洞察产品生命周期，帆软商品全流程管理解决方案介绍

在先前的文章系列中，我们详细探讨了新零售这一概念，从总体概览、指标体系建设，三大解决方案（门店、商品、会员），并且深入介绍了新零售门店管理解决方案，为读者呈现了很多丰富而优秀的解决方案。

在这个系列中，今天我们将继续深入挖掘新零售三大解决方案的第二个重要方案——新零售商品管理解决方案。

本文的内容聚焦于：

• 传统零售业商品管理的痛点。
• 新零售商品管理解决方案以哪些数据产品支持其战略框架？
• 新零售商品管理方案的落地效果和实际应用场景。

在开始文章之前，我们需要了解产品的生命周期管理的全流程包括四大阶段：分别是导入期、成长期、成熟期和衰退期。

如图所示：

根据产品生命周期的不同阶段，零售商品管理可分为以下几大环节：

规划选品、试销以及试销结果评估、新品上市、个性化产品促销以及营销情况监控、合理下架以及高效清货。这一全面的管理流程在零售业中扮演着关键角色，直接影响产品在市场上的表现和企业的整体运营。

商品规划全流程

本文所介绍的方案也是从这几大环节出发，一一解析传统商品管理的痛点，以及针对性提出响应解决方案。

一、传统零售业商品管理的痛点

在商品管理的每个阶段，不管是快消品、餐饮业、鞋服行业还是商超等传统零售业的管理都面临一系列挑战。

通过总结大部分客户的问题，我们将这些传统商品管理的困境归纳为以下几个方面：

——选品阶段：很多传统零售业仍然有着较深的选品经验论

商品选品依赖主观判断和历史数据，虽然考虑要素较少，但缺乏基于数据的前瞻性规划。这使得新品与消费者需求的匹配度较低，未能最大程度地满足市场的变化和顾客的需求。

——试销阶段：往往存在数据分析可视化不足，无法量化试销阶段指标

在门店新品试销阶段，存在数据分析可视化程度不足的问题，导致试销环节的评估指标无法全面量化。缺乏数据分析平台进一步加剧了这一问题，使得新品试销表现难以全面客观评估，可能存在潜在的商品转正风险。

新品上市时，传统零售业还可能面对营销和推广手段有限、引入新品后销售数据监控不足的问题。这使得在新品推广过程中，难以及时调整策略以适应市场反馈，影响新品的市场表现。

——商品成熟期：数据呈现不直观、库存风险；缺乏异常监控，难以准确、及时发现问题

商品进入成熟期后，受销售报表时效性差的困扰，销售数据呈现不直观，数据穿透分析难度大，供销环节割裂，使得库存风险较难有效管控。商品异常分析仅停留在表面指标，缺乏过程异常监控，无法准确定位到具体的部门和责任人，进而无法及时跟进处理异常指标，增加了经营风险。

——商品下架和汰换期间：高度占用资金和库存成本，底层数据资源闲置

商品汰换存在滞后性：商品淘汰决策通常在商品滞销、库存过高时才被考虑，导致了资金和库存成本的占用严重。同时，底层数据资源的闲置问题也凸显，未能充分利用历史淘汰商品数据制定有效的商品淘汰规则，进一步增加了资源浪费。

通过对以上问题的分析，我们的优化方向就已经显而易见了：

选品——围绕消费者建立核心要素分析体系

试销——构建全流程商品业绩监控体系

营销——打造技术赋能个性化的运营模式

销售——打造全流程商品业绩监控体系，只能追踪即时定位问题

汰换——自上而下规划，高效管理，提高迭代分析能力

核心理念是将消费者置于经营的中心位置，以此为基础打造商品品牌建设，并实施新零售商品精细化管理。

这一理念的实质在于深入理解和满足消费者的需求，将顾客体验和满意度作为业务决策的关键指导原则。通过以消费者为中心，企业能够建立更紧密的品牌-顾客关系，从而实现更为有效的品牌建设和经营管理。这种精细化管理的方式不仅强调产品和服务的质量，更注重在每个阶段都提供个性化、优质的体验，以不断巩固和拓展消费者的忠诚度。

基于以上商品管理问题、优化方向分析，我们下面需要着手进行新零售商品管理方案框架的搭建。

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二、新型零售商品管理方案框架

方案的搭建伊始，我们需要问几个问题：

• 定义品类的角色有哪些？
• 门店品类经营收益如何？
• 企业的顾客是谁？
• 企业的顾客在哪里消费？
• 顾客在企业购买什么品类？
• 如何满足顾客的需求 ?
• 品类是否需要汰换更新 ?

清楚了这些问题之后，我们需要着手进行：品类角色和管理原则的制定、消费客群细分定位、门店分群、制定品类策略、品类回顾和绩效评价和品类的优化迭代。

（1）品类角色和管理原则的制定：

在这个阶段，我们将深入研究各个品类的角色和特性，制定相应的管理原则。通过对不同品类的需求、销售特点和市场趋势进行分析，制订适用于每个品类的经营策略，以最大程度地满足消费者期望。

（2）消费客群细分定位：

将消费者群体进行更为细致的划分和定位是我们下一步的关键任务。通过深入了解不同消费者群体的偏好、购物习惯以及需求差异，我们能够更有针对性地提供个性化的产品和服务，从而提升消费者的满意度和忠诚度。

（3）门店分群：

门店分群是为了更有效地应对不同地域和消费环境的需求。通过对门店的位置、周边环境和客流特点的详细研究，我们将门店进行分类，制定相应的管理和运营策略，以确保每个门店能够最大化地发挥其潜力，提高经营效率。

（4）制定品类策略

确保各个产品类别在市场上取得成功的重要步骤。通过深入分析市场趋势、竞争对手、以及消费者需求，我们能够制定符合品类特点的战略，包括产品定位、定价策略和推广手段，以最大程度地提升品类的市场份额和盈利能力。

（5）品类回顾和绩效评价

是持续优化的关键环节。通过对每个品类的销售数据、顾客反馈以及市场表现进行深入评估，我们能够发现优势和改进点。这不仅有助于检视品类策略的实施效果，也为进一步的优化提供了有力的依据。

（6）品类的优化迭代

是品牌经营中的持续循环过程。在绩效评价的基础上，我们能够识别出需要调整和改进的地方，从而制定新的品类策略和战略方向。这一迭代过程使品牌能够及时适应市场变化，不断提高品类的竞争力和适应性。

通过这一系列的工作，我们将以消费者为核心，深度挖掘各个方面的需求，精准制定品类管理原则、细致划分消费者群体和科学分群门店，以实现更为精细化的管理和更高水平的品牌建设。这将为企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，奠定坚实的经营基础。

新零售商品管理方案架构设计如下：

从整体来看，企业可以通过下面四大数据应用支撑——

• 精密的数据集成平台
• 企业级Web报表平台
• BI自助分析工具
• 数据可视化多端（PC及移动）展现大屏

基于此，企业得以全面开展商品管理的战略规划、经营策略、营运分析和业务指导：

——数据集成、提供强大数据基础：

建立一个精密的数据集成平台是企业数据管理的关键步骤。这意味着可以使用FineDataLink将来自不同部门和系统的数据集成到一个集中的平台上，确保数据的一致性和准确性。这种集成能力为品类回顾提供了全面的数据基础，使企业能够深入了解每个品类的销售表现、库存状况和市场反馈等关键信息。

——生成、分享和定制各种报表：

通过建立企业级Web报表平台，企业能够方便地生成、分享和定制各种报表。这种平台可以提供对品类绩效的实时监控，以及灵活的报表展示，让决策者能够迅速获取关键指标，进行品类回顾的深入分析。

——自助进行品类分析、生成个性化分析报告：

业务智能（BI）自助分析工具赋予企业用户探索数据的能力，而无需依赖技术团队。通过使用这些工具，不仅可以进行更深入的品类回顾分析，还能根据实际需求生成个性化的报告和仪表板。这种灵活性有助于发现隐藏在数据背后的有价值信息。

——数据可视化多端展现大屏：

为了确保品类回顾的结果能够在企业内部全面共享，通过FineReport建立一个数据可视化多端展现的大屏系统是至关重要的。这可以是一套既支持PC端又支持移动端的平台，通过直观的图表和图形展示品类绩效，使全体团队能够更直观、实时地理解品类回顾的结果，从而更迅速地作出决策。

通过这四大数据应用支撑，企业能够在品类回顾等业务活动中实现更高效、更智能的数据管理和分析，为品牌的战略调整和优化提供有力的支持。

三、新零售商品管理解决方案赋能的业务场景

1、商品管理的指标拆解与分析

零售行业商品管理指标具体拆解为以下小指标：

主要指标内容和分析维度有：

（1）门店商品结构指标：

从门店、商品、首选SKU数、动销SKU数、首选SKU占比、首选商品销售贡献、涉及品类数、动销品类等进行对比分析，从而帮助企业根据不同门店类型和位置优化商品组合，提高门店的销售效益和客户满意度。

（2）品类分析指标：

• 品类SKU数上下限分析：

从门店、品类、首选商品数、动销商品总数、结构系数、品类SKU数上限、品类SKU数下限进行分析，确定每个品类所需的SKU数量的合理上下限，以避免库存过多或过少。

• 品出增长率分析：

从销售量、销售额增长率、品类等维度进行分析，评估不同品类的销售增长率，了解市场趋势和消费者偏好的变化。指导企业在不同品类中进行投资和资源分配，确保更有潜力的品类得到更多关注。

（2）客户消费能力指标：

• 客单价分析：

分析客单价，研究顾客每次购物的平均消费金额，揭示顾客的购物习惯和支付能力

• 客单SKU数量分析：

分析顾客每次购物所购买的平均SKU数量，揭示他们的购物广度。

（3）价格敏感度指标：

• 促销金额分析：

分析促销金额和非促销金额占比，了解不同促销活动对销售额的影响，评估顾客对价格的敏感程度。

• 促销消费频次分析：

分析消费频次分析、非消费频次分析，了解他们对促销的反应和参与程度。

2、零售门店管理方案应用场景

应用场景1：选品 – 商品规划

选品是商品规划中的关键环节，直接关系到企业的产品组合和市场表现。在这个阶段，企业需要仔细考虑和规划每个品类的产品，以满足不同消费者群体的需求。

在商品规划的初期阶段，企业可以通过深入市场调研和分析，解码消费者行为、了解竞争对手的表现以及掌握行业趋势。基于这些信息，制定企业品牌的核心定位和目标消费者特点，为选品工作提供指导原则。

针对每个品类，企业需定义采销框架，明确产品规划方向。这包括GMV导向，注重销售额最大化；利润导向，侧重提高产品利润；宽度导向，追求品类的广度；深度导向，专注提升品类的深度。通过这些规划方向，企业可以有针对性地确定各品类的选品策略。

应用场景2：试销 – 新品试销与评估转正

试销是商品管理中的一项关键活动，它涉及到新品引入市场、消费者反馈以及最终是否将新品纳入正式产品线的决策。在这一过程中，使用FineReport等报表工具和一些BI分析工具可以为企业提供强大的支持。

企业可以随时追踪新品试销的表现。这包括销售趋势、区域差异、消费者反馈等各方面的数据，为企业决策提供及时、准确的信息。

其中Finereport的可视化报表平台可以生成直观清晰的报表，将新品试销阶段的关键指标以图表形式呈现。这包括销售额的增长曲线、不同区域的销售占比、不同渠道的销售比较等，使决策者能够更直观地了解新品的市场表现，企业可以深入挖掘新品试销的效果。对销售数据、市场反馈、促销活动等多个维度进行综合分析，为新品是否转正提供全面的评估。

在试销结束后，使用Finereport生成全面的新品试销报告，对试销阶段的销售、市场表现以及消费者反馈进行全面总结，进行新品成功率考核。这为企业决策者提供了有力的支持，帮助他们做出是否将新品转正的决策。

应用场景3：营运框架设计

将来自不同环节的数据整合到一个平台上。通过实时监控仪表板，企业可以实时追踪商品销售、库存状况、采购进度等关键数据，确保对商品运营状况有全面了解，可以生成详细的商品销售分析报表，包括销售额、销售渠道、热门产品等信息。通过这些报表，企业能够更好地了解商品销售趋势，从而进行更准确的需求预测，有针对性地调整库存和供应链。

通过FineReport的库存管理报表，企业可以实时监控各个仓库的库存水平，预测库存周转率，避免过多的滞销库存或缺货情况。基于这些数据，可以制定智能的补货策略，确保商品供应的及时性和有效性。

应用场景4：汰换框架设计

整合库存数据和销售数据，FineReport生成综合评估报表，帮助企业了解哪些商品库存积压、哪些商品在市场上销售较好。这有助于决定是否需要淘汰库存较高或者销售较差的商品，进行末尾SKU识别，列出淘汰清单，进行汰换。

四、小结

通过以上零售业商品管理数据驱动的策略，企业可以实现以消费者为中心的智能选品，为企业带来了多层次的价值，通过精准的消费者定位，企业能够深入洞察不同群体的购物偏好，从而实现更有针对性的商品策略。智能选品的优化过程基于对销售和市场反馈等数据的深入分析，使企业能够更全面、精准地了解商品在市场上的表现，有效规避滞销商品，避免库存积压，提高资金周转率。这不仅有助于提高企业的灵活性，还使企业能够更加敏锐地应对市场变化。

以上就是本文全部的智慧新零售商品经营管理的方案介绍，希望本文能对您在零售业数字化转型的进程上有所帮助！

不可否认的是，企业在数字化转型过程中，总会不可避免地面临许多业务挑战。只有采用合适的行业解决方案，才能从根源上事半功倍地助力企业降本提效。