<img src = "/uploadfile/aiimages/bangpu kiểu | Bạn có biết" hiệu ứng phẳng "là gì không? Các cửa hàng thông minh dựa vào dữ liệu để nói!
Bạn có biết rằng mỗi mét vuông của cửa hàng có thể được coi là một lợi ích?
Liao Ya, chủ sở hữu của cửa hàng tiện lợi Liaoya ở Trạm tàu điện ngầm Meixihu ở quận Yuelu, đã tiếp xúc với tiếp thị dữ liệu. Một cửa hàng có giá khoảng 60 mét vuông có thể tạo ra hơn 3.000 nhân dân tệ mỗi mét vuông mỗi tháng.
Từ kế toán đến nhập và phân tích dữ liệu thiết bị đầu cuối, mọi bước của công thức chiến lược kinh doanh đều dựa trên dữ liệu, điều này cũng khiến Liao Ya tự tin hơn trong việc chuyển đổi và nâng cấp cửa hàng.
Hiển thị cửa hàng dựa trên phân tích dữ liệu, điều chỉnh và tối ưu hóa
1. “Các sản phẩm nổi tiếng trên Internet” được lựa chọn bởi dữ liệu lớn
liao ya khấu trừ xếp hạng doanh số của cửa hàng và xếp hạng số tiền bán hàng trong vòng một tháng từ hệ thống thiết bị đầu cuối thông minh thông qua phân tích dữ liệu. Những sản phẩm này có thể được gọi là “người nổi tiếng trực tuyến” trong cửa hàng. Đây là một danh sách xếp hạng, có thể giúp Liao Ya tối ưu hóa việc hiển thị sản phẩm.
loiao ya nói với chúng tôi rằng ngoài các sản phẩm có doanh số cao như một màn hình chính, các sản phẩm có doanh số cao không nên bị đánh giá thấp. Bởi vì đây là một sản phẩm có giá trị cao, mặc dù doanh số có thể không cao nhất, nó có thể thu hút khách hàng quan trọng, đặc biệt là thuốc lá cao cấp trong cửa hàng, sẽ được một số khách hàng cũ ưa thích. Do đó, loại sản phẩm này cũng đặc biệt chú ý đến hiển thị. “Golden Showcase” là một trong những phương pháp thường được sử dụng và nó phải nổi bật về mặt tác động thị giác. Nó không thể được thực hiện mà không có phân tích và quản lý dữ liệu chính xác.
2. Hiển thị hướng dữ liệu hàng tồn kho
Với số liệu thống kê dữ liệu, Liao Ya có kỹ năng hàng tồn kho và bán hàng. Đối với các sản phẩm có hàng tồn kho lớn, cô sẽ làm việc chăm chỉ trên màn hình sản phẩm hoặc quảng bá. Đối với một số loại thuốc lá mới chưa bán, chúng sẽ được đặt ở vị trí dễ thấy, như một sản phẩm chính chung, tăng diện tích hiển thị và thậm chí phân tách nó ra để khách hàng thử.
Đồng thời, đặt cùng loại thuốc lá với doanh số trung bình bên cạnh các sản phẩm bán nóng và sử dụng các sản phẩm bán nóng để điều khiển doanh số của các thương hiệu tương tự.
Cải thiện doanh thu của cửa hàng thông qua khai thác dữ liệu
1. So sánh phạm vi thời gian kéo dài
với hỗ trợ dữ liệu và loại bỏ số liệu thống kê thủ công rườm rà, doanh thu của cửa hàng Liaoya chỉ có thể được so sánh hàng tuần trong quá khứ, nhưng bây giờ nó có thể được so sánh sự khác biệt hàng quý và hàng năm.
Cô ấy nói rằng nếu có khoảng cách giữa doanh thu và dữ liệu trong những năm trước, cô ấy sẽ phân tích những việc cần làm kịp thờiCó vấn đề gì với một danh mục sản phẩm không? Có phải là rượu, thuốc lá hay đồ ăn nhẹ? Đồng thời, cô cũng học cách so sánh với tháng trước. Bằng cách so sánh nó với cùng kỳ tháng trước, cô thấy rằng có điều gì đó không ổn với mô hình quản lý của mình, hoặc cô không đạt được mục tiêu dự kiến của mình? Sau đó, dựa trên kết luận phân tích dữ liệu, điều chỉnh chiến lược bán hàng sản phẩm một cách kịp thời.
Sự tiện lợi của so sánh dữ liệu mang lại cho Liao YA một hướng và mục tiêu cụ thể hơn cho sự gia tăng doanh thu.
2. So sánh các khoảng trống bán hàng và lựa chọn nguồn
Khi bạn thấy trong nền dữ liệu rằng một số sản phẩm có cổ phiếu rất thấp, nhưng chúng đã không được bán hết hơn nửa tháng hoặc thậm chí một tháng, Liao Ya đã phân tích rằng doanh số của các sản phẩm đó rất kém. Do đó, mục sẽ bị xóa trong lựa chọn nguồn tiếp theo. Nhưng phân tích cho thấy một số sản phẩm bán chạy nhất, vì vậy chúng sẽ duy trì hoặc thậm chí tăng hàng tồn kho về mặt lựa chọn nguồn cung.
Trong cửa hàng Liaoya, doanh số của thuốc lá với đơn giá 30 nhân dân tệ và thuốc lá cao cấp với đơn giá hơn 1.000 nhân dân tệ mỗi đơn vị đều tốt. Thuốc lá tương đối thấp chủ yếu được bán bởi khách hàng bán lẻ, trong khi thuốc lá cao cấp chủ yếu được đặt hàng bởi các khách hàng cũ. Về hai loại thuốc lá này, Liao Ya sẽ đặc biệt chú ý đến việc thay đổi dữ liệu trong lựa chọn và dự trữ cung cấp.
Đồng thời, thông qua so sánh dữ liệu, cô thấy rằng có hai tình huống chung trong đó doanh số tốt: một là nhu cầu cao và hàng tồn kho lớn, và cái còn lại là doanh số nhanh và hàng tồn kho nhỏ. Các sản phẩm có hai đặc điểm này cũng sẽ trở thành mục tiêu chính của Liao Ya khi chọn một nguồn hàng hóa.
Cửa hàng thông minh nói với dữ liệu
1. Việc thu thập dữ liệu phải toàn diện
Khi sử dụng thiết bị đầu cuối để thu thập dữ liệu, Liao Ya đã đề cập đến biện pháp phòng ngừa sử dụng: cải thiện dữ liệu. Thiết bị đầu cuối tương đương với một quản gia thông minh. Mỗi mảnh hàng bán có thể được quét vào cơ sở dữ liệu, từ một chai nước khoáng đến bật lửa. Sau khi tất cả các bút được quét, bạn chỉ có thể xem các bản ghi giao dịch chi tiết thông qua thiết bị đầu cuối và tất cả dữ liệu có thể được trình bày rõ ràng.
Nhưng nó cũng kiểm tra suy nghĩ lười biếng của một người. Khi một người lười biếng, anh ta có thể không nhập mọi sản phẩm vào hệ thống thiết bị đầu cuối bằng cách quét mã. Có 400 đến 500 khách hàng đến và đi đến các cửa hàng tiện lợi mỗi ngày, và không phải tất cả các ông chủ đều có thể quét và nhập mã cho mỗi mặt hàng được bán. Nhưng hãy cố gắng đảm bảo dữ liệu là hoàn hảo, để thống kê dữ liệu có thể chính xác hơn.
2. Cập nhật dữ liệu một cách kịp thời
Khi sử dụng thiết bị đầu cuối để thực hiện thống kê dữ liệu, điều đầu tiên cần làm là ghi lại hàng hóa được nhập, bao gồm giá mua và giá bán. Sau đây là hướng dẫn sử dụng: Tốc độ cập nhật. Một số nhà sản xuất giá mua hàng hóa sẽ thực hiện điều chỉnh bất thường. Hãy nhớ cập nhật dữ liệu để tránh dữ liệu lỗi thời và lỗi trong phân tích thống kê dữ liệu.
Liao Ya cho biết, don lồng phát triển thói quen trì hoãn cập nhật dữ liệu. Nếu dữ liệu không được cập nhật trong nhiều năm, nó sẽ mất ý nghĩa thống kê. Sử dụng biểu đồ phân tích dữ liệu là độ chính xác. Nếu giá mua và giá bán không được cập nhật kịp thời và lỗi xảy ra, thì sẽ có vấn đề với biên lợi nhuận gộp và không có cách nào để thực hiện các điều chỉnh tiếp thị chính xác.
Kết luận
> Tính cách hiếu học của cô khiến cô sử dụng dữ liệu như một con cá, nhưng cô nói vẫn còn một số thiếu sót. Cần phải cải thiện hệ thống thành viên, đếm dữ liệu khách hàng và có định vị rõ ràng hơn về tài nguyên khách hàng. Trong tương lai, phấn đấu cho các cửa hàng phát triển theo hướng độc quyền là mục tiêu tiếp theo của Liao Ya.
Văn bản và hình ảnh của bài viết này là bản gốc và thưởng thức bản quyền; In lại có thể không được in lại mà không có sự đồng ý của nền tảng, nếu không thì trách nhiệm pháp lý sẽ được theo đuổi.
