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為什么說不懂數據思維和零售思維就不要從事零售業
2017-12-30
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為什么說不懂數據思維和零售思維就不要從事零售業

數據化管理做零售行業誰都離不開數據，我一直認為數據和科技是改變未來行業的兩大主題。其中數據尤其重要，但是反過來看，不管是線上零售還是線下零售，對數據的重視程度是千差萬別，特別是傳統零售。數據思維和零售思維這塊基本上很弱的。

數據思維
我說幾個問題大家可以自測一下，看你們知不知道自己的數據：
1、你們知不知道這個月截止到現在為止，你們的店鋪或者說你們區域VIP卡的貢獻率是多少?
2、上周你負責的店鋪和負責的區域或者你公司的退貨率是多少?
3、上個月你的顧客的流失率是多少?
4、你的店鋪銷售團隊的流失率是多少?
這四個數據如果你們能在30秒鐘之內回答出來，證明你的數據化管理得不錯。如果回答不出來，說明你的數據思維還比較偏弱。實際上這幾個是我們平時不管是線上還是線下經常用到的數據，這些數據也許不是你本身工作內容，但是這些數據一定是每天的工作中，或者月會、周會上你經常聽到的數據?；卮鸩怀鰜碇徽f明當時你沒有把他們”存儲“下來。
如果這幾個數據管理失效的話，會讓你的績效考核、團隊管理、企業數據化管理失效等等。有很多的危害。
比如說VIP卡的管理，VIP卡的貢獻率，我曾經遇到一個店鋪，它一年銷售兩三千萬，而其中62%的銷量來源于同樣一張VIP卡，做過零售的大概應該知道這里面的問題是什么。問題就是，大家都用同一張VIP卡。表面看上去沒問題，大不了是店員刷點積分，年末拿點禮品，但是里面有天大的漏洞。
會員卡一般都有打折的功能，如果一個顧客是現金買的，但店員按打折之后的價格錄入系統里面，這里面的差價就很有可能被店員吃掉了。如果你在企業里面不關注這個數據，有可能你的績效考核失敗，因為他從VIP卡里面拿到的差價就可能大于他通過績效拿的獎金，這樣他還會在乎你的目標?肯定不會。
剛才問大家的數據里的第二個數據是退貨率。退貨率表面上沒什么關系，而實際上退貨率仍然存在秘密。一些零售店鋪的老手可以利用店鋪在搞促銷低價與正常售價之間的時間差，利用退貨單來賺差價，細節我就不說了。這也會讓你的績效考核失效。
所以從這個方面來看，要想有數據化管理，首先是對數據的管理。首先把你平時常規要用到的一些指標、一些數據在你心中進行管理。像退貨率你需不需要每天、每周、每月都去統計?看哪些店鋪有異常，還有團隊的流失率你不關心嗎?
所以數據思維的第一步就是進行數據的基本管理，先得有數，這里面第一個要有數據意識，看到一些重要的數據要把它記下來，不管是記在頭腦當中還是電腦里面，要有這種意識。同時也要求我們的店鋪或者下屬，或者我們的代理商要實時準確客觀地傳遞數據給你們，對企業來講如果店鋪沒有實時管理這些數據，談數據化管理就是白談。
數據思維的第二步是要有養數據的意識
我前兩天跟一個朋友聊天，他說他的企業要用大數據進行管理。我說你現在連數據都沒有，怎么進行大數據管理?我們現在大多數傳統零售暫時不需要大數據管理，我們現在只需要小數據管理。
大數據化不是說數據多就叫大數據，千萬不要這樣誤解，是錯的。而我們傳統領域的數據往往都是小數據，離大數據還有很遠的距離。特別是我們很多零售店鋪連最基本的數據都沒有，比如有的店鋪某天做了10張單子，下班以后店長再把10張單子統一成一張單子錄到系統里面，這樣我沒辦法算出客單價和連帶率，而這是零售店鋪管理非常非常重要的指標。所以數據思維歸根結底先得有數據，再去積累數據，最后把數據運用到業務中去，我們才能談得上去做分析，去做績效考核，去做管理。
養數據包括把現有的數據質量提高，或者是把有些目前看似無用的數據納入數據庫中去，第三是要有前瞻性養數據意識，提前布局。
零售思維
做零售行業的應該都知道，就是那三個字：人、貨、場。做零售的每個人都說，每天不說幾次就好像OUT。這三個字能化解我們零售行業遇到的絕大多數的問題，遇到問題之后我們都從這個角度去做思考。比如說某個區域的客單價下降，對很多傳統零售商來講，他想到的是什么原因客單價下降，而不是主動去思索里面的邏輯?？蛦蝺r可能跟商品有關，也可能跟人有關，也可能跟場有關，所以我們需要從人、貨、場三個方面去思索客單價下降的原因是什么，才有找到背后的原因。而不是遇到一個數據出現問題，我們就去找答案，答案實際上是藏在邏輯里面。邏輯里面就是人、貨、場。
回到剛才說的客單價的案例，跟人有關，第一個跟顧客有關，第二個跟店鋪員工有關，這樣就分成了兩維。而這兩維里面還可以細分，顧客可以分成新顧客、老顧客、會員顧客或者中端顧客、高端顧客、低端顧客，到底是哪些顧客在下降?這里面就需要數據分析，去做對比，這就是數據化思維和人、貨、場的結合。第二個是員工，我們也分成老員工、新員工。是老員工的問題還是新員工的問題?貨和場也可以都往下延伸。
零售業90%的問題都可以歸納到人貨場的思維模式中
我每次在給企業做培訓的時候，都會用一個案例，用人、貨、場的思維邏輯建立一個評價體系，將男朋友轉化成老公的評價體系。就看你能不能想到男朋友或者是老公跟哪些人有關，或跟哪些貨有關，這里面的貨難道是指的商品嗎?肯定不是商品，是指的貨幣和未來的價值，這是貨，所以人、貨、場之所以被稱為零售行業的基本思維模式，是因為它還可以擴大，還可以去延伸。

思維邏輯
這是一張圖，當我們發現店鋪或者區域數據出現異常的時候，應該有怎樣一種思維邏輯、思維方式。當我們發現店鋪的數據出現異常，例如成交率下降以后，很多人的思維就是直接去找背后的原因，而不是先去梳理數據和邏輯，這樣反而不容易找到背后的原因。所以我們去做零售思維的時候，一定要有邏輯。
繼續用客單價來比喻，如果發現某個店鋪的客單價異常，我們第一步要想這里面數據源是不是有問題，是不是算錯了?如果建立在錯誤數據源基礎上去找委托的原因，自然就是拍腦袋做無用功。比如客單價的數據上很有可能是去年團購拉高了客單價，今年沒有團購客單價當然自然就下降了。這個時候你還得去找客單價下降的原因是不是就沒有任何意義?
所以遇到數據異常的先要看數據源是不是有問題，如果數據源沒有問題，那么看同一個品牌下，A店鋪如果客單價下降，我們要看同一品牌下面B店鋪、C店鋪、他們有沒有客單價下降的情況，如果別的店鋪也有客單價下降的情況，說明這是一個品牌共性的問題，而不是單單這一個店的問題，你就不能只找這一個店的毛病，去找整個公司或者區域的品牌出現了什么客單價的原因。
如果同一品牌下面別的店鋪，或同一個城市的別的店鋪沒有這種客單價下降的原因，只有這個A店鋪有客單價下降的原因，這個時候我們要過渡到第三步，要看本區域內其他對手有沒有此問題，A品牌客單價下降了，同一個商場里面B品牌客單價有沒有下降，C品牌有沒有下降，D品牌有沒有下降，如果整個區域里面大家的客單價都在下降的話，說明是整個區域出現問題了，而不是單單A品牌這個店的問題，思考問題的方式又不一樣了。
如果說區域也沒問題，就是A品牌在這個店有問題，競爭對手沒問題，其他店鋪也沒有問題，這個時候才可以用人、貨、場進行思考了。找到和人、貨、場相關的一些數據進行分析，有沒有人的問題，有沒有貨的問題，有沒有場的問題，就回到剛才我們說的人、貨、場的那種思維邏輯里面。
看趨勢、看對比，最終找到問題產生的原因，這就是將零售思維和數據思維相結合的一個非常好的一張圖片，你可以慢慢品嘗這張圖片。這張圖片很強大的，當然有時候我們發現某個店鋪的客單價出現問題，同時發現整個品牌也出現問題了，或者整個區域也出現這個問題了，也就意味著同時具有品牌共性和區域共性的問題。出現這種情況，那就說明一個問題，那就是市場出現了問題，那個時候就不是對一個店和一個品牌的問題，是整個大環境的問題，就需要用其他方法去解決。
無論是數據思維還是零售思維都需要花時間去練習，讓他們變成一種思維習慣。


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