪宇首先要发现并抓住主要矛盾,谁是本店最主要的消费群体,这些群体带来了本店75%的毛利,这些客户群体有哪些最典型的特征(比如是早上8:00到10:00过来买菜的爹爹婆婆?还是下午6:00到7:00下班时顺便带菜的上班一族?这些不同的重点群体所消费的蔬菜有什么特点,是每次过来只买一、两种蔬菜还是一般会同时买三种以上的蔬菜?是买那些价格便宜适中的菜还是那些质优价高的“无公害”产品?对蔬菜的分量、包装、搭配有什么特别要求?做生意就象打仗,也讲究知己知彼,如果连自己门店的核心客户群体都不清楚,如果连自己门店核心客户的消费特征都不清楚,这个生意要想赢利转钱,几乎是不可能的,尤其在竞争激烈的当下。

第二,   在清楚发掘出门店的核心消费群体之后,围绕这些核心消费群体展开的蔬菜品种、定价、营销的策略制定就应该展开了。关于商品的品种选择(此处指蔬菜品种),是零售门店经营管理的一个重点,卖得好的品种固然应该确保供应,但是红花要有绿叶配,畅销盈利品种也要有一些非盈利甚至滞销品种来陪衬,两者的定价、供应量、宣传重点完全不同。有些品种,属于高PI(千人购买率)值蔬菜,消费者对价钱非常敏感,这些蔬菜,刘洪宇应该坚决贯彻低价优质策略,吸引客户,强化品牌;而有些品种,外观和新鲜度差别大,价钱高,属于“高消费”,消费者对价钱相对而言不太敏感,刘洪宇应该适当坚挺单价。就象一只军队作战时士兵分工不同,刘洪宇门店的不同蔬菜品种也应该有不同的零售任务,有的是吸引大量客流,有的是创造主要的毛利,有的是起陪衬作用,还有的是方便消费者的关联消费,提升消费者的购物体验(比如在挑选毛豆、黄瓜等冷菜时顺便购买的醋和小麻油一样)。

第三,   清楚了门店的主要目标群体,以及对应的蔬菜品种、定价后,刘洪宇现在应该想到的是经常性的促销策略了。零售终端有个典型的特征,就是要经常的持续的进行各种各样的促销活动。客户就是周围社区的客户,无限增加客流是不现实的,能把这些客户聚拢,防止流失就已经是最好的结果了。当客户数量无法继续增加时,采取措施提升客户的消费额就是刘洪宇下一步要着重考虑的大事了。这个时候,关联分析就可以排上用场了,那些品种常常更有可能被一起购买的?那些品种稍加促销就可以明显提升销量的?关于零售门店的经常性的促销,这里也有一些基本的原则,比如,应该选择家庭必备的产品做促销品种,比如鸡蛋、豆腐,这些家家都用得着的菜品,更容易吸引客人到门店;应该选择PI值高的蔬菜,因为人人都对它价格敏感,稍微降价就可以有效吸引客人;应该选择强关联性的蔬菜,因为把它们放在一起,更有可能更容易提升销售额。

零售门店(包括类似的刘洪宇的蔬菜连锁零售门店)的数据分析和数据挖掘基本上就是从POS系统的流水数据分析挖掘开始,上面所列的是一些最基本、最成熟、最可靠、也最富性价比的分析技术辅助营销决策。数据挖掘,并不是一定要用高级算法,高级模型,很多简单的分析思路就足够了,比如上面的这些流水数据分析。

艺无止境,经营也是没有止境地提升,当时机成熟时,刘洪宇可以对他的核心消费者采取会员卡消费模式。通过会员卡的信息积累,每一个核心会员的消费历史都清楚记录,数据挖掘更可以发挥更高级更深入的分析挖掘,这是后话,等刘洪宇把前期的数据分析和门店经营定位方案确定下来后再说吧。

看看,看看,就是卖菜的生意,是否掌握数据分析挖掘技术也决定了能否卖菜赚钱。各行各业,都可以通过数据挖掘应用提升效益,并且是明显提升效益。假如我去卖菜的话肯定赚钱,因为我知道应用数据挖掘技术分析我的核心客户群体,发现这些群体的典型消费特征喜好,然后我根据这些发现组织货源、制订价格、安排促销、迎合满足他们的需求,这样卖菜是不是更有胜算?

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