
大數(shù)據(jù)下的“商業(yè)實驗學(xué)習(xí)”能否改變超市業(yè)
消費動力不足、利潤下滑、電商侵蝕,大型超市的突圍之路在哪里?以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的“商業(yè)實驗學(xué)習(xí)”,將給零售業(yè)帶來數(shù)以億計的經(jīng)濟效益。
大數(shù)據(jù)下的“商業(yè)實驗學(xué)習(xí)”
臺灣的全家便利店,在臺灣擁有2000多家門店。它們在調(diào)查中發(fā)現(xiàn),消費者對現(xiàn)煮咖啡有顯著需求。對全家而言,是貿(mào)然在所有門店都提供現(xiàn)煮咖啡,還是將這些咖啡機將優(yōu)先添置在某些店鋪?現(xiàn)煮咖啡大賣的同時,是否會擠占店里其他咖啡及飲料產(chǎn)品的銷售額?
過去,富于經(jīng)驗的管理者會通過直覺形成策略假設(shè)。而現(xiàn)在,他們可以通過APT以大數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的“實驗與學(xué)習(xí)”軟件,進行更為謹慎的數(shù)據(jù)求證——挑選一些店面小量測試這個新點子的不同做法,從結(jié)果中學(xué)習(xí),找出對公司營收、凈利潤、投資回報、市場占有率最成功的版本,從而設(shè)計出一套最佳的推廣方案,再全力推動。而這套系統(tǒng)性的方法叫做“實驗學(xué)習(xí)”。
首先,APT將2000多家門店的資料輸入一個數(shù)據(jù)平臺,并在兩周內(nèi)將過去3年來全家便利數(shù)千臺收款機的交易記錄轉(zhuǎn)化成一個數(shù)據(jù)庫;在兩個月內(nèi)為每一家門店建立一個屬性檔案,包括店鋪大小、周邊人口年齡、就業(yè)狀況、競爭商家的距離、地理位置等等關(guān)乎經(jīng)營的所有要素。
之后,APT選擇一批店鋪,分成實驗組和參照組進行實驗。通過“商業(yè)實驗學(xué)習(xí)”,全家便利店增設(shè)咖啡機的疑問很快找到了答案,他們了發(fā)現(xiàn)了導(dǎo)入咖啡機的優(yōu)先順序,并獲悉了哪些位置的店鋪根本不需要咖啡機,而哪些店鋪在導(dǎo)入咖啡機后提升了凈績效。
類似的抉擇也曾出現(xiàn)在賽百味身上。2008年,這家企業(yè)打算在北美市場推出一款一英尺長的5美元潛艇堡,希望借此特賣商品帶來更多生意,但是他們又擔心促銷活動影響價格較高三明治的銷售。
為了檢驗商業(yè)創(chuàng)新的可行性,他們同樣和APT設(shè)計一個實驗,在搜集完所有餐廳的信息后,分類工具挑選出擁有近乎一致的餐廳面積、地理位置、周邊人群結(jié)構(gòu)、商圈特性等外部要素的實驗組和參照組。
在實驗周期內(nèi),分別比較餐廳整體銷售業(yè)績,5美元潛艇堡銷售額以及其他三明治的銷售情況。實驗結(jié)束后,平臺上的綜合財務(wù)計算工具可以在數(shù)小時內(nèi)提供結(jié)果,顯示這款特價潛艇堡真的為企業(yè)帶來業(yè)績的提升。
“商業(yè)實驗學(xué)習(xí)”的提出者APT公司(Applied Predictive Technologies,亞博德)創(chuàng)建于1999年,主要業(yè)務(wù)集中在成熟的北美市場,是一家通過“實驗學(xué)習(xí)”協(xié)助企業(yè)優(yōu)化策略的軟件公司,星巴克、賽百味、卡夫食品、沃爾瑪?shù)裙驹群髴?yīng)用過APT產(chǎn)品。目前,APT在亞太地區(qū)為中國、日本、新加坡及澳洲等超過10大市場提供客戶服務(wù)。
在目前消費動力不足、成本水漲船高的情況下,再加上遭受電商侵蝕的大型超市開始尋求新的發(fā)展道路?!皩σ缘昝鏋橹鞯拇笮统衼碚f,成百上千的分銷網(wǎng)絡(luò)是一個極具價值的知識和信息來源,他們可以從中汲取成敗教訓(xùn)?!盇PT副總裁及亞太區(qū)負責(zé)人李展宏說。
他表示,“商業(yè)實驗學(xué)習(xí)”會給超市業(yè)帶來以下5方面的幫助:
O2O整合的本意是希望通過在線銷售、吸引那些原本不會前往這些店面消費的新增客戶,以增加收入來源。而事實卻事與愿違,一些店面新客戶沒有增長的同時,還產(chǎn)生了龐大的營運成本。
李展宏表示,若在方案推廣前,先針對少數(shù)樣本店面進行“在線購物、上門取物”的實驗測試,將可能降低這些創(chuàng)新計劃推行的風(fēng)險。
然后再根據(jù)數(shù)據(jù),針對顯著獲利的店面進行鎖定和精準推廣,將更有效提升該計劃的ROI。超市有很多獨特優(yōu)勢,比如那些保質(zhì)期短的食品、生鮮食品、易損易耗品,都是電商的短板,超市不妨做大做強。
海報促銷是超市慣用手法,但它真的帶來利潤了嗎?海報設(shè)計主要考慮兩個問題,海報的發(fā)放人群以及放入哪些商品。
對于前者,以前的海報發(fā)放的主流人群是那些負責(zé)家庭采購的阿姨,她們在比較多家超市海報后,買走最廉價的商品;對于后者,可能一款特價啤酒獲得了巨額的銷量成長,超市可能會認為本次促銷相當成功。其實真相很可能是大部分的消費者只購買了特價啤酒,而沒有順帶購買任何其他商品,虛假繁榮背后是超市的毛利受損。
通過“實驗學(xué)習(xí)”得出,在海報發(fā)行時要區(qū)隔不同的客戶群,吸引更多年輕人進超市購物會帶來更多利潤;至于放入哪些商品,需要超市進行大量的交易數(shù)據(jù)分析,以設(shè)計哪些優(yōu)惠產(chǎn)品。比如將薯片或是色拉放在啤酒旁邊,可能會增加客戶的單筆銷售金額。
自有品牌是超市經(jīng)營的一大法寶,在這一領(lǐng)域,沃爾瑪、華潤萬家、屈臣氏、萬寧等超市和連鎖店近幾年一直都在耕耘。據(jù)研究報告,美國超市業(yè)的自有品牌近3年的銷售成長超過18%,是其他品牌商品成長率的兩倍以上。
對于零售商而言,擴張自有品類不能簡單仿制成功的制造商產(chǎn)品,這樣會造成大量產(chǎn)品銷售不良。李展宏表示,為了使擴張自有產(chǎn)品線創(chuàng)造更多利益,超市管理者需要策略性優(yōu)化商品組合,以避免交易下降而損害毛利。超市企業(yè)可以利用交易數(shù)據(jù)分析,了解哪些品項常出現(xiàn)在金額較高的交易中,并且常被高價值客戶購買,以優(yōu)化自有品牌成長策略。
以山姆會員店為例,山姆店在中國的經(jīng)營目標是滿足商業(yè)會員在銷售、辦公和發(fā)放福利需求,同時滿足高收入的個人會員的需求。因此,山姆會員商店銷售的8塊裝 “會員優(yōu)品”香皂、整箱裝的復(fù)印紙,現(xiàn)實的銷售數(shù)據(jù)也證明了這些經(jīng)過改造的產(chǎn)品是自有品牌成功的典范。
通過綁定會員資料與交易數(shù)據(jù),超市可以開展分群促銷,這樣能準確了解每次促銷的替代效果、延遲消費的現(xiàn)象,以及不同消費者在各因素上變異。
比如特價啤酒促銷可能使消費者僅購買大量的折價啤酒,導(dǎo)致未來的銷售下降,進而損害毛利。針對小部分的顧客測試將會減少毛利顯著下降的風(fēng)險,并能協(xié)助企業(yè)了解哪些分店可以產(chǎn)生額外效益,而哪些分店僅是讓利于客戶,因為客戶無論如何都會購買該商品,最終導(dǎo)致毛利下滑。
當80后日漸成為超市的主要顧客群,許多超市使用微博、微信和其他SNS工具作為提供促銷及特殊優(yōu)惠信息的傳遞渠道。企業(yè)可以透過實驗,比較有投放廣告的實驗組及未投放廣告的對照組的市場業(yè)績差異,避免浪費廣告投資,并且專注于較有效的市場與顧客群。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10