老帮主：超市帮副总经理、联合创始人

超市的经营业务是围绕着商品这个核心而展开的。因而商品管理十大原则是每位超市经营者应了解与掌握的。

　　一、商品为先的原则

　　怎样理解商品为先?通俗地讲是“跟着商品走、围着商品转、随着商品变”，也就是说，超市跟随着商品的定势而定位，围绕着商品的定位而转化，伴随着商品的转化而调整。如商品的升级换代、滞销商品的淘汰、绿色商品的开发等，都可以理解为在商品为先的原则指导下运作的。

　　二、商品转化的原则

　　无论何种产品，都必须经过商品化，才能有效地被消费者接受。所谓商品化是指将供货商所提供的产品转化为经营商品的全过程，目的在于提高商品的附加值。

　　掌握和运用商品转化原则对于超市经营者来说至关重要，可以说，谁能准确理解商品转化的丰富内涵，并注重实践的应用，谁就掌握了超市的经营主动权。

　　产品的商品转化过程：

　　产品鲜度、调味——产品重量、颗粒——产品成型——商品陈列上架。

　　三、商品齐全的原则

　　对超级市场的一项调查资料显示，被调查中70％的消费者认为超级市场首先要加以改进的方面是增加品种。由此可见，超级市场成功的关键是商品齐全，只有商品齐全的超级市场才能满足消费者一次购足的需求。所以，超市在确定商品组合时一定要尽可能地扩大经营品种，但也并非多多益善，而应确定黄金组合架构。另外，超市的经营者要密切关注政策及消费潮流及相关信息等方面的变化，不断地适时地调整品种结构，导入新品。

　　食品：蔬菜水果类、粮油制品类；水产品、畜产品类、冷冻食品类、乳制品、糖果饼干类、饮料类、烟酒类、调味品类等。

　　日用杂品：厨房用品、卫生间用品和卧室用品，这三大系列的集中用品在超级市场中必备的有：洗涤用品、化妆用品、卫生用品、棉纺织品、小五金、小家电、玻璃器皿、餐具等。

　　应当引起注意的是，许多超市经营者只片面追求商品齐全的量化，而不注重挖掘商品齐全的真正内涵，即认识上的细分化。因此，在运营中还要掌握下列要点：首先是商品的品牌，其次是商品的品质，再次是商品的结构。要在挖掘商品的细分和深度上下功夫。

　四、商品优选的原则

　　在超市的经营中，实际上大部分的销售额只来自一小部分的商品，这种比例大致在80％和20％之间，基于这个比例的确立，经营者必须坚持商品优选的原则。

　　(1)不断发掘创造大比例销售额的小比例商品；

　　(2)精心培育顾客并产生利润的A类商品；

　　(3)从相对无限的商品中优选出有限的商品；

　　(4)对优选出的商品要加以正确组合和合理配置；

　　(5)结合本超市的实际确定商品的最佳结构比；

　　(6)动态的理解和应用在实践中总结出来的结构比规律；

　　(7)切忌单纯经营20％或30％高销售额的商品。

　　有的超市将商品分为A、B、C三类，分别取不同的管理方式，通常将这种方法称为ABC分类管理法。

　　五、商品群特色原则

　　商品群是超市经营商品的基本单位，传统的做法大多按商品的属性划分，而这种分类的弊端很难突出经营特点，现代的做法是变按商品属性划分为按消费者需求划分，其操作步骤是：

　　第一步：界定商品群，将同类商品细分化。如礼品群、熟食群、火锅料理群、组合蔬果群等。

　　第二步：赋予商品群新内涵，将商品概念化。如礼品商品群可分为“太太生日礼品”、“丈夫生日礼品”、“儿童节日礼品”等等。

　　第三步：创新商品群组合架构。如将水产按烹调方法组合，蒸、烤、煮、生食归类销售。

　　六、商品阳光采购原则

　　所谓阳光采购，就是把商品采购的各个环节按一定的制度和程序运行。其做法是：

　　决策透明化。透明的核心是将“隐蔽的权力公开化，集中的权力分散化”。

　　信息公开化。商品采购来源内部公开化。

　　监控程序化。由不同的部门分别承担“三审一检”职能，即审核采购计划、审核价格、审核票据、检查质量。

　　管理制度化。建立和完善一套采购提、审、决的自控程序。

　　奖惩严明化。对“暗箱作业” 人员给予严惩；对阳光采购有功人员予以重奖；

　　七、商品去旧换新原则

　　国外的超市经营者把滞销品称作是超级市场经营的毒瘤，为 “还超市一个位康的体魄”，通常使用的有5种淘汰法：

　　1，排行榜淘汰法：适用于所有商品，在一定的时段内确定一次所售商品排行榜，最后200种或5％～10％为淘汰对象。

　　2，销售量淘汰法：适用于单价低的商品，在一定的时段内(如3个月)测定出一个基数(如250个)，未达标准销售量的即为淘汰。

　　3，销售额淘汰法：适用于主力商品，在一定的时段内(如3个月)测定出商品标准销售额(如3000元)，达不到标准销售额的即可淘汰。

　　4．质量淘汰法：适用于所有商品，凡被国家行政机关如技术监督局或卫生部门等单位宣布为不合格的商品，列为淘汰品。

　　5，人为淘汰法：适用于人情商品，这类商品必须进行表决权计数的人为淘汰，排除不正当的人为因素。

　　八、商品单品管理原则

　　何谓单品管理?即对所经营的商品进行划细分类，直至无法再分为止，并实施单品管理。实行单品管理必须导入计算机信息管理(POS)系统，其最重要的功能是实时采集各种商品的销售信息，其优点是：

控制存货、指导采购、提高效率、减少差错、普及条码。

　　九、商品艺术陈列原则

　　商品陈列是一门艺术，倘若陈列得当不仅能促进销售，而且还能给人带来一种艺术的享受。

　　通常有两种展示方法：

　　1．动态展示。将商品艺术化地展现在货架上时，能给人以呼之欲出之感，极大地调动人的购买欲望。

　　2．量感展示。在量感展示上不要只拘泥于商品数量的多寡，而要注重在视觉上使顾客感到商品丰满，通过商品不同的角度与侧面进行组合。

　　十、商品价值的原则

　　在制定价格时必须从顾客的角度来考虑商品的价值，并让顾客了解商品的价值。基于理解价格与价值之间的关系，超市在制定商品价格时，要根据商品结构对单品进行认定：哪些是利润商品，哪些是人气商品。总之，“薄利多销、以量制价”是定价的基本原则，物有所值、追求利润是超市的最终目的。

老帮主是谁老帮主就是一个一个从业19年的营采男呵呵还有：开店整改就找这个糟老头

你是否时常感觉在百货商场、实体超市中购物的时候，两腿都会累到发抖。

你是否在淘宝、亚马逊上一遍一遍地寻找不同种类商品时感觉繁琐、枯燥。

你们所遇到的问题现在终于可以解决了。

世峰数字科技（SUFENCG.COM）业界领先的虚拟现实增强现实定制化系统开发公司，利用虚拟现实VR系统，成功地把超市装进盒子里。

VR盒子也就是VR眼镜

随着VR技术的进步，很多电商都在打造VR零售平台，VR的购物时代已悄然来临。

顺应科技发展潮流，世峰科技率先推出一款自主研发的VR购物消费者行为分析系统。

世峰VR超市购物系统将给消费者带来全新的购物感受，消费者只要戴上VR眼镜，就能随时获得逛超市的体验，不用脚就可以自由穿行于蔬果水产等不同区域，并且从各个角度端详生鲜商品，查看介绍，完成挑选幷下单支付。VR超市购物系统能让用户最大程度接近实体店体验，亲眼看到，亲手挑选，突破时间空间限制，这将大大提升购买转化率。

世峰VR超市系统除了满足消费者购物体验外，还能帮助商家、企业市场部门、产品设计部门快速且低成本的获得消费者体验数据。

消费者行为主要数据有：视觉焦点、体验者位置、路径、焦点产品，行走路径等20余项。

顾客戴上VR眼镜购物时，设备自动追踪客户关注哪款商品，在上面停留多长时间，反复关注的次数等数据，并进行数据收集分析，帮助商家更好的发现自己的商品在虚拟商店上是否很容易被关注，是否有吸引力，以此进行市场调查，辅助研发销售决策。

VR消费者分析数据系统主要功能

1. 追踪顾客在VR虚拟商店的视觉关注点

2. 后台软件大数据分析

3. 数据可视化呈现

4. 可追踪记录的数据标准化

系统优势

1. 业内领先的眼动跟踪系统，实现对眼球活动的追踪

2. 精度＜0.5°，延迟＜5ms

3. 视觉校正程序保证追踪的准确度

4. 50Hz频率采集大量数据客户行为记录无遗漏

简洁的操作界面

1. 多种方式视觉校正

2. VR购物——小红点代表顾客视觉关注点，目之所及点之所到

3. 多样化大数据呈现，根据客户要求定制

世峰数字科技相信在未来随着VR技术的成熟，电商的生态环境将会受到冲击，将会带来一次新的电商大变革。

品类优化与陈列创新，对当前门店的现状来说，有着重要意义。提升业绩的根本还得从商品入手，以顾客为中心、以需求为导向，不断优化门店品类结构，使门店的商品适销对路的商品，使“寸土寸金”的陈列空间做到效益最大化。

一、品类的优化措施

门店要在商品“精”字上做文章，千方百计使门店的商品适销对路，这就要定期对门店商品品类进行审核，做到“去劣存优”、“有进有出”和品种结构的动态平衡。

1、商品的淘汰方法

一般来说淘汰滞销商品有如下几种方法：

（1）排行榜淘汰法

适用所有商品，在一定的时段内确定一次在售商品的排行榜，排在最后的200 种或5%—10%的商品为淘汰对象。

（2）销售量淘汰法

适用单价低的商品，在一定的时段内测定出一个销售量的基数，未达标准销售量的即被淘汰。

（3）销售额淘汰法

适用主力商品，在一定的时段内测定出商品标准销售额，达不到标准销售额的即被淘汰。

（4）质量淘汰法

适用所有商品，凡被国家行政管理机关（如技术监督局、卫生行政部门等）宣布为不合格的商品均被列为淘汰。

（5）人为淘汰法

适用人情商品，这类商品必须通过公开表决进行人为淘汰，以排除不正当的人为因素。

（6）订单满足率淘汰法

对于订单满足率长期比较低的商品，如果能找到相应的替代品，则可以进行淘汰。

（7）对比分析淘汰法

主要针对品类中的同质化商品，综合考虑品牌、包装、规格、功能、价格等要素判定商品的去留。

2、商品的引进方法

如果说商品的淘汰是对品类中的“毒瘤”进行了清理，那么商品的引进则是对品类补充了新鲜血液，具体引进的方法如下：

（1）主力、畅销商品的引进

由于标超业态施行的是商品目录管理，目录里的商品是营运中心通过对商品销售数据的采集并加以分析，结合采购管理中心的意见而产生的，它基本能够满足业态门店的共性需求，尤其是对畅销、主力商品等进行了标注，以便于门店进行商品的选择性经营。

（2）竞争对手畅销商品的分析研究

竞争对手就是最好的学习榜样，在竞争对手那里较为畅销的商品毫无疑已经得到了商圈消费者的接受与认可，门店可以直接引进，不断完善自己的商品服务功能。

（3）媒体广告商品的引进

这是商品宣传最有力的平台之一，通过它可以最直接最全面地向顾客介绍商品，也最容易使宣传的商品在消费者心目中的印象加深，刺激顾客的购买欲望。因此要重视此类商品的引进销售工作，一是不用额外宣传就能促进销售；二是保持门店与时俱进、与时尚同步的状态。

（4）新品的引进

新品往往蕴涵着新的消费需求和消费趋势，生产厂家在开发新品前已经做了充分的市场调研，因此我们要敢于引进新品销售，去适应、满足消费者的新的需求，引导新的消费理念。

二、陈列的优化措施

商品的优化只是使商品的结构趋于合理，更加符合消费者的需求，但再好的商品倘若得不到相匹配的陈列位置和陈列空间，销售也会大打折扣。

陈列的优化主要考虑以下几方面：

1、陈列布局的合理性

简单地说就是在恰当的位置陈列适宜的商品，如将能代表门店特色和形象、销售业绩较好的商品陈列在占据最好的空间、最高客流量且显而易见的地方，将一般性商品的陈列在空间一般、客流量一般的地方，将季节性商品陈列在空间较大、客流量较大的地方，这样将重要的品类摆放在显眼的位置，可吸引消费者的注意，刺激其购买欲望，增加购物的几率。

2、陈列方式的合理性

考虑货架的视觉效果，将高贡献度的商品陈列在与顾客视线相平、直视可见位置，其销售效果较好，在此范围内的商品，其销货率为50%。

产品陈列的高度对于销售有决定性的影响：

以180 厘米货架为例，货架上好的陈列位置是“上段”，高度在130 厘米-180 厘米之间，主要陈列一些有意培育的商品；

较好的陈列位置是“黄金段”，高度在80-130 厘米之间，往往陈列高利润、自有品牌的商品，次好的陈列位置是“中段”高度在50-80 厘米之间，可以陈列一些由于顾客需要不得不经营的补缺商品；

最不好的陈列位置在“下段”，是货架上80 厘米以下的位置，往往陈列体积大、重量重、低毛利、周转快的商品，也可以陈列具有较高品牌忠诚度、单位价值较低的商品。

3、陈列空间的合理性

主要指每个商品占有多少货架空间，衡量货架空间的方法有平面空间、立体空间、面积空间三种，对于销售较好的畅销商品、主力商品应当给予足够大的陈列空间，对于销量一般的商品应当适当减少其空间。

据相关调查可知商品陈列空间的变化可以直接影响商品的销售，如：某洗发水的陈列面为2个单位的时候日均销售为100元（方便计算），当陈列面扩大（扩大平面空间）到4 个单位的时候日均销售可达140 元，增幅达40%，如果在此基础上进行丰满陈列（扩大立体面积）的话，销售还能再次得到提升，日均销售达173.6 元，再增24%。

《经营自有品牌》

《引爆品牌33课》

《爆品和口碑营销运营实战108招》

《抖音短视频全攻略》

《智能商业-马云作序》

《一本书能读懂人工智能》

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对于任何一个店铺的分析，我们都不可避免的需要了解，我们都有哪些数据需要分析。大体上来说，单位时间内，访客数*转化率*客单价-退款金额=销售额，按照这个体系来划分，店铺的数据大致分为3大类。

流量类数据：这类数据是表示店铺访客进店后，一系列浏览访问行为的数据，包括但不限于访客数，浏览量，停留时间，跳失率等等

交易类数据：这类数据是表示店铺访客进店后，和交易行为相关的各种数据，包括但不限于转化率，支付金额，买家数等等

服务类数据：这类数据是表示顾客在交易行为发生后，对产品，店铺服务，物流等等满意程度的数据，包括但不限于DSR评分，退款率，退款金额

最近在研究商超零售的数据分析，有不少干货和想法可分享。此前，一直注重店铺管理、商品库存管理、财务绩效管理的数据分析。后来发现，无论是零售商铺的选址，还是百货商场的招商营运，都有不少需要运用到数据管理思维的地方。

店铺选址前或者招商营运前都要进行市场调研，小规模的店家可能会说，我照自己的经验，观测人流量以及周边店铺的经营情况来判断，这样的方法确实是有迹可寻。但是，店铺不是放着让你来选的，店铺商也是需要去谈的，甚至对于那些成体系的，每年都在扩张的一些企业，必须需要一套成体系的数据分析方法论来指导。

一、市场调研的要点

1、着重于项目周边状况调查，如：业态布局、购买力等；

2、网点及竞争对手调研的要点

3、收集品牌资源，是否符合定位，有无可备选方案，效益最大化；

针对选址，

可采用常用的SWOT分析模型，分析内部环境以及外部环境的优劣势；而后采用3C模型（Company商铺，Customer顾客，Competitor 竞争者）对开店的选址分析；看附近1小时经济圈、2小时经济圈、3小时经济圈的覆盖范围。

而正式营运之后，最主要关注的就是客流量。

传统零售的数据是基于交易客流，基本等同于俗称的会员。商超里面的客流其实分为交易客流、返店客流、进店客流、到达客流、潜在客流。这里最容易获取的就是交易客流，因为企业现有的CRM系统或者收银系统基本都能涵盖这部分客流。怎么得顾客数据？这就要建立一整套的全顾客全消费行为管理的客流分析系统。

客流数据分析建模

二、如何去经营分析？

经营分析是指商业运营管理者通过数据采集并运用统计、分析、图表呈现等方式，对商场整体经营情况进行深入解析。

确定这样一个流程后，经营分析按照时间划分一般分为日、周、月以及一些关键时期，比如活动、法定节假日等等。形式以经营报表为主。

大体分析内容

经营分析的指标解析

做好全百货的经营分析要发挥主观能动性，有了数据和图表，要做好经营分析，还要发挥人的主观能动性，营运人员需根据数据和图表阐述现象并提出相关建议，加强与店铺、品牌负责人的沟通和联系，充分了解店铺的经营现状。

三、关于品牌店铺活动的分析

经营分析案例分享及关注点（日经营分析）

以上每日的客流与销售趋势图，需要关注波动趋势、波动周期和波动异常。比如波峰大多是重大节假日或企划活动，或者特殊事件。

店铺活动分析

活动前期搭建好相关指标，收集活动数据，实时监测分析。

至于如何搭建这样的分析体系，譬如以上用finereport搭建的活动监测模板，这里不多赘述。前提需要明确分析的指标，之后就是数据收集、整合、分析、展现的额工作啦~

收银数据，特别是消费者消费数据是一切营销的基础数据。比如说做会员营销，卡券营销，会员充值等，如果无法知道消费者的消费数据，那么这一切营销都无从谈起。

在目前的采集收银数据的方法中，需要软件对接门店的收银系统，面对市场上不同品牌，不同功能的收银系统，这种一对一对接开发方式成本过高，耗时过大，很难大规模使用。

数贝通（TB有售）提供了一种新的解决方案。数贝通使用数据线连接在收银机和打印机中间，可以采集、识别每一张消费小票信息，并且可以自动在消费小票后面追加打印二维码。这个二维码用户可以根据实际需要自行设置。可以是文本，也可以是二维码。可以对接会员、手机支付、抽奖、游戏等。

数贝通最大的优势是不需要在收银机上安装任何软件，不需要对接收银系统，不需要开发，也不需要收银员任何操作，完全实现即插即用。

数贝通兼容USB、并口、串口、网口的小票打印机，采集识别数据安全高效。

现在合肥各街区纷纷开起了24小时便利店，连网红罗森便利店都落户合肥。不知道在时间上、地理位置上都更便利顾客的各色便利店鳞次栉比，会不会让超市生态圈出现危机感呢？

无论是以前还是现在，我们几乎每次去逛超市，都会发现有不少类目的商品在打折。如果遇到节假日，更是推出纷呈的大减价、大促销。这个时候阿姨党、奶奶党就会双眼放光，感觉此时不买更待何时！

但是同学们有没有想过为什么超市会经常打折促销呢？难道不会亏本吗？永远都是薄利多销的吗？

这个现象让码字酱有了关于大数据分析的些许思考。

超市为什么经常打折、大减价？真相是……

大型商超进行促销的方案其实都是经过大数据分析制定的。特价商品时常变动，或者固定某一天为打折促销日，从而提升客流量，加大促销商品的销量。或随机将某种蔬菜价格上涨，会使得注意到价格差别的这部分顾客转而购买其他品类，没注意到涨价的顾客便奉献了这部分溢价。

另一方面，有些顾客在货架前挑选、比较，很久才出手购买，有些顾客则相反。所以，对商超来说，最好是用高价套住忠诚的（或懒惰的）顾客，再用低价吸引住便宜货买家。中间价位往往没有好处，因为价格不够高，无法从忠诚顾客那里多赚钱；价格不够低，无法吸引便宜货买家。但这还不是问题的全部。因为如果价格保持稳定，那么即使对价格最不敏感的顾客，也知道在哪里能买到较为便宜的商品。所以，从这个角度来说，商品的价格不应始终坚持高价或低价，而应在两个极端之间有所跳动。

价格定位策略之所以有效，是因为顾客一次购物跑两家超市比较麻烦，故顾客常定一家商超作为日常购物的根据地；而超市的特价商品总是在变动之中，逆向思考“大减价”的行为，即把商品平时的价格看作折扣价的溢价，而非根据平时价格对照大减价时的折扣价。因此通过调整价格的溢价，往往能够实现意外的盈利。

另外，超市常使用心理学上的“晕轮效应”，将食品、日杂等生活必需品的价格定低一些，经常有买一送一等促销活动，让顾客在视觉上获得满足感，让你形成这家超市比较便宜的印象。同时，很多消费者会有“买得多比买得少实惠”的惯性思维。其实，很多商品的大包装价格都比小包装贵。这种情况大多存在于休闲食品中，如饮料、薯片等。更有部分商家悄悄提高商品价格后再附送赠品，当然还有许多超市常将快过期的商品与正品捆绑销售，使得消费者往往忽略它的生产日期。

经过大量的数据采集，消费者的习惯都可以通过数据模型来表现，这一切策略都能够被大数据所控制。比如这个令我们不置可否的结论：在你触手可及的地方的商品销量往往是最好的。总而言之，当大数据分析运用于零售市场，消费者往往就被套路啦。

这些只是关于大数据分析最浅显的应用思考。学好专业的大数据分析，成为优秀的大数据分析师，能够适应更多领域的发展。

精准营销指在对客户信息充分了解的基础上

根据客户群的不同制定相应的营销策略

从而有针对性的进行群组式营销

当下零售行业的竞争

也随之转变为以客户为中心的市场营销

大数据信息采集

是对大量存在于网络上的信息碎片进行挖掘和整合的过程

通过这一过程来发现有益于营销的模式和规律

大数据信息采集是一门新兴技术

不仅包含数据库、人工智能

同时还包含统计分析、筛选等

从海量的数据中

可将部分隐含的信息进行有效的采集提炼

让企业根据信息更多的了解客户

改善营销、服务工作等

大数据信息采集已经成功应用到零售行业中

比如云速数据挖掘帮助企业采集客户信息、做产品信息推广

提升网站排名等等

表明大数据信息采集时代已经到来

【导读推荐】

新零售已经在路上了，传统零售业却还没找到“入口”。大数据分析作为一个指路人又是如何助力传统零售业驶上“正道”的？

来源丨易选型

作者丨何毅

去一趟超市你都能干什么？

这还用问？当然是购物了，不然还能干什么？

有没有发现超市在吸引着你去交钱拿货？

难道我之前去的是假超市？

额，这个开场白已经白的不能在白了，没错，今天要跟大家分析的就是新零售行业中的大头“商超行业”。

互联网技术的驱动，在加速企业响应外部市场信息的同时，也让企业内部运营所涉数据呈“量化”升级，在纷繁复杂的数据中搜寻、提取、整理出有效信息成为企业在大数据时代下不可规避的重要问题。

当然，商超行业也意识到了这一点，现在我们去的超市已经不再是单纯依靠线下商品堆砌的超市了，而是一个数字化与精益化大数据分析并行的现代超市，今天我们就不聊数字化转型了，而是侃侃现代商超实现精益化大数据分析的故事。

一、永辉超市——一个跟不上潮流的“倒霉蛋”

现在要说超市可能在你家或者公司附近能找出不少于3-4家大型超市，但不得不说如果你问起小区的大爷大妈们生鲜去哪个超市买的话，那永辉超市绝对是当仁不让的首选。永辉超市成立于1995年在福州起步，最早只是一间微利超市，现如今全国合计300多家门店，170多万会员。

而近几年，O2O热潮席卷全国，淘宝、京东等电商平台的兴起对于传统超市的经营业绩产生了很大的冲击。很多传统的线下零售超市（大润发、家乐福等）都开始着手建设基于自有电商平台的O2O项目，以期待能够紧跟时代大潮，挽回目前销售下滑的被动局面。当然这其中永辉超市也是其中的一个跟不上潮流的“倒霉蛋”。

永辉超市还在单纯依靠线下运营来发并且沿用老套路“骚扰短信”的方式进行促销传播。但是并不知道自己的会员因为什么原因流失，这些流失的会员究竟去了哪些竞争对手那里。这种俩眼儿一摸黑的经营模式，导致永辉超市2010年第一季度受到线上零售商的影响，净利润相比上季度下降了25%。

二、大数据分析让“永辉超市”逆境中“破冰”

张轩松作为永辉超市的创始人之一，看到市场波动永远都在，但如果专注于核心业务，并在行业内建立优势，抗风险能力会强于多元经营企业。他曾表示：“当波动来临，垮掉的都是多元化经营的企业，而且正是因为市场波动，才促进了专业化公司的快速成长”。

所以，永辉超市于2014年下半年启动了O2O整体战略，其中包括电商平台、CRM平台、ERP平台、精准营销平台以及大数据平台的建设，是永辉“辉腾行动”重要组成部分，由集团重点推进。

永辉超市与第三方数据公司达成合作，拟定了大数据分析为本、精准营销辅助落地的策略，打通线上和线下双结合的数据运营模式，并结合永辉遇到的实际问题与永辉团队一起明确了顾客洞察、营销分析、商品分析、营运分析、预测分析、舆情分析等几大分析主题，其中涵盖了客人、店铺、商品三大主体。

永辉超市针对百万级的会员资源池，对会员偏好、生命周期、客户价值、活跃度、忠诚度、流失率等方面进行大数据分析，并将计算好的大数据标签导入精准营销系统，力求结合精准营销系统可以多维度、多角度灵活定位群体用户的特点，完成精准促销、流失挽回、沉默激活、高价值关怀、单品促销、人群促销等会员维护场景。

结合会员的特点及各大区一线操作人员的需求，集合永辉会员的属性，特别定制了一系列浅显易懂、容易上手的大数据综合标签（比如潮爸潮妈、家庭主妇、快乐女生等），以使操作人员能够快速、准确地定位参与活动的人群。根据大数据会员分析主题给会员打好的标签，对各大区门店的会员进行了一轮诊断，能够让永辉的各大区高层直观的看到本大区会员的活跃度、购买力及与其他大区相比，差距在什么地方，哪里需要改进。

在固化了一些常规活动的基础上，向各大区（北京、上海试运行）进行推广，逐步改变了永辉各大区向会员群发短信的原有做法（一个大区每次活动群发短信数量达到100-200万条），不仅节省了大笔短信营销费用，也减少了对核心高价值客户的骚扰，使日常的营销活动有的放矢。数云

依托这一系列的精益化大数据分析的改进，永辉超市截止至2016年在中国连锁企业中暂居第10位，并以高于10%增长率向更强迈进。截止至2017年第一季度，同比上一季度增长13%，利润增长57%。

三、“传统零售”向“新零售”转型的途径

大数据的概念在新零售这个词出来之后又一次被祭上神坛。GrowingIO（可联系易选型申请试用）创始人张溪梦曾表示：“经过对大数据本身所蕴含的实质去深度探究，数据落实到实践层面，则是“数据分析”，数据分析不是一次性的事情，若要真正运用数据分析来优化业务，它会是一个每天、每小时、甚至每分钟的持续性过程，数据分析会驱动业务几何倍数的提升。”

永辉超市的这个案例是不是给新零售行业带来了不少启示？来看看对于传统零售行业如何结合精益化大数据分析向“新零售”这个新兴产物方面转型？

1.消费体验

消费者主权(Consumer Paramountcy )的概念早在上世纪70年代就亚当·斯密提出，但碍于生产力水平、经济形态、市场规模等一系列客观原因，这种顾客主导型经济模式并不被看重。

在国内，这种情况尤甚。过去30年，国民经济的快速增长，实体零售企业特别是超市业态获得了野蛮式的成长，但对用户却采取集体漠视的态度，盲目的促销、售价虚高、昂贵的售后等一系列粗狂的销售行为为消费者诟病，这恰巧成就了线上电商的崛起。

但消费者流失，也让传统零售业意识到了自己将要退出舞台的趋势。于是纷纷开启了开拓新业务线、提高消费体验的尝试。泰一数据

2.消费场景

除了对于消费者消费场景的改变之外，传统零售业也针对自身的营销模式进行了梳理和改造，并尝试了多种渠道的探索。诚如永辉超市的这个案例来说，在意识到这点之后便开拓了“超级物种”、“永辉生活o2o会员店”等新业态。

此前易观（可联系易选型申请试用）CTO郭炜在接受易选型采访时表示：“新零售的数据采集就特别符合大数据3.0时代。通过线下的智能硬件整合原来线上相关的用户行为，这也就催生了新的场景，在做推荐的时候结合线上点击流和线下轨迹流来采集数据，这些新零售是结合了他线下原来的业务流程和线上相关的数据再用相关的一些推荐算法一起来形成新的用户。”

通过这种为消费者增添新渠道的方式可以更加精准的读取消费者习惯，而要达到“精准”就要建立在于消费者大量且持续的互动基础上，一方面是数据沉淀，另一方面是令产品和服务的持续优化和迭代，在消费者完成消费体验的同时，零售商达到提升利润降低成本的目的。

3.精准分析

永辉超市在看到自己的客流大量流失之后，结合第三方数据公司，在其自己的产品中埋点，对自己百万级别的会员资源池进行用户画像，并且在活动中给用户画像打标签后找到了更多的拉新方式。

对资源池中的用户画像收集完后就要提高对这些画像的精准度，零售商通过对信息结构化分类、大数据挖掘、从而提供从众多资源画像中的个性化购买建议和促销信息，实现真正的精准营销。利用大数据对消费者的购买关注点进行分析，建立数据模型来研究针对不同地区、不同消费社群的促销方案，比较哪种更有效，哪种投入回报率更高，哪种转化率更高，从而提高营销效率。

通过采用舆情分析的方式，永辉超市从线上社交平台中收集到了顾客的积极与消极的评论，从而了解永辉超市目前的品牌形象，对于影响品牌形象的时间及时处理，了解客户对永辉品牌的关注点，将这些关注点应用到自己的运营策略当中。

永辉超市大数据团队合伙人吴江淮表示：“在面对百货过去现在和将来的发展，过去以模式创新、投资拉动带来的增长空间逐渐减小，提升运营效率尤其是精细化管理日益重要。企业运营效率是衡量当下企业核心竞争力的关键指标，在经营上都应该尽可能地以数据的方式量化，做到快速高效地决策。一个成功的企业到后面往往会成为一个科技创新的公司，例如亚马逊。数据科技的发展是机遇，形成以数据为驱动，精细化管理的公司。”

大数据已经走入到生活的点点滴滴当中，就连你去的超市也在利用数据分析，向新零售转型。在新常态的未来还会有传统零售业投入到互联网的怀抱，谋求转型、创新业态的现象层出不穷。

我们将还能看到数据分析为零售业打开怎样的“番多拉魔盒”呢？拭目以待。

*本文由「易选型」综编，转载／投稿／选型线索等请联系易选型。

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导 语

采购最终的目的就是在贩卖获利，所以采购是否有绩效，最终的表现就显示在数据上，而数据是很现实的，没有达到既定的目标，效率就会被判定为“差”。因此，在采购的数据管理上，现提出几种管理数据做为分析判断的工具：

四大工具

一、进销存的数据资料掌握

要能明确算出每个部门，每个中分类，每月的进销存数据，而利用POS系统及EOS系统较能很快掌握公司的销售资料及进货资料。换言之，如能以较科学的方式来获取进销存的资料，较能给经营带来大的助益。

二、分类的构成比分析

管理一个公司的商品，不能只是知道全店的营业额和利益，也不能只顾及部门的营业额及利益。例如：不但要知道饮料类这个中分类的营业额及利益是多少，对于它所占的构成比也要了解，才能知道销售的弱点在那里，以及如何加以改善。

三、毛利率分析

毛利率=毛利率/营业额×100

对于每一个分类也要能将毛利率计算出来，了解哪一个分类的获利能力好，哪一个分类的获利能力差，而调整商品结构或强化弱的分类。

四、商品回转率分析

商品回转率=营业额/初期存货+期末存货/2×100

商品回转天数=365天/年商品回转率

超市的经营决窍之一，就在求取快速的商品回转率，所以对于每一分类的回转率须予以计算出来，回转率愈快愈好。因回转率愈快，商品鲜度愈佳，资金回收速度也快；如此形成一个良性的循环，经营才会杰出。

一般来说，超市的回转次数，一年应保持在20—22次以上才合乎标准，经营者可以检查一下自己公司的回转次数，是否在标准之内，若在标准之外，可就要好好努力了。

采购部门是超市创造业绩的部门，所以如果没有完备的采购组织存在，超市根本不可能存在，更不用说想赚钱了，因此超市在谈利润的第一步就是要先组织一支战斗力十足的 采购 战斗队伍，如此严密地把守住货物进出的第一关，才有可能使超市真正立于不败之地。

采购部门就如同制造业的生产部门一般，是创造利润的单位，此关若把守得当，只进一些会赚钱的货，自然就可以确保超市的基本业绩。一般而言， 采购组织可分为分权式采购组织及集权式 采购 组织两类，这两类组织模式各有利弊，业者可视个人的规模、目标而选定适合自己的模式。

在采购过程中，数据分析具有极其重要的战略意义，是优化供应链和采购决策的核心大脑。因此做好数据分析，是采购过程中最重要的环节之一。

那么如何做好数据分析呢？以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的同事确认每一步的分析流程。

数据分析八大流程

1、为什么要分析

首先，你得知道为什么分析？弄清楚此次数据分析的目的。比如，什么类型的客户交货期总是拖延。你所有的分析都的围绕这个为什么来回答。避免不符合目标反复返工，这个过程会很痛苦。

2、分析目标是谁

要牢记清楚的分析因子，统计维度是金额，还是产品，还是供应商行业竞争趋势，还是供应商规模等等。避免把金额当产品算，把产品当金额算，算出的结果是差别非常大的。

3、想达到什么效果

通过分析各个维度产品类型，公司采购周期，采购条款，找到真正的问题。例如这次分析的薄弱环节供应商，全部集中采购，和保持现状，都不符合利益最大化原则。通过分析，找到真正的问题根源，发现精细化采购管理已经非常必要了。

4、需要哪些数据

采购过程涉及的数据，很多，需要哪些源数据？采购总额？零部件行业竞争度？货款周期？采购频次？库存备货数？客户地域因子？客户规模？等等列一个表。避免不断增加新的因子。

5、如何采集

数据库中供应商信息采集,平时供应商各种信息录入,产品特性录入等,做数据分析一定要有原料,否则巧妇难为无米之炊。

6、如何整理

整理数据是门技术活。不得不承认EXCEL是个强大工具，数据透视表的熟练使用和技巧，作为支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。Spss也是一个非常优秀的数据处理工具，特别在数据量比较大，而且当字段由特殊字符的时候，比较好用。

7、如何分析

整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析？这个是很考验逻辑思维和推理能力的。同时分析推理过程中，需要对产品了如指掌，对供应商很了解，对采购流程很熟悉。看似一个简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。首先是技术层面，对数据来源的抽取－转换－载入原理的理解和认识；其实是全局观，对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解；最后是专业度，对业务的流程、设计等了如指掌。练就数据分析的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华。一个好的数据分析应该以价值为导向，放眼全局、立足业务，用数据来驱动增长。

8、如何展现和输出

数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现？每一种图表的寓意是什么？下面列举下常用的8个图表：

（1）折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。

（2）柱型图：主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。

（3）堆积柱形图：堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小，还可以显示总量的大小。

（4）线-柱图：这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，还可以显示出趋势情况。

（5）条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，主要用于各项类的比较。

（6）饼图：主要显示各项占比情况。饼图一般慎用，除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项，一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。

（7）复合饼图：一般是对某项比例的下一步分析。

（8）母子饼图：可直观地分析项目的组成结构与比重

图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表，节省阅读者的时间，也是对阅读者的尊重。

有一些数据，辛辛苦苦做了整理和分析，最后发现对结论输出是没有关系的，虽然做了很多工作，但不能为了体现工作量而堆砌数据。

在展现的过程中，请注明数据的来源，时间，指标的说明，公式的算法，不仅体现数据分析的专业度，更是对报告阅读者的尊重。

数据分析七思路

1、简单趋势

通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。如产品类型，供应商区域（交通因子），采购额，采购额对供应商占比。

2、多维分解

根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如产品采购金额、供应商规模（需量化）、产品复杂程度等等维度。

3、转化漏斗

按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。

4、用户分群

在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对；数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。

5、细查路径

数据分析可以观察供应商的行为轨迹，探索供应商与本公司的交互过程；进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。

6、留存分析

留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新新供应商”在一段时间内“重复行为”的比例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。

7、A/B 测试

A/B测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同；然后以某种规则优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。

不单是供应商及时交货的数据分析，其他的数据分析流程和思路也一样适用，只是维度重点很多，以及组合的维度也非常多，因此就需要更清晰的思路和大局观，避免陷入到数据海洋中。

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