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屈臣氏用大數據找出7種店型
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屈臣氏用大數據找出7種店型

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實用系 | 三分鐘商學院

第54集

屈臣氏用大數據找出7種店型

配音|後製:張思穎
撰稿:羅惠萍
製作人:江明珠
2020.05.048
內文

商圈一有變化,店面轉型1個月搞定!


台灣連鎖藥妝店龍頭屈臣氏,到目前為止有600家左右分店,連續3年營收都有5%左右的成長。它的秘密武器就是運用一套大數據戰法。


一般零售業展店或改裝時,傳統的做法是,憑經驗判斷什麼樣的店面風格客戶會喜歡,才去決定店型。但他們透過500萬會員和2萬5,000項商品累積的大數據,從2010年起,進行跨店面的消費數據比較,這樣就能區隔出不同的客群,找出吸引消費者的共通點,再設計差異化的店型。


舉例來說,目前屈臣氏有7種店型:出高價住宅、價值取向型住宅、目的消費型、遊客型、商業區型、車站商場型以及學校型。
從這7種店型,設計出約1,500種貨架陳列模式,搭配消費資料與自動補貨系統,讓公司可以每個星期追蹤消費變化。
透過消費數據,可以找出受歡迎與不受歡迎的產品,一週內就能完成貨量的調整與新店型的布局,降低庫存風險,在1個月內完成包含進撤櫃等所有細節的調整。


舉例來說,以陸客為主的遊客型店面,在過去景氣好時,大數據能讓門市人員更快發現陸客已經開始注意台灣製造的面膜,他們便順勢推出「台灣冠軍伴手禮」專區。


而當2017年上半年,陸客大減超過4成時,他們也比同業提早2到3個月發現危機,立刻調整商品結構。當不少同行店家都出現超過2到3成的業績衰退時,屈臣氏原本的遊客型店,早就已經變身為住宅型店了。由於趕在正確時機轉型,抓住本地消費族群,讓業績衰退幅度大多能控制在5%以內,甚至有些店的產品因日韓客搶購,還逆勢成長了。


今天,我們學到了:大數據不只能分析商品銷售狀況,控制庫存,也能幫助你做更高層次的決策。你是否曾經思考也把顧客或店面做分類,設計出更有效率的商品組合呢?是否能從數據中看出變化的趨勢,更有彈性的調整因應?如果不提高到這一層思考,那麼數據分析也只是一份落後指標罷了。

透過500萬會員和2.5萬種商品累積的大數據,屈臣氏可以在發現銷售趨勢有變時,立即調整商品及變更店型,不讓業績衰退的問題發生。

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