在之前的系列文章中，我们详细介绍了新零售的概念，包括：整体概述，指标体系建设，三大解决方案（门店、产品、会员）。和深入新零售店管理解决方案，为读者呈现了大量丰富而优秀的解决方案。
回顾前文： 新零售时代，推动智慧零售全面升级！ 新零售门店、商品、会员运营管理指标概览！ 新零售的店铺管理方案分享，每个人都可以做个好店长！ 在本系列中，今天我们将继续深入挖掘新零售三大解决方案中的第二个重要解决方案新零售商品管理解决方案。
本文重点介绍：
传统零售业商品管理的痛点。
新的零售商品管理解决方案使用哪些数据产品来支持其战略框架？
新零售商品管理解决方案的落地效果及实际应用场景。
本文中的解决方案依赖于报告工具finereport！
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在开始本文之前，我们需要了解产品生命周期管理整个过程包括四个主要阶段：即：介绍期、成长期、成熟期和衰退期。
如图所示
根据产品生命周期的不同阶段，零售商品管理可分为：主要链接如下：
规划产品选型、测试营销和测试营销结果评估新品上市，个性化产品**和营销监控合理下架和高效清算。这种全面的管理流程在零售业中起着关键作用，直接影响着产品在市场上的表现和企业的整体运营。
产品规划的全过程。
本文介绍的解决方案也从这些主要环节入手，逐一分析传统商品经营的痛点，并提出有针对性的应对解决方案。
在商品管理的每个阶段，快消品、餐饮、鞋服业、超市等传统零售行业的管理都面临着一系列挑战。
通过总结大多数客户的问题，我们将采取这些传统商品经营的困境可以归纳为以下几点：
产品选择阶段：许多传统零售行业对产品选择仍有深刻的实证理论
商品选择依赖于主观判断和历史数据，虽然考虑的因素很少，但缺乏基于数据的前瞻性规划。 这使得新的产品与消费者需求的匹配度低，无法最大程度地满足市场的变化和客户的需求。
测试营销阶段：往往缺乏数据分析和可视化，无法对测试营销阶段的指标进行量化
在门店新品试行阶段，存在数据分析可视化不足的问题，导致试行营销环节的评价指标它不能完全量化。缺乏数据分析平台进一步加剧了这个问题，导致新产品测试发布的表现很难做出全面客观的评估，可能存在大宗商品转为正值的潜在风险
当新产品推出时，传统零售业可能也会面临营销和促销手段有限以及新产品推出后对销售数据的监控不足。 这使得在新产品推广过程中难以及时调整策略以适应市场反馈，从而影响新产品的市场表现。
商品成熟阶段：数据呈现不直观，存货风险大; 缺乏异常监测，难以准确及时发现问题
产品进入成熟期后，受到销售报表时效性差、销售数据不直观、数据渗透分析困难等困扰供销环节是分开的因此库存风险难以有效控制。商品异常分析只停留在表面指标，缺乏过程异常监控，无法准确定位具体部门和负责人，进而无法及时跟进和处理异常指标，增加了经营风险。
产品下架换货期间：资金和库存成本占用较高，底层数据资源闲置
商品置换存在滞后性：通常在商品滞销、库存过高时考虑商品淘汰决策，导致资金和库存成本的捆绑很严重。同时，底层数据资源闲置问题也比较突出，未能充分利用历史淘汰商品数据，制定有效的淘汰商品规则，进一步增加了资源浪费。
通过对以上问题的分析，我们的优化方向已经很明显了：
选择——围绕消费者建立核心要素分析体系。
测试营销——构建全过程商品绩效监控体系。
营销——打造科技赋能的个性化运营模式。
销售——打造全流程商品性能监控系统，只能实时跟踪定位问题。
替代——自上而下的规划，高效的管理，完善的迭代分析能力。
核心理念它基于将消费者置于业务的中心建立产品品牌，并实现新零售商品精细化管理
这一理念的本质是深入了解和满足消费者的需求，并使客户体验和满意度成为商业决策的关键指导原则。 通过以消费者为中心，企业能够建立更紧密的品牌-客户关系以达到更有效的效果品牌建设与企业管理。这种精细化的管理方法不仅强调产品和服务的质量，而且更加注重每个阶段提供个性化、高质量的体验不断巩固和扩大消费者忠诚度。
基于上述商品管理问题和优化方向分析，我们需要启动新零售商品管理方案框架的构建。
在程序构建之初，我们需要问几个问题：
定义类别的角色是什么？
店铺品类的营业收入是多少？
谁是企业的客户？
企业的客户在消费什么？
客户在商家购买什么？
如何满足客户的需求？
类别是否需要替换和更新？
考虑到这些问题，我们需要开始工作：品类角色与管理原则的制定、消费群体的细分与定位、门店细分、品类策略的制定、品类回顾与绩效评估、品类的优化迭代。
1.品类角色和管理原则的发展
在这个阶段，我们将深入研究每个类别的角色和特点，并制定相应的管理原则。 通过对不同类别的审查需求、销售特点和市场趋势分析和制定每个类别的业务策略，以最好地满足消费者的期望。
2.消费群体细分定位：
以更精细的方式细分和定位消费者群体是我们下一步的关键任务。 通过深入挖掘不同消费群体的偏好、购物习惯和需求差异，我们能够更有针对性地提供个性化的产品和服务，从而提高消费者的满意度和忠诚度。
3.门店分组：
商店细分是为了更有效地响应不同地区和消费者环境的需求。 通过对店面位置、周边环境、客流特征的详细研究我们对门店进行分类，并制定管理和运营策略，以确保每家门店都能最大限度地发挥其潜力并提高运营效率。
4.制定品类策略
这是确保各个产品类别在市场上取得成功的重要一步。 通过深入分析市场趋势、竞争对手和消费者需求，我们能够制定符合品类特征的策略，包括产品定位、定价策略和促销工具，以最大限度地提高该类别的市场份额和盈利能力。
5.类别审查和绩效评估
它是持续优化的关键环节。 通过对每个类别的销售数据、客户反馈和市场表现的深入评估，我们能够确定优势和需要改进的领域。 这不仅有帮助查看品类策略的有效性它还为进一步优化提供了坚实的基础。
6.品类优化迭代
这是品牌管理中一个连续的循环过程。 在绩效评估的基础上，我们能够确定需要调整和改进的领域，以便我们能够制定新品类战略和战略方向。这种迭代过程使品牌能够及时适应市场变化并不断改进品类竞争力强，适应性强。
通过这一系列工作，我们将以消费者为中心，深入挖掘各方面的需求准确制定品类管理原则详细细分消费者群体跟科学集团商店实现更精细化的管理，更高水平的品牌建设。 这将为企业在激烈的市场竞争中脱颖而出奠定坚实的基础。
新零售商品管理方案的架构设计如下：
从整体上看，企业可以经历以下几点：四、大数据应用支持
先进的数据集成平台
企业级网络报告平台
BI 自助分析工具
数据可视化多终端（PC和移动）显示大屏
在此基础上，公司能够进行全面的产品管理战略规划、业务战略、运营分析和业务指导
——数据集成，提供强大的数据基础
建立复杂的数据集成平台是企业数据管理的关键步骤。 这意味着可以使用 finedatalink 将来自不同部门和系统的数据被集成到一个集中的平台中以确保数据的一致性和准确性。 此集成功能为：类别回顾提供了全面的数据库让企业深入了解每个类别的销售业绩、库存状态和市场反馈等关键信息。
生成、共享和自定义各种报告
通过构建企业级网络报告平台，企业可以方便地：生成、共享和自定义各种报告该平台可以提供品类表现的实时监控，以及灵活的报表展示，让决策者可以快速获取关键指标，对品类评审进行深入分析。
——自助品类分析及个性化分析报表
商业智能 （BI） 自助分析工具使业务用户能够在不依赖技术团队的情况下探索数据。 通过使用这些工具，您不仅可以进行更深入的品类回顾性分析，也是根根据实际需求生成个性化报告和仪表板。这种灵活性有助于发现隐藏在数据背后的宝贵信息。
——数据可视化多端显示屏：
为了保证品类评审的结果可以在企业中找到内部完全共享通过finereport建立数据可视化和多终端展示的大屏幕系统非常重要。 这可以是两种支撑的集合PC端也支持移动端的平台，通过直观的图表和图形显示品类表现使整个团队能够更直观、更实时地了解类别审查结果，从而更快地做出决策。
通过这四大数据的应用支持，企业可以在品类评审等业务活动中实现更高效、更智能的数据管理和分析为品牌的战略调整和优化提供有力支撑。
1、商品经营指标的拆解与分析
零售业商品管理指标细分为以下分项指标：
主要指标内容和分析维度有：
（1）门店商品结构指标：
从门店、产品、首选SKU数量、动态销售SKU数量、首选SKU占比、首选商品销售贡献、涉及品类数量、动态销售品类等方面进行对比分析，帮助企业根据不同的门店类型和位置优化产品组合， 提高门店的销售效率和客户满意度。
（2）品类分析指标：
品类SKU数量上限和下限分析：
分析门店数量、品类、首选产品、动态产品总数、结构系数、品类SKU上限、品类SKU下限等，确定各品类所需SKU数量的合理上下限，避免库存过多或过少。
产品增长率分析：
从销量、销售增速、品类等维度分析不同品类的销量，了解市场趋势和消费者偏好的变化。 引导企业在不同品类进行投资和配置资源，确保更多潜在品类得到更多关注。
（2）客户消费能力指数：
平均订单价值分析：
分析平均客户价值，研究客户每次购买的平均支出金额，揭示客户的购物习惯和支付能力。
客户订单中SKU数量分析：
分析客户每次购买的平均 SKU 数量，以揭示他们的购物范围。
（3）**灵敏度指标：
*金额分析：
分析**金额和非**金额的比例，了解不同**活动对销售的影响，评估客户对**的敏感度。
*消耗频率分析：
分析消费频率分析和非消费频率分析，了解其响应和参与**。
二、零售店铺管理解决方案应用场景
应用场景一：产品选型-产品规划
产品选型是商品规划中的关键环节，直接关系到企业的产品组合和市场表现。 在这个阶段，企业需要仔细考虑和规划每一类产品，以满足不同消费群体的需求。
在商品规划的初始阶段，企业可以通过：深入的市场研究和分析解码消费者行为，了解竞争对手的表现，并掌握行业趋势。基于这些信息，制定企业品牌的核心定位和目标消费者的特征，并为产品的选择提供指导原则。
对于每个品类，企业都需要明确采购和销售框架，明确产品规划的方向。 这包括 g面向MV，专注于最大化销售; 以利润为导向，着力提高产品利润; 宽度导向，追求品类的广度; 面向深度，着重提升品类深度。 通过这些规划方向，企业可以有针对性地确定每个品类的选型策略。
应用场景二：试销——新产品试销及正面产品评价
测试营销是商品管理中的一项关键活动，它涉及向市场推出新产品、消费者反馈和最终，决定是否将新产品纳入官方产品线。在这个过程中，使用FineReport等报告工具和一些BI分析工具可以为企业提供强有力的支持。
企业可以随时跟踪新产品试销业绩。 这包括：销售趋势、地区差异、消费者反馈等方面的数据，为企业决策提供及时准确的信息。
其中，finereport的可视化报表平台可以生成直观清晰的报表，这将是全新的试上市阶段的关键指标以图表的形式呈现。这包括销售的增长曲线、不同地区的销售占比、不同渠道的销售对比等，让决策者可以更直观地了解新产品的市场表现，企业可以更深入地挖掘新产品测试营销的效果。 全面分析销售数据、市场反馈、活动等维度对新产品是否转化为积极产品进行全面评估。
测试市场结束后，使用finereport生成一份全面的新产品测试营销报告，用于测试营销阶段销售、市场表现和消费者反馈做一个全面的总结，进行新产品成功率评估。这为业务决策者提供了强有力的支持，以决定是否将新产品转化为积极的产品。
应用场景三：运营框架设计
将来自不同来源的数据集成到一个平台中。 通过实时监控仪表板，企业可以实时完成跟踪关键数据，例如商品销售、库存状态、购买进度等确保全面了解产品的健康状况，并生成有关产品销售的详细报告，包括：销售、销售渠道、热门产品和其他信息。 通过这些报告，企业能够更好地：了解销售趋势，从而做出更精准的需求**，并有针对性地调整库存和**链。
通过 FineReport库存管理报告企业可以实时监控各个仓库的库存水平**库存周转率，避免库存过多、周转缓慢或缺货的情况。基于这些数据，可以制定智能策略，以确保货物的及时性和有效性。
应用场景四：更换框架设计
FineReport整合库存数据和销售数据，生成一份全面的评估报告，帮助企业了解哪些商品库存积压，哪些商品在市场上畅销。 这可以帮助您确定是否需要淘汰库存高或销量不佳的商品若要标识最终 SKU，请列出过时的 SKU 并替换它。
通过上述数据驱动的零售商品管理策略，企业可以实现以消费者为中心智能选择，带给企业多层次价值通过精准的消费者定位，企业可以深入了解不同群体的购物偏好，从而实现更有针对性的销售策略。智能选品的优化过程是基于对销售、市场反馈等数据的深入分析，让企业更全面、更准确地了解商品在市场上的表现有效避免滞销商品避免库存积压，提高资金周转率。 这不仅有助于提高业务的灵活性，而且使公司能够更灵活地应对市场变化。
这就是本文的全部内容智慧新零售商品运营管理解决方案介绍希望本文能在零售业的数字化转型过程中对大家有所帮助！
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