零售业|数据分析八大模型:人货场模型

编辑导语:你知道什么是人货场模型吗?这一模型不仅适用于传统零售业,在当下的电商场景中也一样适用,结合人货场模型,我们可以找到运营活动的问题出现在哪些方面,辅助最终的问题解决。本篇文章里,作者就对人货场模型做了总结,一起来看一下。
零售业|数据分析八大模型:人货场模型
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大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。
之前分享了销售分析的基本做法,今天来分享一个销售分析最常用的模型:人货场模型。这是来源于传统零售业的经典分析模型,在电商环境里其实也能用。大家一起来看一下。
一、何为“人货场”人货场,是指影响销售的三个重要因素(不是三个指标哦)。
1)人
来自销售人员、顾客的因素。

  • 销售人员:人员是否足够,素质是否满意,执行是否到位?
  • 顾客:是否有足够顾客到来,是否有成交,成交消费力如何?
2)货
商品因素。
  • 商品质量:种类是否丰富、款式是否够吸引、有没有爆款。
  • 商品数量:商品备货是否充足,畅销品是否短缺,滞销品有多少。
3)场
卖场/门店/销售渠道因素。
  • 卖场数量:线下门店数量/位置、线上引流渠道数量/类型。
  • 卖场质量:线下门店装修、面积、陈列,线上引流渠道的转化路径,页面设计。
不需要做很多解释,单纯从字面上,就能看出来,这三个因素会影响销量。因此人货场模型被非常广泛地用于诊断销售情况。具体操作时,根据销售形式的不同(实体门店/线上店铺/APP站内转化/电话销售……),人货场指标会有区别。
二、如何量化“人”的因素最简单的方法,就是算平均值。
  • 业务员平均生产力=销售业绩/总人数
  • 顾客平局购买力=销售业绩/有消费顾客数
通过监控平均值在不同月份的变化,识别:是否“人”因素出现问题。
不过这样太过粗糙,想做得更细致,可以用分层分析法,区分业务员/消费者的层级。因为二八法则普遍存在于各个领域,因此区分出谁是A级销售,谁是大客户,能更有效地监控“人”的因素。
如果出现:A级销售离职/大客户不到店消费,就重点进行关注。
如果出现:销售成交都少/整体客流下降,则考虑用普遍激励的办法。
(如下图)
零售业|数据分析八大模型:人货场模型
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三、如何量化“货”的因素与人不一样,货需要具体到每一个款式(SKU),具体看这个货物到底销售情况如何,是否有缺货/滞销迹象。
零售业|数据分析八大模型:人货场模型
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不同货物保鲜期不一样,瓜果肉菜保质期很短,一旦出现积压,就得快速进行清货;桌椅板凳几乎不会损坏,可以多存放一段时间(但是也不能存很久不卖,会占用流动资金)。因此,需要分类型识别活动畅销,滞销情况。
常用的指标有这些:
  • 动销率:一个品类货物,有多少款有销售。
  • 库龄限制:一个商品入库XX天后,必须销售,不然会有问题。
  • 剩余库存使用天数:使用天数越短,越需要补货/越长越考虑清货。
货物分析有自身的一套逻辑,比如商品分类(爆款、流量款、利润款、补充款、防御款)、商品销量分层(ABC商品),商品生命周期(孵化、上市、推广、稳定、衰退)等等。因此,商品分会有一套单独的分析模块。
在做销售分析的时候,只要能定位到以下情况即可,再多的分析留给商品分析去做。