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如何通过数据分析进行商品陈列管理
2016-06-05
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如何通过数据分析进行商品陈列管理

随着零售行业竞争的加剧,越来越多的运营管理技术不断得到实施和运用,例如:RFID,EDI等技术,而ECR(Efficient Consumer Response)--“高效率消费者回应”的运用尤为行业所关注〈其主体是:品类管理及其四大效率策略(品牌优化/促销推广/库存补充管理/新品引进),尤其是品类管理的实施运用将是今后国内零售行业的发展趋势,这一概念在国外最早出现在90年代,随着国内零售行业的发展,这一概念在国内被逐步认可和重视,例如,国内知名零售企业“人人乐”早在2年前就成立了专门的品类管理小组进行品类管理的专门研究,全国连锁百强排名第4,国内最大的连锁超市“华润万家”也在部分区域部分门店试点推广品类管理技术。但这些新的运营管理技术的实施推广都离不开最基本的商品陈列来进行支持。而通过数据分析来进行商品陈列管理来达到销售和陈列成正比是这一技术得以有效实施的关键。

而商品陈列对于超市来说是一项日常重要的基本工作,所有的销售都是通过陈列展示来完成,好的商品陈列能够有效的提升客单价,提高坪效和周转率。

下面就来简单的介绍一下如何通过数据分析来进行商品陈列管理。

通过20/80法则选择重点品类或重点单品

意大利经济学家柏拉图(V。F D Pareto)认为,大部分的充裕都被小部分的富裕者拥有,这理论更成了柏拉图定论,这理论指出社会上的小数(10%-20%)影响结果的80%-90%,而大数则影响小于10%。将这样的理论运用到商品的销售管理上,20%的顾客购买的商品产生的销售贡献是门店销售的80%,20%的品类或单品产生的销售贡献是该部门或该品类的80%,或者说少数的部门产生的销售贡献是门店销售整体的大部分,找出这些部门/品类或单品去重点关注/重点管理是非常重要的。

这也是我以前的文章里提到的根据我个人多年的零售行业经营管理经验总结出的基本经营理念:提前强化季节性商品,强化重点品类,突出重点单品!

重点关注/重点管理就是从这些影响较大的商品部门/品类或单品开始。

了解了这些我们可以通过柏拉图分析去管理商品

以下面A小类10个单品一周的销售为例说明:

我们将上述数据按照销售额由大到小排列,计算出每个单品占销售比例并由大到小将销售占比累计可以得到以下的表格:

我们将这些数据用柏拉图曲线表达出来

从上面的图表我们可以看出:B,D,G三个单品的销售占到这个小类销售的74% ,由于这3个单品占该小类销售的大部分,我们应该优先和重点管理这3个单品(从订单/收货/补货/陈列展示/销售维护/断货控制等环节全程重点关注)       

我们的时间和精力都是有限的,因此我们将精力和时间尽量全部用在管理最能影响销售的单品/品类/部门上。

同时我们为了方便进行重点单品/品类/部门管理,我们可以将商品分成A,B,C,三类,运用ABC分析法进行商品管理。

ABC分析法可以运用于较多的单品数量管理,即将单品分为A,B,C,3类,以方便管理。

通常A类商品占累计销售额的75% ,B类商品占75-95%之间,C类商品占95-100%  根据商品的重要性进行不同的管理,A类商品对总的销售额的影响比B类及C类商品要大,我们需要将这些商品陈列面扩大及陈列展示在黄金陈列位置并非所有商品相同饰面数平均陈列,而是对A类商品进行重点管理,同时陈列饰面数需要依照商品的销售占比来确定。

接下来我们就可以通过ABC分析法去确定陈列数量

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