“缺失的一环”：门店执行数据助力品类战略决策

购物者的平均注意力时长仅为8秒——比金鱼都少1秒呢！为了将顾客转化为实际消费者，品牌和零售商必须采取多种执行策略。制定战略决策的团队能够利用庞大的数据源制定完美的门店策略，但问题是，他们能否获取正确的数据分析洞察？

正确的数据vs大数据

货架是一个不断变化的存在。各种事件都能在货架上引发或大或小的变化。商品或品类推新，顾客流失，市场或监管方面的变化，零售商合并或收购，以上种种都是零售商和消费品公司需要定期进行品类审核的原因。

品类审核为消费品公司提供了干预市场的机会，这是由于品牌和品类的表现都取决于货架上有哪些商品以及它们如何摆放和分类。

为了掌握不同类型门店消费者的动态并管理货架空间和摆放，从品类管理团队到品牌管理的顾客洞察团队，相关人员都要深入了解POS收银数据、家庭调查数据、会员卡数据、市场数据和专门的消费者研究数据。但是以上这些数据足够使零售商完全掌控某一品类并为其提供品类增长所需的洞察吗？为什么需要在进行分类策略评估的时候我们需要一只“店内的眼睛”?

POS机数据能够提供消费、份额等数据，帮助制定分销方案，但是……

•     商品摆放在门店的哪个位置呢？
•    在货架的什么地方？

家庭调查数据提供购物篮分析，帮助制定品牌忠诚度方案，但是……

•     某种商品到底有没有货呢？
•    更受欢迎的商品在货架上醒目吗？

消费者研究能够提供决策、目标和忠诚度方面的洞察，但是……

•     顾客的具体购物行为是？

门店执行数据——缺失的一环

我们访问了无数消费品机构的战略制定者，每位受访者都表示他们需要货架实时状况的数据。人工核验太费时，而且提交的数据往往不完整，更不要说数据不够及时，可执行性参考价值不大。这就导致了直接影响品牌业绩、门店销售和利润的分析洞察存在一个大的缺失。

如果你能够实时监控门店任意位置的情况，并且还能在几分钟内获得执行性洞察，那么怎么样？计算机视觉和机器学习等技术能够将实时门店图像转化为品类表现、品牌健康、市场创新、促销项目执行和货架图执行情况等等洞察。

将货架分析结论付诸实践：Trax S4 市场激活框架

实时输入输出执行数据是一种差异化的数据，能够让你完整了解你的产品如何与市场同类商品竞争。Trax建议的4步环状框架可将这“缺失的一环”融入到你的战略规划过程中。

一位来自领先的宠物护理产品公司的高级品类洞察负责人表示：” Trax的数据让我们制定并监控门店执行。其他任何地方都无法得到这种决策程度的数据。”

Trax为过去决策者的盲点区域带来了光亮。有了这种几乎实时的数据，就能在“关键时刻”进行战略调整，从而提升业绩，吸引更多消费者。

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