生鲜零售一直是热议的话题之一,随着新冠疫情的蔓延,消费者对于生鲜的需求倍增,生鲜运营这一老生常谈的话题再度被推向高峰。生鲜运营是一项需要十分精细化运营的工作,损耗是生鲜管理的核心,不仅损失毛利,还极度影响销售机会,这些一直是零售商们致力于改善的解决的问题。
2019年步步高基于实际问题做出实施策略调整,基于数据驱动和软硬件工具配合门店营运生成决策,首先来看看这个门店生鲜信息化运营项目的成效:
▲ 实现试点门店全店销售额及毛利同比双增长,坪效提升9%,劳效提升27%,周转控制在30天以内;
实现这些成效也并不复杂。生鲜控制损耗的着力点为:动态出清、动态盘点、需求预测&订货、合理定价。生鲜损耗来源主要是三块:采购品质、库存过多、出清不及时。围绕这三块内容,步步高将重点场景进行了分解,构建了从评级、预测到预警、出清再到整体分析的数字化生鲜运营新模式,依据商品质量、预测销售量以及库存量等指标,配合更完善的出清策略及时预警出清,以此来降低生鲜的损耗。根据以上的思路步步高进行了一下5步操作,下面就来一一介绍一下:
第一步就是从源头开始,在订货时对商品进行评级。为了能够更好的保证供货商不会配送那些保质期比较差的,或者卖相比较差的一些商品,通过评级做一个表单的收集,商品来了以后直接扫描商品,该商品的数量、品质、评级就能显示出来。零售商就能看到商品在其他门店的收货评价情况,如果别的门店都评价商品很差,需要开箱检查。如果扫了码以后,看到其他门店里面都评价说百分百的好,那就直接收货或者随机抽检就可以了。这样一来,收货就被很好地量化了。而且也能节省收货时间,规范供货商行为。
门店商品的销售情况和门店的客流息息相关,因此对商品进行销售预测的同时,首先需对门店的客流做好预测。通过考虑多个特征,将星期,节假日,天气,季节,气温,历史客流,门店经营面积等指标综合考虑构造特征工程,采用高效的集成算法XGBOOST进行预测,门店客流预测准确度达到95%。
生鲜商品的销售预测不同于电商商品的预测,排面是否有货、排面摆放是否丰满、商品的品质、替代商品等因素均会对单品的销售产生一定的影响,试图用门店客流解释单品的销量基本是不可能的,通过数据分析发现许多门店客流为8000,但销量为0,而门店客流为5000时,销量却可以为800的情况。但生鲜销售与品种却有着很强的相关关系。如下图:
同一品种在门店的销量基本趋于稳定,即品种的门店渗透率相对来说比较稳定,原因主要在于单个顾客单次购买生鲜商品的量基本是稳定的,而品种内部的各SKU间存在较强的替补性,如果已知某品种的预估销量,其下面的SKU现有库存量是否超标以及未来的订货量也就基本准确。
步步高正是在这一思想下做的生鲜商品的单品预测。通过对商品打标签归组,然后依据商品的日均销量,销量标准差,价格变革标准差等多个指标进行聚类分析,根据最优聚类规则,确认了商品的4个分组。然后,对不同类别的商品采用不一样的回归预测模型。
得到预测的结果后,通过移动化工具将单品销量的预测结果再结合单品的库存、保质期等因素做综合比较,计算出商品的风险库存、预计售罄日期等主要预警参数。
借助帆软工具快速开发移动端产品,在移动端展示门店生鲜商品库存预警列表,门店的生鲜运营人能直接通过预警结果,对预警列表中的商品进行“调价”、“发券”等操作,打通预警即实施的闭环,对于有能力的员工同时提供查看细节的功能。为逐步降低操作及推广难度,对于预警单品进一步排序,告知处理前X个单品即解决了主体问题,预警可以无限,但操作必须相对有限。
精细化运营离不开数据的指导,出清只是解决了一些重点的单品或者爆品的销售问题,还要解决整个品类的运营问题。通过梳理门店运营场景,步步高建立了一个数据报表体系,考虑到门店一线人员数据意识仍需培养,每日定点在群里发布报表截图,并就报表中存在的问题作说明,寻找问题及机会点。慢慢的养成全员看报表,拿数据说话的习惯。
品类销售同比表,统计品类维度的订单数、销售额、毛利率及去年同期毛利率等指标,能够正常的看到水果和蔬菜两个品类的毛利率经过调整后,明显比去年同期高出20%。
品类销售分析表,试点门店的扫描毛利率高于其它门店,会员渗透率高于店群平均水平。
品类销售类型分析,试点门店正常销售占比最高,毛利率也是最高,说明门店的生鲜运营慢慢进入良性循环,并不是特别需要依赖打折促销等活动来追求销售。
对试点门店生鲜商品采用生鲜运营新模式,进行一系列精细化运营动作后,大幅度的降低了生鲜商品的损耗,提升了生鲜商品的毛利率。
文章中所述方案来自于2019年CHINASHOP金翼奖“供应链高效运营奖” 帆软获奖方案,即为步步高商业连锁股份有限公司提供的方案。
帆软软件有限公司是中国大数据BI和分析平台领导厂商,专注商业智能和数据分析13年,企业合作客户11000余家。据IDC和CCID等多家机构的行业分析报告评为商业智能领域占有率第一。返回搜狐,查看更加多
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