使每一个购买计数

做永远y 购买计数 使用解决零售挑战分析的力量 不寻常的感觉 50% 前20%的客户通常占 75%的销售额。 你是否及时suffi 专注于你的最高值 顾客? Top 20% 即使是前10%你的客户，你只占 他们类别的50% 花。 你fi发现了吗如何脱颖而出人群? 价值最低的50% 的客户可能占5%的 5%销售 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。 你在利用 销售额，但占20% 推广成本。 你的促销让你最坏的客户更少有价值吗? 02OC&C使每一个购买计数 全渠道优惠 提高寿命值? 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。 你的目标是 正确的客户驾驶 分析见解 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。 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： 中的行为 90days •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 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。 •调整您的价格阶梯 •专注于您的促销支出 你有身份证吗你的fi第一组高频率客户? OC&C使每一次购买计数|03 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。 OC&C混合物分析和 战略洞察合作 带来可操作的 recommendations 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。 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。 04OC&C使每一个购买计数 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 典型分析应用 建立一个范围和 数字 空间 分配 优化 您的客户 &频道混合 优化 您的类别战略 优化 你的商店 客户 战略和CRM 促销 有效性 存储格式Private 分析能力SKU生产力 市场营销 Price 有效性优化 和位置商店标签性能 和劳动力 OC&C使每一次购买计数|05 CATEG 优化您的类别和SKU混合 06OC&C使每一个购买计数 GORY 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 OC&C计算每一次购买|07 SKU排名通过保证金 累计% SKU可以被除名增加 Profi能力 增量利润增量销售VolumeSKU的 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。 08OC&C使每一个购买计数 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 OC&C计算每一次购买|09 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。 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 Proficabilitycategories.Thisisnotjust 一个看平均值的问题，但是看看增量效应 或多或少的空间。 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。 类别性能变化 利润率(%) 类别 下四分位数跨商店分布的中位数上四分位数 10OC&C使每一个购买计数 OC&C让每一次购买都有价值|11 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。 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。 客户还进行价格比较考虑其他因素，例如捆绑，忠诚奖励。 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。 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 与竞争相关的SKU。 12OC&C使每一个购买计数 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 Price ≥40 36 32 28 24 20 16 12 8 4 零售商 零售商 客户 零售商 零售商 零售商 气泡大小 表示总计 0 A B D E F 产品销售 Sales 4% 2% 15% 37% 10% 7% OC&C使每一次购买计数|13 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。 有许多因素是 对估计时的控制至关重要真正的促销效果： •PromotionscannibaliseotherSKU •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 14OC&C使每一个购买计数 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 你的投资组合的剧本。 促销对边际的影响 基于价格的促销水平 20-30%30-50%50%+ 成交量提升与无促销 每日利润率影响 附件影响 前拉冲击 劳动影响 食人化影响 年度利润率影响 继续吗？ OC&C使每个购买计数|15 私人标签 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 客户分析使我们能够识别客户行为的差异 颗粒级。 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？ 相对私人标签与。每个SKU的品牌盈利能力 冷饮 牛奶 糖果 早餐谷物 目标段 为了增加自己的品牌参与 类别 有一个高比例 客户愿意 ：替代品 面包 西红柿 土豆 海鲜 酸奶 ： 精神甜点 Water 已编制沙拉 私人标签产品 生成 利润率更高每个SKU 鱼 0%5%10%15%20%25% 相对可替代性 16OC&C使每一个购买计数 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 OC&C使每一次购买计数|17 优化您的商店 STO 18OC&C使每一个购买计数 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 20OC&C使每一个购买计数 店铺性能 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 高表现 平均表演者低表现 0 0200 高 400 Average 600800 Low 10001200140016001800 每平方英尺销售额-潜力 店铺关联时间分配 2%3% 6% 17% 34% 38% 客户互动消除 仓库/库存培训 公司活动 Other OC&C使每一次购买计数|21 存储位置映射 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。 22OC&C使每一个购买计数 OC&C使每一次购买计数|23 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 24OC&C使每一个购买计数 OMER OC&C使每一次购买计数|25 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。 1,470 潜力增加 购物频率 678 69 610 438 63 375 310 60 250 229 56 173 121 86 58 36 12 增量 3 基本收入 4 5 6 7 降低客户价值 8 9 16 10 按客户日期销售 26OC&C使每一个购买计数 OC&C让每一次购买都有价值|27 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。 28OC&C使每一个购买计数 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 按渠道销售 月 Campaigns其他品牌SEM（品牌）电视 SEM（非品牌）Affiliates&PartnersOrganic OC&C使每一次购买计数|29 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。 30OC&C使每一个购买计数 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 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。 使用分析，我们了解购买旅程(如送礼、假日等) 在线分析客户的模型行为模式