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如何做促销活动的数据分析

2017年11月27日 | 作者: adminlin | 分类: 企业管理满意度 | 

 零售业经常会做一些买多少送什么的促销活动,比如买2000元送礼品等。但如果具体问到为什么是买2000元就送,往往都答不出来。因为这个数据一般是“拍脑袋”的结果(并且名为经验)。可是,这个数值如果抓不准,影响非常大:高了,促销没有效果,因为消费者如果“够”不到,他就不会去“购”了;低了'销售就不能最大化,因为平时消费超出2000元的顾客通常是坐享其成的,不能带来销售上的


  零售业促销活动通常不外乎以下几点目的和作用:第一是为了销售的最大化,这是大部分促销活动的主要目的,主要为了让消费者“多买”;第二是为了利润最大化,这主要是针对一些新产品或限量商品的促销;第三是为了使消费者产生购买冲动;第四是为了清理库存或回笼资金;第五是为了打击竞争对手或吸引客流……


  在这里,笔者先谈如何确定零售业买赠促销中销售最大化的平衡点。


  大家先试着来做一道题:图表1是某品牌vIP客户平均每次习惯购买的金额,以及相对应的VIP数量。下个月,公司拟做一次购买大于―定金额就送名牌包的促销活动。现在需要确认:买多少钱送名牌包,才可以实现销售最大化?为什么?


  假定公司只有这一种礼品,同时vIP顾客只能接受比习惯最高多花60%金额的消费。


  为了计算方便,本题做了一些简化处理,比如消费者的习惯购买金额应该是线性的,笔者把它区间假设确定了1760元买赠,那么,它可以覆盖1100~1700元四个价位段的人群。第二步:确定销售最大化的区间段。所谓销售最大化,实际上是销售增长额的最大化。可以用每个价位段增长的销售额去乘以对应的人数。需要注意的是,如果是“1760元买赠”,那么对于1300元段的人群,它的销售增加额不是780元(1300*0.6),而应该是460元(1760-1300=460元)。因为大部分消费者是采取最小金额购买得赠品的策略。


  将上面的结果一一对应计算,就可以得到图表3的平衡点曲线,从图中可以发现,1300元对应的2080元是销售增加最大化的点,销售增长为120009万元,而1100i对应的1760元只有增长10500万元。


  你算对了吗?在举办促销买赠活动时,我们最大的困惑往往是赠品太少,而这题的前提是赠品无限多,实际上这种情况是不存在。所以,我们还有必要计算一下赠品有限的情况下的平衡点。


  假设上题的赠品只有10万份,那么再根据上面的思路计算一下平衡点是多少?2400元,对,就是1500元对应的价格(1500*1.6),这个平衡点能保证销售增长是最大化的,增长8000万,而2080元的增长只有760万元。曲线图如下:


  从图表4可以看出,赠品减少为10TY后,共有四个价位段(900-1500元)的最大增加销售有下降。如果赠品数更少,这个平衡点很可能继续向右移动。(注意:这不是普遍规律,只有在各价位段的消费人群启正态分布才成立)。


  用这种方法建立促销模型后,每次促销活动就相对简单了。当然这种模型的目的是销售增长最大化,而实际上这只是促销目的中的―种,不同的促销目的,平衡点自然不―样。


  消费者产生购买冲动的买赠此时的买赠是为了解决消费者买与不买的问题,而不是解决买得更多的问题。这种情况就是俗话说的“买就送”所以一般不会有固定平衡点的概念。如果赠品是无限多的话,理论上买100元到2300元的顾客都可以赠送,因为我们需要让每一位顾客产生购买冲动。


  这种情况可以采用“动态平衡点”的做法:即店铺不要有该促销活动的海报等宣传(避免投诉),让店员来把控平衡点,当顾客在买与不卖间犹豫的时候抛出这个活动来。


  这样做对于零售商来说有些问题:一是买100元就送赠品总是感觉到亏,二是赠品也不是无限多的。同时,还是希望透明化(有一个赠品价格,有宣传),也希望能最好销售最大化一些。这个时候,我们可以根据赠品数量的多少由2300元往前推,如果你有5了万的赠品,可选择1900元作为平衡点,2.3万的赠品选1300元。具体可见,图表5:


  清理库存首先,通过数据分析找到和库存积压产品销售关联度最高的产品(连带销售率最高那个品类或单品),必要的时候可以分析关联度到第三、第四层。其次,找到关联度最高的那条线的产品最佳组合,那么,这条线的零售总额就可以作为买赠平衡点。当然得辅以其他条件,比如消费者的购物篮中必须有产品线中的任意一个或直接指定库存最高那个。


  打击竞争对手的买赠,这个相对简单,只需要参考竞争对手促销活动的买赠金额,从而制定促销买赠的价格相对应的人群段。比如,假设对手是1100元7万人段,那你就选择900元6万人段。这样你就覆盖了36万人的区间,而对手只有30万人的覆盖。


  在零售行业很多东西都可以实现数据模型化,实现量化管理,但前提是需要管理层除了经验判断外,还要相信数据的作用,同时舍得在这方面投资。



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