使每一个购买计数

使用解决零售挑战分析的力量 50% 即使是前10%你的客户，你只占他们类别的50%花。 20%Top 前20%的客户通常占75%的销售额。 你fi发现了吗如何脱颖而出人群? 你是否及时suffi专注于你的最高值顾客? 你的最高价值客户使用您的所有频道，而您的最低价值客户是单通道专注。 价值最低的50%的客户可能占5%的销售额，但占20%推广成本。 你在利用全渠道优惠提高寿命值? 你的促销让你最坏的客户更少有价值吗? 分析见解 10% 价值的差异前10%之间接下来你的10%客户是频率不是篮子大小。 每个零售商都希望增加销售额。挑战是他们有很多可供选择和有限的选项资源来应用最好的方法。 你的目标是正确的客户驾驶再来一次? 在OC & C，我们与许多专业世界各地的零售商来识别最大化ROI的正确机会。我们明白，虽然每个企业是独一无二的，就像它的客户一样，有某些常见的线程，将永远保持真实。 这些见解可帮助零售商认识到发展更深层次的重要性了解他们的客户是否创造最佳的增长战略这是： •增加您的客户数量•实现更高的购买频率•增加平均篮子大小•调整您的价格阶梯•专注于您的促销支出 90days 中的行为fi数字化的第一个90天客户是一个近他们的完美指标一生的行为。 你有身份证吗你的fi第一组高频率客户? 一个模型答案 分析帮助我们解决零售商最棘手的问题问题-特别是当多重因素如由于价格、SKU组合和促销必须一起处理。 通过远离高层平均值，分析帮助我们检查您的业务最细粒度水平到发掘关系在典型的咨询评估。 是什么让我们不同？OC & C融合了分析和战略创建可操作的见解recommendations. 混合使用专有工具和定制的，人类主导的分析，我们工作协作和透明与我们的客户。我们与大量的数据量和平衡我们的商业技术实力将相关见解转化为业务成果。使用我们的方法，我们通常已经实现了改进5 - 10%以上为我们的客户。 OC & C混合物分析和战略洞察合作带来可操作的recommendations 以及一次性回答一个艰难的问题，我们还帮助我们的客户构建他们内部的持续分析能力组织。 我们混合使用专有工具和定制分析以分离多种因素的影响 通过分析，我们帮助您find正确的SKU组合，定价和促销将增强您的Profi能力分类 SKU排名通过保证金 范围和SKU生产率 在大多数类别中，表现最差的SKU破坏利润率，因为低利润率SKU只是简单的蚕食高利润SKU。 我们部署了先进的分析模型，以了解可替代性和在销售、利润率、增量的基础上，优先考虑“好”和“坏”SKU(即与蚕食相反)、参与高价值篮子、采购通过目标客户或任务，以及其他竞争需要fi和最佳的SKU组合为您的投资组合。感谢我们的建议，客户有通常实现5 - 10%范围内的利润率提升。 通常，您可以取消列出10 - 20%的SKU以提高fi的可得性。关键是fi和要削减的正确SKU 空间分配 空间生产力分析揭示了一些类别比其他的更接近fi表。 事实上，再深入一步，我们可以在微观层面细分您的类别与宏观层面相比，还可以确定如何在你的书架上留出很大的空间一个类别中的每个产品。我们的方法带来了销售提升为客户提供5 - 10%的范围。 我们使用高级分析来衡量类别表现的可变性并通过重新分配来优化空间从低fi能力类别到高Proficability categories. This is not just一个看平均值的问题，但是看看增量效应或多或少的空间。 类别性能变化 利润率(%) 价格优化 价格是一个非常有效的性能杠杆-但是在现实世界中，通常是“价格阶梯”物质，即低价SKU之间的价差和一个类别中的高价SKU。 消费者的行为不是线性的-小的价格变化可以引起巨大的需求的某些部分的反应曲线，并导致完全冷漠在别人。 结果？定价决策是变得越来越非线性和不稳定。我们需要考虑到出现的弹性差异跨类别、跨客户类型和混合的SKU。 不同SKU的相对价格重要，有时是所有类别成交量到最低价格的SKU。 我们使用高级分析来优化价格和降价，创造最好的跨品牌和 考虑其他因素，例如捆绑，忠诚奖励。 消费者定价决策是越来越多的非线性和弹性单独是不足的fi优化价格 零售价格优化 高达30％的促销活动不会产生正面一旦我们控制了诸如蚕食和餐具室装载 促销有效性 大部分促销投资都被浪费了。事实上，高达30%的促销活动不会产生积极的影响Profi能力。 高级统计建模隔离销售和利润率的各种驱动因素并使我们能够创造最佳促销结构和类别 有许多因素是对估计时的控制至关重要真正的促销效果： •客户提出销售(即储藏室装载)发生在全价 •端到端利润低于由于诸如劳动力成本、供应商资金 私人标签 客户分析使我们能够识别客户行为的差异颗粒级。 零售商可以很明显地fi通过以下方式提高Profi的能力有针对性地使用私人标签产品 将此与定性研究相结合对客户态度的影响最高我们的潜在客户群可以介绍自有品牌产品。 当你增加你的私人标签参与，哪些制造商品牌你应该最佳地取消列表吗？ 零售商可以引入自有品牌对于相对fi能力和消费者购买私人的意愿标签是最大的 STO优化您的商店 存储性能和劳动力 零售店绩效和员工生产率因格式而异，也就是说，一个小便利店会有所不同从一个大型超市来看StaffiNG利用率、操作标准或布局。 统计建模允许我们按交易模式和分析性能差异。我们帮助您fi和实施最佳绩效策略，包括劳动力时间分配，轮班模式、临时工与长期员工利用率及其他基于对供需因素有深刻的理解。我们的客户有使用我们的方法节省了高达10 - 15%的成本。 零售商可以改善劳动力通过集中高影响力来实现性能活动，更有效地重新分配员工fi以满足需求和finding最大过程不相关fi数据 存储格式和位置 零售商面临的最重要的决定之一是在哪里开设新的商店。 使这一决定更加复杂的是，每个新地点都会对蚕食现有的房地产销售。这种影响因格式和其他因素，使得选择具有最大投资回报率潜力的潜在地点变得困难。 使用统计建模，我们了解现有的位置性能特性file按类型预测新地点的表现(如高街、购物中心、交通枢纽)，社会人口统计学、竞争对手特征和其他因素。结合商业叠加和对多个场景进行建模使我们能够选择最佳集合的新位置，以包括在您的网络计划，并最大限度地提高ROI。 CUSTO优化客户和频道混合 高级建模解锁finding的增量收入正确的客户群和发展最好的对他们的战略 客户战略和CRM 并非所有客户都一样。顶部25%的客户推动了75%的销售额。 细分客户群对于理解潜在的价值驱动因素，并制定正确的增长战略。 一般来说，20 - 50百分位的客户是“频率游戏”，而60 - 80百分位数是“篮筐大小”的比赛。 先进的建模通过finding来释放增量收入客户细分，并将最佳行动与这些细分市场保持一致。 市场营销有效性 零售商越来越媒体的压力越来越大面对一个不断增长的通道数选择，尽管更严格的广告预算。 机构强调某些渠道超过其他，例如电视。 我们可以帮助您找到更好的答案。使用专有的计量经济学归因建模，我们取消了增量每个渠道对销售的影响，无论是通过大众媒体，还是在线和社交，印刷或其他。此外，我们还可以帮助您了解每个历史性的运动。这可以让你通过以下方式优化媒体预算分配年/日的频道和时间，并制作更现实的增长预测。 高级分析可帮助您估计增量影响每个营销渠道，最大化每个人的回报你花的媒体美元 数字 优化SKU组合，定价和促销只是对电子商务业务来说同样重要实体店. 让电子商务渠道变得更加复杂但令人兴奋的是，零售商现在具有跟踪个人客户行为和购物的优势模式，以提供最大化价值的量身定制体验。 使用分析，我们了解购买旅程，并将它们与复杂的模型来分析客户的在线行为模式 使用分析，我们了解购买旅程(如送礼、假日等) 此外，在电子商务以及我们经常看到的m - commerce扩展购买之间的间隔。甚至沉重，并将它们与复杂的用户可以变得滥交，而高转化率不一定信号是一个很好的体验。因此，它是关键是要遵循的购买模式客户尽早创建忠诚度驱动举措。 在线分析客户的模型行为模式。这允许我们优化整个过程中的客户交互数字旅程，帮助您在线定制针对个人客户的策略，使用网站显示, SKU组合,促销offers. 建立一个分析能力 有时我们会抓到一个fish你。其他时候，我们支持我们的客户将建立他们的fishing能力。 成功的分析能力需要长期需要的一些必要条件。最大的挑战是建立分析创造最大的价值，并启动文化支持新功能所需的更改引入组织。 通过与你的高层领导密切合作，我们可以帮助你评估你目前的状况,创建愿景，并将其嵌入你的组织。 成功的分析能力需要正确地处理一些要务对于长途运输 建立成功分析能力的10个倡议 Conclusion 我们的分析驱动解决方法零售挑战取得了巨大的成功。我们已经在5 - 10%性能提升各种零售客户，包括领先连锁店，超市，药店，加油站和许多其他人。 首席执行官应该强调建设必要的功能来启用更系统的集成方法分析整个组织。当他们寻求最大化他们的他们应该考虑的表现The following: •我的类别买家理解吗他们的定价和影响其余的促销决定投资组合的? •我是否将业务重点放在正确的客户和SKU会最大限度地提高我的fi能力吗？ ·是否有机会重新计算fi我的劳动力和网络分配，我是否考虑过潜力负面影响? OFFICES贝洛奥里藏特香港伊斯坦布尔伦敦慕尼黑New York巴黎圣保罗上海华沙 关键联系人詹姆斯·沃克合作伙伴，全球分析主管james. walker @ occstrategy. com 大卫·兹德拉夫科维奇准合伙人，分析主管david. zdravkovic @ occstrategy. com © OC & C战略顾问2018。商标和徽标已注册OC & C战略顾问的商标及其许可方。