判断畅销款的难点与突破口
企业采购的商品畅销才能带来更多的利润。产品部门对历史销售数据进行分析,提炼畅销品,洞察消费者需求,为订货做参考。很多企业的做法是按销量排序,做个二八分类(帕累托分析)或者ABC分类。
在《Power BI畅销款分析案例》这篇文章我已分析过,销量高/销售额高的商品不一定算畅销,售罄率高的商品也不一定算畅销。文中给出了一种判断畅销款的方案。原文写于2019年,这个方案在今天看来漏洞重重。营商环境在剧烈变化,很多零售企业打折是常态,不打折是例外。整体来看,趋势是,判断畅销款对销售数据的依赖程度在降低。
什么是畅销品?纯粹的讲,是消费者被产品本身吸引而购买的商品。但是,受限于数据采集,我们很难判断哪个商品纯粹(接地气的陈老师《商业分析全攻略》语,略有变动),渠道优势会作用于商品,促销吸引会作用于商品,运营手段会作用于商品。
因此,产品力仅仅是销售结果的一个因素。企业(特别是线下)过于重视销售数据,对非销售数据收集乏力,这会造成恶劣的后果。每款商品在每个渠道/店铺上架时长没有记录,每款商品什么时间摆放在门店的哪个货架(好位置还是坏位置?)没有记录,重点商品海报推广了多长时间没有记录,每款商品促销了多久,什么促销形式也没有全面记录。也就是说,企业为商品提供了场地,提供了橱窗,提供了海报,花费了人力、物力,却没有详细的记录。即使有记录,很多企业也仅仅是让记录躺在那里。
对于非销售数据的精准记录和有效分析,有助于我们判断产品到底是因为产品力被消费者喜欢的,还是说有额外助攻。非销售数据怎么记录和分析?《如何计算某个商品是否盈利?(时空系数法)》这篇文章对商品卖场陈列数据的运用做了一点尝试,结合一些技术手段(产品和货架数字标签化),可以做到实体门店商品陈列数据的自动采集。当然,不想额外金钱投入,手工Excel采集也不失为一种办法。
综上,当下的畅销品分析努力方向应当是,重视非销售数据的收集,并把这些数据有效的运用起来。关注畅销品的同时,我们也不应忽略:门店需要向顾客提供滞销品。
最后还有一个问题,今天的畅销不是明天的畅销,这又是另外一个话题。
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