德勤：零售行業：數字化門店（10頁）.pdf

1、數字化門店 個人基本信息：個人基本信息： 姓名：康琳 （ADA) 職位：管理咨詢云服務高級顧問 電話：18519783785 個人簡歷：個人簡歷： 10年以上線下運營管理工作經驗。 曾任職品牌包括：YUM!、INDITEX、BESTSELLER、 MANGO，等全球知名品牌。 在門店大數據應用、品牌門店數字化運營等方面， 參與過多個項目并有成功案例。 從人、貨、場多方位采集數字化信息，幫助店鋪智能決策，提高店鋪零售運營能力，促進店鋪KPI指標提升 在線實時巡店 遠程巡店遠程巡店 客群基本信息采集分析，如：性別、年齡。 計算跟蹤指標：進店率、上樓率、停留時 長、試衣率、成交率、復購率等， 單店分

2、時段各項數據達成統計，下一時段 目標調整及預警跟蹤 通過數據積累計算平均建議閾值 獨立訪客獨立訪客 熱力動線熱力動線 商品自身對于顧客吸引度的信息采集及分析； 如：商品的設計、定價是否適合當地主客群 不同氣候帶商品組合的適配性 適應客群、推薦成功率 陳列位置、貨架設計分析 商品觸碰探測商品觸碰探測 數字化門店數字化門店 實現商品陳列VS客流動線及停 留VS銷售產出的匹配度評估 分析店鋪空間規劃機會點及調整 方向 軌跡圖分析門店動線設置是否合 理，確認店鋪形象、道具是否需 要優化 數字化數字化門店應用效果門店應用效果 調整前調整前 調整后調整后 日期7月8月9月10月 進店率4.6%9.5%12

3、.0%8.6% 二樓上樓率38.8%43.8%48.0%45.5% 三樓上樓率14.6%18.9%20.9%22.9% 店內客流27,201 31,938 36,265 68,730 客單量1,881 2,426 2,445 3,444 月流水(千元)858 1,439 1,772 2,540 8080萬萬+ +250250萬萬+ + 單店月流水單店月流水 通過對中島服裝板墻和 鞋板墻的的調整 通過每周對指標的追蹤 在陳列、服務、引流等 方面的改進計劃 該店于該店于8 8、9 9兩個月連續突破銷售記錄。兩個月連續突破銷售記錄。 數字化數字化門店業務價值門店業務價值 業務業務 價值價值 客戶畫像

4、客流價值轉化產品配置優化空間規劃及陳列精準營銷 描述店鋪客戶群特征、分析各系列產品 客戶特征 分析門店客群結構，判斷高價值客戶標 準分析門店客戶結構月度變化 維護現有客戶、提升偶發客戶 贏回流失客戶，提升門店客戶經營價值 分析門店客群結構 提升門店客戶經營價值 維護現有客戶 提升偶發客戶 贏回流失客戶 基本特征 生活軌跡 產品偏好/產品意向評測 興趣偏好、消費能力 營銷偏好、媒介習慣 地理位置、生活軌跡 分析客戶結構，界定線上可轉化門店客 戶群體，探尋可轉化群體引流渠道、轉 化措施。 分析進店消費者“來”-“停留”- “買”-“持續買”的購買行為轉化率與 流失率 各轉化環節驅動因素 指導門店環

5、境、產品配置、陳列展示、 銷售人員、營銷活動優化； 構建產品畫像，評估 產品組合效果 構建產品包，提升產 品連帶銷售。 評估店內商品分區與熱力 動線，評估店內展陳效果 評估櫥窗、黃金區展示、 店內陳列優化方向 展示指標表現、優化方向 物料配置表現與優化方向 快速準確評估營銷活動 的觸達與轉化效果 為細分客群設計方案、 準確選擇推送媒介提供 有效數據支撐 促銷效果評價 優化方向： 細分客群媒體匹配 細分客群差異化活動 熱區/冷區/盲區，動線 合理性 分區陳列指標表現與 優化方向 產品觸碰率 產品貢獻評估 產品組合優化 產品包/智能組貨，提 升關聯消費 轉化 流失 制約 驅動 店址 引流 產品 陳

6、列/動線 物料 導購 促銷 其他 二級運營指 標影響效果 分析分析 指標指標 運營運營 應用應用 進店率 停留時長 成交率 復購率 只有進行基于業務的歸因分析才會為企業帶來價值 數字化數字化門店歸因分析門店歸因分析 指標類型指標名稱 獨立訪客 過店客流 進店客流 試衣客流 客單量 進店率 試衣率 成交率 上樓率 消費者-性別分布 進店-男性占比 進店-女性占比 消費者-年齡分布 年齡切片為： 20歲以下 21-25 26-30 31-40 41-50 51-60 60以上 進店停留時間 時間段切片為： 0-1分鐘 1-2分鐘 2-10分鐘 10-20分鐘 20分鐘以上 成交率下降成交率下降 T

7、OP20產品尺碼不全 TOP20可售庫存低于2周 常規店當季下季庫存占比低于85% 試穿過程不到位 親切迎賓不到位 探尋需求不到位 產品介紹不到位 員工缺編 人員排班不合理 產品陳列搭配不吸引人 新品陳列位置、色彩搭配無吸引力 連帶率下降連帶率下降 店鋪陳列不利于連帶推銷 試穿過程不到位 探尋需求不到位 產品介紹不到位 附加銷售不到位（含配件） 服裝套裝成套搭配產品缺失 產品故事包不完整 促銷形式無吸引力 促銷陳列無吸引力 客流下降客流下降 店鋪外部裝潢無吸引力 新品市場推廣不到位 促銷形式無吸引力 促銷陳列無吸引力 促銷陳列調整不及時 親切迎賓不到位 銷售單價下降銷售單價下降 TOP20可售

8、庫存低于2周 當季下季庫存占比低于85% 低價產品提供產品增加 折扣貨品較多，影響銷售單價 新品市場推廣不到位 新品陳列位置、色彩搭配無吸引力 數字化數字化門店的應用全景門店的應用全景 店鋪信息消費者畫像 賣點分析商圈分析 智慧門店 數據中臺數據中臺 指標預警指標預警 任務觸發任務觸發 執行動作執行動作 指標改善指標改善 智能決策平臺智能決策平臺 買單客流、畫像 收銀綁定 試衣客流、畫像 商品拿取次數 顧客行走軌跡 過店客流、畫像 進店客流、畫像、到店頻次 貨架熱力分布 數字化門店數字化門店 真實、有效的終端數據積累 針對各項KPI指標改善的方案建模、關聯度測算 消費者畫像以及其對于店鋪、商品

9、、營運的反饋收集分析 更高效的商品管控支持 產 生 效 益 產 生 效 益 關鍵指標提升比例測算依據 訂單量2% 1500家自營門店 單店平均流水 200萬/年 店效3% 自營門店銷售流水提升：200萬/年*3%*1500=9000萬/年 通過基于數字化門店及業務數據的分析建模，最終實現零售決策智能化 智能智能零售決策平臺業務藍圖零售決策平臺業務藍圖 企 業 決 策 支 持 業務策略 企業數據及第三方數據 門店人員商品會員 接收指令任務，快速響應 數據測定-分析-策略推送 智能協作方式 數據驅動運營決策 精準化指導門店運營 重新塑造業務協同方式 FOR 企業FOR 終端 業務數據 現場數據 運

10、營參謀 店務平臺 執行情況 監控執行效果 自動下達 智能預警 任務下達 任務反饋 店長/店員 智能決策中心 + 決策指令 門店異常 智能優化 場景 模型 零售零售智能決策平臺陳列調整場景示例智能決策平臺陳列調整場景示例 核心理念核心理念： 根據目標重要程度分時段對門店陳列區域客流量、動線熱 力、商品系列的POS數據、進銷存數據自動統計，對關鍵指 標監測分析并識別異常，通過模型策略智能化觸發決策動作 和預警提醒，實現精準化運營，促進門店業績增長。 獲取門店陳列商品區域、陳列區域客流熱力、陳列區域商品進銷存數據獲取門店陳列商品區域、陳列區域客流熱力、陳列區域商品進銷存數據 商品系列陳列圖 根據門店

11、陳列系列的客流數據、商品系列進銷存數據，構建關鍵指標模型進行智能分析根據門店陳列系列的客流數據、商品系列進銷存數據，構建關鍵指標模型進行智能分析 進店人數進店人數進店率進店率陳列商品系列陳列商品系列時間區間時間區間客流數客流數平均停留時長平均停留時長試穿率試穿率 累計累計 銷售額銷售額 銷售占比銷售占比 4411.6% *108/26161人次0.21分鐘17%36727% *208/26108人次0.67分鐘63%1652828% *308/26172人次0.53分鐘41%977616% 揚州萬達店：現場已具備客流、熱力采集設備揚州萬達店：現場已具備客流、熱力采集設備 陳列熱力圖系列商品進銷存數據 根據關鍵指標異常，智能識別模型策略，生成指令觸發預警提醒和決策建議根據關鍵指標異常，智能識別模型策略，生成指令觸發預警提醒和決策建議 異常：異常： 客流量30人，試穿率=0 客流數下降30%，進店率低于30% 當天顧客平均停留時長前7天平均停留 時長 建議：建議： 發送店長調整陳列區域商品任務 發送店長主推款商品FAB話術 發送店長調整陳列斷碼商品下架任務 建議陳列商品清單 反饋：反饋： 調整完成后通過 拍照進行調整前 后的反饋 觸發執行 僅示意 客流高峰時段客流高峰時段 陳列試穿率低陳列試穿率低 客單流失客單流失 1 1 2 2 3 3 結束 謝謝！ 康琳：18519783785