德勤：未來消費者系列研究——品牌驅動數據賦能的門店布局優化方案(12頁).pdf

1、未來消費者系列研究 品牌驅動， 數據賦能的門店布局優化方案 2019年12月 02 冊子 / 報告標題 | 章節標題 新零售趨勢下零售企業網絡規劃的挑戰 1 大數據驅動品牌主導的門店布局進階指南 3 大數據驅動的門店布局優化案例 6 結語 7 聯系方式 8 未來消費者系列研究 | 品牌驅動，數據賦能的門店布局優化方案 1 新零售趨勢下零售企業網絡規劃 的挑戰 在消費升級的大環境下，線上線下相互 促進并加速融合。從消費端來看，消費 者的消費習慣和偏好正在經歷變化。除 了商品本身向品質化、多元化和個性化 需求轉變，消費者也更加重視消費過程 中的購物體驗。與虛擬的互聯網相比， 線下實體店有著服務和體

2、驗的優勢，因 此，線下門店在新零售及消費升級的趨 勢下重新回到人們的視野中。對于零售 企業而言，線上線下渠道資源整合是品 牌發展的最優解，其不僅能夠快速的解 決傳統門店產品的品類和數量的問題， 并實現線上線下的優勢互補，給消費者 提供更加優質的購物服務。未來，利用 線上數據與線下商業網點規劃進行整體 優化將是品牌線下發展的新趨勢。 圖1：消費者需求的演變 傳統需求新需求 消費品零售企業在零售網絡規劃及優化方 面普遍存在以下三方面的問題和挑戰： 挑戰一：新零售趨勢下，線上線下如何 合作共生？ 一方面，在線上增速逐漸放緩的形勢 下，數字化賦能的線下門店增速呈現 出了上升勢頭。為了快速搶占所在行業

3、的市場份額，品牌在線下優質開店的需 求與日俱增；另一方面，隨著互聯網紅 利的逐漸消退，電商平臺的獲客成本持 續上漲，而這些成本也間接的轉嫁到品 牌身上。例如，平臺為保持自身增速和 MAU*時常組織各式各樣的線上營銷活 動，而這些活動讓利則加重了品牌的運 營成本。 企業的線上和線下業務應該是合作共生 的模式。在零售行業的發展中我們看 到，線上并不能替代線下。事實上，在 消費升級和新零售的趨勢下，線下體驗 式消費更有助品牌占據消費者心智，實 實在在的線下體驗價值正在被更多品牌 認可和重視。 商品本身 價格 功能 品質 商品本身 更高性價比 更高品質 標準化和個性化 服務 服務+體驗 個性化服務 無

4、縫的體驗 高效便捷 互動體驗 價值認同 注：MAU：monthly active users縮寫，代表月活躍用戶數 未來消費者系列研究 | 品牌驅動，數據賦能的門店布局優化方案 2 挑戰二：經銷商模式下的門店布局扭曲 長期以來，以服裝、食品為代表的品牌 多以經銷商模式為主。在一個品牌進入 城市時多以經銷商為主導進駐城市和商 圈。因此，在開店節奏規劃和運營中也 習慣性以經銷商為主導，品牌方由于信 息不充分等因素影響高度依賴經銷商。 以上的合作模式導致品牌方長期缺乏在 線下門店的數據和信息，致使品牌對于 門店的布局缺乏主動性和控制性。此 外，經銷商主導線下門店的開設，還造 成了品牌在線下開店需求錯

5、位和門店資 源錯配的現象。品牌在現有的線下業務 布局與理想的未來市場容量之間容易出 現較大的差異，這樣的現象不僅發生在 個別城市和個別品牌，而存在于利用經 銷商模式的大部分品牌中。例如， 服務的某品牌由于經銷商優勢區域的扭 曲效應，在需求不高增速平穩的某省會 城市店鋪數量超過了需求更大增速更高 的某一線城市。 挑戰三：品牌缺乏零售相關的系統數據 和分析能力。 在新零售趨勢下，品牌商對于商業“主 戰場”的思考不足。主要表現是在于管 理層和部門對于商場、商圈、城市重要 性的排序和未來潛力模糊不清、莫衷一 是。根據對消費品行業的廣泛了 解，大多數品牌開店時，市場規劃策略 仍然選擇跟隨和追趕行業頭部品

6、牌。如 從產品線到重點商圈的門店分布、營收 目標均跟隨或趕超對標競爭對手。僅有 少部分企業開始通過與第三方的物業和 數據服務機構合作，試圖爭取自身在線 下門店中的話語權。但由于傳統第三方 數據公司在數據方面的局限性，品牌仍 無法從系統和數據整合分析層面了解自 身在未來的發展規劃。 圖2：主要電商平臺用戶獲取與留存成本 單位：元 圖3：傳統品牌線下門店規劃策略 來源：公開資料，研究 *計算公式：當期市場營銷費用與當期活躍用戶數之比 跟隨者和追趕策略 多個領域跟隨和追趕競爭對手 門店選址跟隨直接與線下物業合作 品類跟隨接入第三方數據收集機構 子品牌跟隨 與第三方的戰略合作（部分領先企業） 0 10

7、 20 30 40 50 60 70 京東阿里巴巴拼多多唯品會 201620172018 未來消費者系列研究 | 品牌驅動，數據賦能的門店布局優化方案 3 大數據驅動品牌主導的門店布局 進階指南 大數據驅動的品牌線下門店布局規劃旨在幫助品牌完成關鍵轉型和優化效益。在對行業趨勢的掌控方面，實現從被動反應市場變 化到主動出擊；在開店話語權方面，從經銷商驅動轉向品牌驅動；在市場策略方面，從機會主義向戰略指引的開店模式轉變；在 開店規劃方面，從基于經驗的開店模式向基于大數據驅動轉變；在方案落地方面，從人工操作，到工具/系統支持的轉變。 我們建議品牌在大數據的加持下，按照六個步驟實施自我的線下門店布局提

8、升規劃： 實現從到的變化 被動反應 關鍵問題何在？ 提升點何在？ 確定城市級別 主戰場 確定商圈級別 主戰場 企業目標 明確未來2-3年關鍵城市 的商場進駐目標與計劃 主動出擊 基于經驗基于數據 經銷商驅動品牌驅動 人工操作 1. 線上線下品牌 零售效率現狀評估 3. 基于需求預測 模型的城市選擇 5. 大數據驅動 的商圈選擇 工具/系統支持 機會主義戰略指引 確定增長目標 選擇增長情境 6. 面向未來的自 動化商場建議 2 4 未來消費者系列研究 | 品牌驅動，數據賦能的門店布局優化方案 4 第一步，線上線下品牌零售效率現狀評估 現狀評估將聚焦關鍵問題和提升點，從 提升門店單產效率角度出發對

9、門店進行 歸類和建議。這一步的作用不僅幫助品 牌評估現有線下門店的具體狀況，更試 圖幫助客戶決策現有門店的取舍和未來 規劃。 首先，我們可以對現有門店進行多維度 的劃分，這些維度包括門店年度單產、 門店年度相對單產、門店年度單產增 長率和門店所在城市級別。與此同時， 每個門店都與競品門店配對，通過權重 公式確定該門店年度相對單產，以考察 門店相對表現。其次，在以上分類基礎 上，再考慮門店老化狀況，決定采取不 同舉措。采取各類舉措的門店將被賦予 和城市平均水平對應的業績增長率預 期。同時，現有門店的增速和預期銷售 額規模將在城市、商圈層面作為計算未 來新開門店數量的基數。 第二步，幫助企業確定增

10、長愿景方向與 增長目標區間 由于公司對線上線下資源的配置有限， 企業的線上線下業務存在競爭關系。第 二步試圖幫助企業明確線上線下業務 規模的發展愿景。首先從客戶自身發展 戰略目標出發，了解總體業務和線下業 務規模的目標，與此同時，在市場競爭 等外部壓力的影響因素下，對比行業增 速和競品增速，確定業務增長方向的區 間。企業可以通過以下兩種形式完成業 務增長目標區間的制定： 1. 組織研討會， 與領導層和利益相關者展 開討論， 使各方對于 “線上業務占總業 務的百分比處于風險可控的范圍內” 達 成一致， 為線下業務發展愿景與速度提 供方向； 2. 總結所處子行業趨勢、 結合線上運營 成本和潛在風險

11、、 自身發展目標與競品 等外部壓力， 制定線下業務增長的愿景 與增速目標區間。 第三步，基于需求預測模型進行城市選擇 首先，基于消費者畫像、競品分布、品 牌的定位特殊性進行城市級別的規劃。 通過對品牌消費者特征分析、消費者高 端關聯競品抓取，確定優選目標城市。 再者，通過需求模型預測決定城市級別 的規劃，結合品牌歷史表現和城市未來 規劃發展預期。根據品牌歷史數據、城 市社會經濟數據和消費者偏好，通過回 歸分析、城市打分和容量模型的邏輯的 方法，為企業定制各個城市的新店開張 計劃。 輸入 品牌的歷史數據 城市社會經濟數據 消費者偏好 處理 回歸分析 城市打分 容量模型的邏輯 輸出 各個城市的新店

12、開張計劃 沈陽 西安 福州 南昌 北京 成都 10 5 10 2 5 3 示例 示例 示例 未來消費者系列研究 | 品牌驅動，數據賦能的門店布局優化方案 5 第四步，通過品牌增長場景測試與管理層判斷企業開店壓力，確定增長場景 綜合考慮企業增長計劃、市場潛力和品牌競爭力，品牌可以根據不同的市場環境將增長計劃劃分為跟隨市場、保守增長和沖刺 增長三大主要場景。并從現有規模、1年后規模和3年后規模來對企業增長場景進行測算和規劃。 第五步，運用行業領先的大數據和專業 地圖技術商圈級別的規劃 大數據將成為品牌確定商圈級別主戰場 的重要幫手。在實施過程中，數據爬 蟲、門店定位、競爭對手數據比較和評 估能力是

13、商圈層面規劃的關鍵點。通過 回歸分析、商圈打分和商圈容量估算， 大數據將對社會經濟變量，其他品牌布 局和商圈居住人口和客流人口等數據進 行綜合分析，得出各個商圈的新開門店 數，并提供商圈層級的建議新開門店數 量配置計劃。 第六步，面向未來的自動化商場選擇建議 商場規劃建議將結合現有商場與未來待開 業商場數據，提供自動化的建議生成算法 及工具。綜合考慮已開物業和待開物業， 對物業進行綜合打分，為企業提供一款集 城市與商圈信息、新店數量、物業名單等 指標的自動化物業推薦工具。 年均新 開店數 沈陽 西安 福州 濟南 上海 上海 新開門店數量 南昌 北京 成都 長沙 場景1 跟隨市場增長計劃 現在規

14、模1年后規模3年后規模 10億11億13億 100120150 跟隨某行業市場制定 10%的年復合增長率 場景2 保守增長計劃 現在規模1年后規模3年后規模 10億12億17億 100150200 以20%的年復合增長率 保持競爭力 場景3 沖刺增長計劃 現在規模1年后規模3年后規模 10億13億22億 100180500 以30%的年復合增長率 快速趕超同行競品 視圖1：城市視圖2：商圈視圖3：商場 10 2 3 3 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 5 10 6 40 X 2 5 3 20 上海龍之夢 未來消費者系列研究 | 品牌驅動，數據賦能的門店布局優化方案 6 大數據驅動的門店

15、布局優化案例 案例一：中國零售市場布局優化 某時尚運動品牌，在競爭對手加快布局 線下門店的形勢下，該品牌提出了中國 零售市場布局優化的訴求。該品牌的目 標包括：基于前期競品對標與新零售戰 略規劃，發現線下門店的積極擴張將對 品牌的未來發展起到決定性的作用；創 建一個積極的、系統的市場規劃方法/工 具，以優化品牌在中國的足跡與步伐； 在未來3年，在足量數據支持下，以理 想的速度與優勢的資源積極擴展門店， 占據競爭先機。 經過大數據驅動的門店布局優化方案， 該時尚品牌的線下門店布局得到了合 理的優化：首先，1300+門店成功被配 對、分組并匹配關/轉/增等行動方案； 其次，通過與品牌高度相關的多因

16、素回 歸分析發現并增加10+有潛力的城市， 修訂了戰略排名前50的城市，并將他們 分為三個等級；再者，通過使用大數據 和相關算法制定城市/商圈/商場三個級 別的擴張計劃，并提供自動化工具方便 客戶與經銷商溝通及計劃調整；此外， 該品牌還定義未來三年增長愿景與目 標，合理分配線下門店擴張資源。 案例二：招商布局優化與行業趨勢研究 國內某知名地產商正在尋找一個平臺， 希望能分析其所看好的特定行業在商業 地產的布局情況，以獲取該行業所能帶 來的協同效應和其消費者購買的驅動因 素，特別是通過數據體量龐大的地理POI 和社交媒體渠道來實現。與此同時，客 戶還為其現有和未來的消費者尋找一個 全面的標簽系統

17、(社會行為驅動)，以達 到市場營銷精確定位和門店選址溝通的 目的。 經過大數據對行業趨勢研究、門店選址 和人群畫像的分析，該房地產企業的招 商布局得到優化。首先，企業通過地理 POI和主要社交媒體平臺，根據消費者 的購買情況，分別分析與此行業相關及 不相關人群的消費者人格模型。其次， 深入分析每個消費者人格模型，其潛在 購買行為及其購買的觸發點。最后，整 合數百萬遍社交媒體帖子、評論、圖 片和信息，分析該行業所帶來的協同效 應，進而形成新的銷售和布局戰略。 適 用 行 業 體育用品美妝食品飲料教育其他 未來消費者系列研究 | 品牌驅動，數據賦能的門店布局優化方案 7 結語 在大數據的加持下，品

18、牌的線下門店布局 將迎來關鍵轉型和效益優化。未來，品牌 方將不再拘泥于經銷商模式，其門店的布 局優化也將逐漸從被動反應、經銷商驅 動、機會主義、基于經驗和人工操作，轉 向主動出擊、品牌驅動、戰略指引、基于 數據和依靠工具和系統支持。 在線上線下融合趨勢下，基于品牌特征 的大數據門店布局優化為品牌新零售布 局提供了嶄新的思路。首先，品牌可以 基于品牌特征和發展愿景進行優化，通 過緊密聯系品牌未來3至5年的增長愿景 進行前瞻性門店拓展步驟分析；再者， 通過多維度的大數據整合分析，依托大 批量城市屬性與商圈屬性數據，輔助全 局深度分析。同時，利用自動化工具支 持數據更新，解決網點布局調研耗費大 量人

19、力與時間的能力瓶頸。最后，推動 模式創新。在全新的模式下，品牌將基 于市場真實需求戰略性布局優化。隨著 越來越多品牌主導的門店規劃和系統性 實施，獲得市場的關注和認可，該模式 創新也將引導經銷商開店方向，并幫助 品牌方加強對自身品牌的管控力度。 品牌定制 模式創新 數據整合 基于品牌特征和發展愿景進行優化 整套方案基于品牌特征屬性定制化 緊密聯系品牌增長愿景進行前瞻性門店拓展步驟分析（支持未來3至5年） 改變模式，實現品牌主導門店規劃和系統化實施 基于市場真實需求戰略性布局優化 項目成果將推動經銷商開店方向，加強品牌管控力度 多維度大數據整合分析，提高科學性，節省人力與時間 整合多數據維度，覆

20、蓋大批量城市屬性與商圈屬性數據，以輔助全局深度分析 自動化工具支持數據更新，解決網點布局調研耗費大量人力與時間的能力瓶頸 未來消費者系列研究 |品牌驅動，數據賦能的門店布局優化方案 8 聯系方式 張天兵 亞太消費品與零售行業 主管合伙人 電話: +86 21 6141 2230 電子郵件： 許思濤 中國 首席經濟學家 合伙人 電話：+86 10 8512 5601 電子郵件： 戴建華 中國消費品及零售行業 咨詢副總監 電話：+86 21 2312 7028 電子郵件： 胡怡 研究 研究員 電話：+86 23 8817 8295 電子郵件： 凌佳穎 中國消費品及零售行業 管理咨詢合伙人 電話：+

21、86 21 2312 7066 電子郵件： 陳嵐 研究 總監 電話：+86 21 6141 2778 電子郵件： 楊春秀 中國消費品及零售行業 咨詢副總監 電話：+86 21 6141 2712 電子郵件： 未來消費者系列研究 | 品牌驅動，數據賦能的門店布局優化方案 9 關于 Deloitte（“”）泛指一家或多家有限公司，以及其全球成員所網絡和它們 的關聯機構。有限公司（又稱“全球”）及其每一家成員所和它們的關聯 機構均為具有獨立法律地位的法律實體。有限公司并不向客戶提供服務。請參 閱 亞太有限公司（即一家擔保有限公司）是有限公司的成員所。亞太有 限公司的每一家成員及其關聯機構均為具有獨立

22、法律地位的法律實體，在亞太地區 超過100座城市提供專業服務，包括奧克蘭、曼谷、北京、河內、香港、雅加達、吉 隆坡、馬尼拉、墨爾本、大阪、上海、新加坡、悉尼、臺北和東京。 于1917年在上海設立辦事處，品牌由此進入中國。如今，中國為中 國本地和在華的跨國及高增長企業客戶提供全面的審計及鑒證、管理咨詢、財務咨 詢、風險咨詢和稅務服務。中國持續致力為中國會計準則、稅務制度及專業人 才培養作出重要貢獻。中國是一家本土注冊成立的中國專業服務機構，由 中國的合伙人所擁有。敬請訪問 的社交媒體平臺，了解在中國市場成就不凡的更多信息。 本通信中所含內容乃一般性信息，任何有限公司、其成員所或它們的關聯機構 （統稱為“網絡”）并不因此構成提供任何專業建議或服務。在作出任何可能 影響您的財務或業務的決策或采取任何相關行動前，您應咨詢合資格的專業顧問。 任何網絡內的機構均不對任何方因使用本通信而導致的任何損失承擔責任。 2019。欲了解更多信息，請聯系中國。 Designed by CoRe Creative Services. RITM0373170