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猜一猜消费者的“隐形需求”

消费并不是单纯的购买行为,而是消费者个性和自我概念的差异化体现。

图片来源:视觉中国

文|Richard Mckenzie 奥纬咨询大中华区董事合伙人;刘允侃 奥纬咨询大中华区副董事合伙人

传统零售商的优势——“品类管理与门店执行”,正在数据科技的冲击下,一步步失去光环。

愈加高要求的消费者

零售行业经历了多次变革,但消费者追求优质商品和服务的诉求一直不曾改变,只是在核心诉求上的要求和期待越来越高。

我们观察到消费者有如下三大核心诉求和趋势。

诉求一:对便捷性的更高要求,从单纯要求时效,到要求全流程的无障碍体验。

便捷的购物体验一直是消费者的重要诉求,在这个快节奏的时代,时间与效率格外宝贵,消费者愈加期待无障碍的全流程消费体验以省时省力省事。这也对零售商提出了更高的要求,比如从要求更快网购时效,发展到要求更便捷的店内体验,结合配送到家的全流程体验。

诉求二:愈加偏爱变化,且追求优质产品和服务,从主要关注价格和品牌,到关注高端优质和高性价比的产品和服务本身。

消费者始终是偏爱变化的,一方面,驱动其变化的因素变得更加复杂;另一方面,随着消费触点的增多、商品丰富性以及产品可获得性的提高,客户的转移成本变得更低,忠诚度也随之降低。消费者愿意高价购买特别的体验与服务,但也不介意低价购买同质化的高性价比商品。

诉求三:塑造“个人品牌”的意识不断提升,从被动接受产品信息,到愿意为喜爱的产品主动宣传。

消费并不是单纯的购买行为,而是个性和自我概念的差异化体现。在当前背景下,消费者在消费过程中塑造“个人品牌”的意识越来越强,其在全流程的主导性和控制权也正逐渐增强。当面临选择时,消费者更希望自己掌控购物决策和活动,提升参与感。​

如何读懂你的消费者?

面对愈加高要求的消费者和复杂多样的零售环境,零售商可借助大数据和新技术,对品类管理的全流程进行优化,实现以消费者需求为核心的新时代品类管理。

​应用一:透过大数据,更懂消费者

通过大数据分析手段,零售商可以透过消费者行为梳理其购物目的和购买决策树,并以此为依据进行更有针对性地品类管理优化。

门店分群通常是读懂消费者的第一步,用以刻画门店集体画像。除考虑购物目的外,还需要考虑店铺业态、竞争态势以及人口特征等维度。

​但门店集体画像并不能完全描述顾客行为,更深层次的是消费者购买商品时的决策偏好。通过测算商品不同属性之间的替代性,可以衡量顾客在选择商品时考虑因素的重要性,从而构建购买决策树,并应用于空间优化和选品中。

应用二:通过空间分布,赢得消费者

品类空间优化的核心是增加边际效益高的品类的空间,并动态调整货架分配。通过对比每一品类在同类店铺中的相对边际效益和货架空间,可以有针对性地帮助零售商确定品类空间优化的方向和力度。

更重要的是,即使是同一家店,消费者的品类偏好喜好也是随着时间变化的,需根据季节时间的动态优化方案。

应用三:优化SKU,找到消费者的最爱

零售商在进行品类内的商品选择时,需要思考两个关键问题,即选择的商品是否能满足顾客需求,以及是否能给零售商自身带来真正的价值增量。

从顾客需求出发,商品组成需要分层,包含全国性、区域性和该类别店铺专有的商品,同时结合消费者决策偏好进行SKU的选择和陈列优化。

从零售商自身的价值提升来看,在进行商品增加、替换或下架等决策时,零售商需要从消费者路径的角度出发,综合评估商品的真正贡献,其主要考虑因素包括SKU的销售额、利润率、替代效应、光环效应以及商品生命周期等。

其中,替代性体现满足顾客特定需求的程度。以茶类饮料为例,尽管某款黑乌龙茶的销售额要低于另一款凉茶,但由于其是货架上唯一的黑乌龙茶商品,替代性较低,对零售商的真正贡献反而更高,因此在面临商品“二选一”决策时,黑乌龙茶可能更具吸引力。

应用四:有效利用数据,寻找潜在爆款

以上所有应用都离不开数据,除交易数据外,商品属性和市场舆情是品类管理重要的两大核心数据。零售商的现实情况是数据虽多,但有效数据稀缺,数据质量更是有待维护。

借助数据科技,零售商可获取更多有效数据,如:通过自然语言分析SKU名称,整理商品基本属性,并通过抓取电商数据,添加更多商品标签;再比如:监控社交媒体数据,寻找潜在爆款。

应用五:机器学习,节省20000工时的工作量

机器学习等技术使自动化选品工具成为现实,可帮助品类管理相关负责人进行有效的品类管理规划、执行和监控,提高效率的同时减少误差,节省2万工时以上的工作量。

在新的背景下,传统零售商急需重拾品类管理和门店执行优势。顾客洞察是品类管理的前提,大数据和新技术则为品类管理插上了科技的翅膀,使零售商可以更全面地读懂消费者、智选类与品。

(本文作者Richard Mckenzie为奥纬咨询大中华区董事合伙人,刘允侃为奥纬咨询大中华区副董事合伙人,王星艺为奥纬咨询大中华区资深顾问。)

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