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7%品类销售额提升,源自Trax货架数据洞察

发布时间:2021-09-22 10:01:10

生活中的任何领域,要想取得出色的成绩,与在该领域中的专业知识息息相关,持续优化是获得成功的关键因素。

如何成为奥运短跑选手?你最好先从健身房开始。想要成为一名医生?从读书开始着手。举重并不会帮助你在医学院校学,满腹医学知识也没法让你跑得更快。

这个道理对“完美门店”同样适用。想要完美地执行计划,那么你需要首先分析,哪些因素可以真正带动销售,之后再在合适的门店采取正确的措施。对于品牌商而言,货架数据和分析洞察是当务之急。

“完美门店”:预期vs现实

如今零售场景的主要特点是:激增的SKU数、越来越多的小型门店,以及总体可用货架空间的减少。消费者花在货架前的时间越来越少了。

消费品公司倾注心力创建了一种“成功图像”,这一系列的货架标准能够帮助他们从众多品牌中脱颖而出,抓住消费者的注意力,并将品类消费者成功转化为品牌消费者。

销售和品类团队宣称,“完美门店”相比其他类型的门店产生更高的销售额,这种情况并不罕见。不过这些门店的销售潜能到底有没有完全释放呢?

没有颗粒化的门店层级数据便无从得知。每个渠道、每家零售商的作用方式都不尽相同,在这家门店适用的货架原则也许并不适用于其他门店。

例如一家品牌商发现,相似的货架原则在同一渠道的A和B两家门店实施,结果却相去甚远。在A门店,陈列顺序是影响销售的最大因素,但在B门店却不尽然,B门店相邻品牌的影响更为显著。

这意味着,要想提升销量,你必须知道在特定门店最有效的货架原则是哪些,并且将其优化。

货架数据和分析洞察能够为上述情景提供解决方案,而Trax是这一领域的佼佼者。

通过大规模监测门店活动和货架变化以及复杂计算原理的运用,Trax开发出了提取和结构化海量货架数据及销售数据的方法,帮助客户识别运营模式,领先竞争对手一步预测结果。

下面的案例展示了,Trax的货架数据和分析洞察不仅可以开发更优的“完美门店”计划,还可以精确地激活它们。

第一步:根据完美门店合规和销售之间的相关创建分组

长期以来,品牌商一直从渠道和零售商的角度规划他们的“成功图像”细分。但随着数据质量和分析能力的提升,很多消费品公司正在逐渐稳步转变心态,转而根据“完美门店”得分对销售的影响程度来对门店进行分组。

将呈现相似模式的门店划分为同一组别,这将提供一些很有趣的洞察。

例如,一家快消品客户发现,在制定营销策略时,与其根据渠道或零售商进行分组,还不如按门店面积和地理位置,或二者以某种形式相结合的方式来分组更有意义。

第二步:找出哪些KPI或指标能提升销量

“完美门店”分数卡(或合规得分)由多个指标或KPI组成,例如货架位置、集中陈列、品牌邻关系、陈列顺序、价格执行和产品是否上架。

将门店分到具有相似合规得分和销售业绩的群组中去,你就可以检查哪些特定的KPI在每个同类组别中对销量的影响最大。

通常来说,数据表明没有两家门店是完全相同的,因此消费品公司不能采用一刀切的“成功图像”法。通过了解在哪些门店中是什么推动了销售,你就能作出更明智的决策。

第三步:提出明确的货架原则

所有这些数据和分组都指向同一个目标——清晰地呈现各个组别中与业绩相关的货架原则,从而最有效地推动营收上涨。

在最针对数百家门店的研究中我们发现,Trax的算法是将门店配置和销售业绩相结合,以了解特定货架原则和业绩之间的关系。

在与客户的共同努力之下,Trax成功提出了基于分组的“完美门店”执行计划,客户团队可以很轻松地上手执行。例如:

• 在食物品类中创建不同的区域(基础和衡,限定成分饮食等)

• 在子品牌层面上保持与食品相关的区域

• 将核心SKU放在区域货架的中心位置,并将其排面最大化

• 在货架通道放置保持增长的食品品类

第四步:激励现场销售团队

Trax帮助客户制定针对各个门店组别的行动计划,使现场销售团队对门店执行优先级顺序一目了然。如果一位销售代表在某个门店只有10分钟的停留时间,那么他最应该关注的指标是哪些?

在上面这个案例研究中,基于组别分类的“完美门店”方案实现了:

• 7%整体品类销售额提升

• 2%组合包装销售额提升

新的基于AI的数据流正在为货架上发生的事情提供前所未有的情报。品类管理人员和消费者洞察团队正利用新发现的货架真相来规划“完美门店”策略,并为每个品类提供最适合的计划。


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