Red de Respuestas Legales - Derecho empresarial - Han pasado seis años, ¿cómo puede el nuevo comercio minorista llegar más lejos? Desde que se propuso el concepto de “nuevo comercio minorista” en 2016, los principales minoristas han comenzado a implementar iniciativas de transformación. Desde la perspectiva del desarrollo de la industria minorista, la transformación de un mercado de vendedores a un mercado de compradores ha provocado que el modelo minorista tradicional dominado por tiendas fuera de línea y centrado en productos encuentre cuellos de botella, lo que ha obligado a los minoristas tradicionales a transformarse en un negocio centrado en el cliente. modelo y más Centrarse en fortalecer la gestión de categorías y optimizar la cadena de suministro. Hoy han pasado seis años desde la exploración del nuevo comercio minorista. Algunas empresas se ven obligadas a venderse porque no pueden transformarse, mientras que otras están explorando sus propios caminos de desarrollo. Actualmente, el desarrollo del nuevo comercio minorista ha entrado en una nueva etapa. El enfoque se ha convertido en cómo lograr operaciones refinadas, potenciar plenamente todos los enlaces basados ​​en big data y resolver los problemas esenciales que enfrentan las empresas minoristas, a saber, "reducción de costos y aumento de la eficiencia". A continuación, analizaremos cómo lograr realmente el empoderamiento de los datos a partir de los cambios esenciales del nuevo comercio minorista. ¿Cambiar qué? Las tres claves del nuevo comercio minorista - personas + bienes + "personas" - la gestión minorista tradicional se centra en las compras y las ventas, con un modelo simple y extenso que no presta suficiente atención a los consumidores. Bajo la nueva relación de oferta y demanda, volver al consumidor, punto de partida de la ecología minorista, se ha convertido en el núcleo. Los minoristas deben aprovechar el valor de los datos, como integrar datos de marca en función de las características y el destino de los clientes objetivo, y comprender los cambios de comportamiento y las tendencias de los diferentes consumidores. "Bienes": la razón objetiva del desarrollo de la industria minorista ha hecho que la cadena de suministro minorista durante mucho tiempo dependa profundamente de los proveedores. El equipo de adquisiciones se centra en cobrar tarifas y reembolsos a los proveedores en lugar de operar y mejorar la eficiencia de la tienda y los márgenes de beneficio bruto, lo que genera un retraso a largo plazo en la gestión de categorías y la capacitación en competencias profesionales de la cadena de suministro en la industria minorista, creando una situación de gestión descentralizada en que los equipos de gestión locales trabajan de forma independiente. Sin embargo, en el nuevo entorno, si los minoristas quieren romper la situación pasiva de negociación y cooperación con los proveedores, necesitan un sistema unificado de evaluación y análisis del desempeño de la gestión para integrar las capacidades de la cadena de suministro. "Campo": en el pasado, el comercio minorista tradicional se basaba principalmente en tiendas fuera de línea, pero ahora es la integración de en línea y fuera de línea, y la integración de múltiples escenarios solía ser un negocio centrado en la ubicación geográfica, pero ahora lo es; un negocio basado en escenarios y centrado en las personas. El desarrollo omnicanal de la industria minorista es la tendencia general. Las capacidades de análisis de big data se pueden utilizar para mejorar operaciones refinadas, obtener información sobre los escenarios de consumo de los clientes objetivo y cooperar con actividades de promoción innovadoras a través de operaciones de categorías. Problemas que enfrenta el análisis de big data minorista: el fenómeno de las islas de información en las empresas minoristas es grave: diferentes departamentos comerciales, como operaciones, mercancías, producción y finanzas, generan una gran cantidad de datos y los sistemas son independientes, lo que dificulta su obtención. datos y realizar análisis en profundidad. Al establecer una plataforma unificada de análisis de datos de BI, se rompen los silos de información y el intercambio de datos genera valor. La principal tarea del departamento comercial son las operaciones diarias de su propio departamento, incluidos procesos operativos, indicadores de evaluación, gestión de tiendas, gestión de personal, etc. , pero su conciencia sobre el valor que el big data puede aportarles no es alta. Al mismo tiempo, sabemos muy poco sobre las tecnologías y herramientas de análisis de datos, y es difícil integrar estrechamente la comprensión de nuestro propio negocio con el análisis de datos y traducirlo en las diversas necesidades requeridas para el análisis de datos, lo que dificulta que Equipos de TI y equipos de big data para comprender profundamente el negocio. En última instancia, los resultados entregados por el departamento de TI tienen un valor limitado para el negocio y el negocio no puede presentar requisitos específicos. La plataforma general de recopilación de datos de muchas empresas minoristas no es perfecta y el grado de extracción, integración, visualización, exploración y análisis de datos es relativamente atrasado. Los informes comerciales convencionales todavía se componen de informes de formato fijo tomando datos del almacén de datos para un análisis simple. Incluso si algunas empresas han creado plataformas de datos, aunque pueden presentar informes de análisis de negocios en tiempo real, solo están en el nivel de proporcionar informes. ¿Cómo cambiarlo? Agile BI ayuda al nuevo comercio minorista a superar el análisis anterior. Los principales módulos de análisis de datos se pueden descomponer en cuatro aspectos: usuarios, tiendas, productos y canales, y resumirse en un sistema completo de aplicación de datos minoristas. 01 Análisis de usuarios El análisis de usuarios analiza principalmente el comportamiento de compra de los grupos de clientes. Al analizar datos como la edad del usuario, el número promedio de compras, el monto total de la compra, el área de consumo, la ruta de compra, etc., podemos obtener información detallada sobre el comportamiento y las preferencias de compra de los consumidores, descubrir los patrones de consumo de productos de alto valor. clientes y aumentar las ventas a través del marketing de precisión. Análisis de tiendas Las tiendas físicas dependen de la rotación como indicador de desempeño, pero para las tiendas con baja rotación, es difícil hacer más observaciones numéricas y mejoras. A través del análisis de datos, el seguimiento del flujo de clientes de la tienda no solo puede realizar análisis de ciclo y análisis entre tiendas según el día, semana, mes y año, sino también integrar el análisis con datos de ventas, como la facturación de POS, para predecir el rendimiento operativo del siguiente ciclo. y ayudar a los minoristas a lograr la máxima eficiencia operativa. 03 Análisis de productos Los datos principales para el análisis de productos provienen de los datos de ventas y los datos básicos del producto. Analice principalmente la estructura de categorías, estructura de marca, estructura de precios, estructura de beneficio bruto, estructura de método de liquidación, estructura de origen, etc. , lo que da como resultado varios indicadores, como amplitud del producto, profundidad del producto, tasa de eliminación de productos, tasa de introducción de productos, tasa de sustitución de productos, productos clave, productos más vendidos, productos de venta lenta, productos de temporada, etc. A través del análisis de estos indicadores, podemos guiar el ajuste de la estructura de productos de la empresa y mejorar la competitividad y la asignación razonable de los productos que operamos. Análisis de canales Si una empresa opera canales en línea y fuera de línea, necesita comprender la situación de los franquiciados, porque el inventario y la falta de existencias son problemas que todos los minoristas deben resolver con urgencia. Si los minoristas no predicen con precisión la demanda de los usuarios, se producirá un desequilibrio entre la oferta y la demanda, lo que dará como resultado un alto inventario o falta de existencias y, en última instancia, un desperdicio de costos. Al analizar los datos del canal, se puede controlar eficazmente el equilibrio entre la oferta y la demanda y reducir los costos.