數據的力量:做零售就該這樣分析

隨著電商的發達，很多聰明人和資本開始重新進入零售這個古老的領域。但是零售的復雜性，遠遠超過很多人的想象——大到門店選址，小到貨品碼放位置，都要牽扯眾多的數據和分析。

艾米特·考克斯為凱馬特工作了27年，從推車、上貨開始干，直到最后成為數據庫市場營銷和信息系統主管。他在數據分析方面頗有建樹，先后在GE、沃爾瑪等公司負責消費者分析的工作。

《做零售就該這樣分析》一書，對零售行業的不同側重點——分析市場購物籃數據、吸引顧客沖動購買、運用數據分析直到決策、利用地理數據為門店選址、進行勞動力預測以及積分卡戰略分析等等方面，提供了很多實用的分析工具和思路。

1.不少時候，當消費者進入商店時，他們會被問及一些關于此次購物的問題。當他們結束購物走出商店時，他們會再次被攔下參加調查。查看他們的購物小票就會發現，他們實際購買的商品和之前調查時說打算購買的商品往往不符。此類調查實行起來非常不容易，但得到的信息非常有效——消費者嘴里說的和真正打算做的未必一致。

2.數據的獲取、存儲和分析都要耗費不少資金，要先弄清楚自己想要從數據中得到什么，否則會陷入到無止境的數據追尋中。

3.跨渠道分析正在經歷著大規模的擴張，其中包括將所有在線交易數據、線上消費者數據與店內交易、門店消費者數據相整合。這聽起來簡單，但做起來非常困難：你需要建立起客戶關系管理機制，借此區別出每一位顧客身份。

4.在美國，我的團隊成功構建了跨渠道、跨商品的市場營銷結構，并在此基礎上更進了一步，向原本幾乎只在網上購物的顧客提供門店獨有的促銷優惠。這么做的意義在于，一旦顧客踏進商店大門，向他出手沖動型商品的概率就大了很多。在網上就很難激發顧客的沖動購買，哪怕線上顧客的確進行了沖動購買，我們也很難判斷。

5.傳統網站分析只關注點擊流量，但現在許多公司已經開始把目光投向互聯網客戶管理（Internet Customer Management）。

6.利用市場購物籃數據分析商品的親緣關系，能極大指導空間、貨架的布局規劃。我們可以找到一些合適的商品，以優惠價進行捆綁銷售。雖然略微調低了商品的總價，但賣出的商品數量增加了，這能幫我們賺回可觀的利潤。

7.一些商品和購物籃中其他商品毫無關聯（是沖動購買的），如果能讓顧客更容易發現此類沖動型商品，銷售量可以顯著增長。最后我選定了3樣商品放在收音機柜臺上——一次性相機、4卷一組的透明膠帶和12只裝的AA電池。最終的統計顯示，銷售收益增加了數百萬美元。

8.最佳商圈劃分需要考慮人口密度、競爭對手店址、人口統計、住房、生活方式這些因素，還需要考慮自然屏障和交通模式（如道路網）。

9.英國樂購已經開始逐步停用天天平價的策略，表示這么做的最主要原因是顧客對天天平價不感冒。樂購已經積累下了大量消費者的數據，可以分析出他們最重要的客戶群常購買哪些具有價格彈性的商品。這一分析結果是無價之寶。樂購可以據此來搭建定價體系，讓顧客每天都能以低價購買他們最需要的商品，而無需降低商店里所有商品的價格。

10.我們淘汰了20%的商品，留出空間來排放銷量最高的商品，并把親緣關系密切的商品布局在一起，這一季度的銷量有25%～30%的提升。

11.在美國，典型的百貨商店占地5萬～7萬平方英尺，年銷售額若要維持在2000萬美元到4500萬美元，就需要10萬戶家庭的人口基礎。

12.我們幫助消費者估算如果他們繼續在本店購物，未來每周、每月能省多少錢。這種做法的確改變了30%的顧客群的購物頻率。

13.70%的利潤是由30%的顧客帶來的，你需要通過仔細的分析判斷出這30%的顧客是誰，與此同等重要的是，找出那些只購買打折商品的顧客。