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2014
12-28

零售O2O应如何优化商品结构

摸清商品结构

小丁他们得到一笔投资,创建一个区域综合B2C。这个B2C主营超市商品,但到底要经营哪些品类,各品类下需要哪些商品,各品类商品所占比例,如何跟踪商品招商情况,小丁毫无头绪,问我怎么办。

“你需要做一张商品维度表。”我说。

它是一份商品分类分维度的表格,比如花生属于坚果这个品类,花生有味道、外形、规格、价格等多个维度。它能帮助我们跟踪商品招商情况,优化商品结构,甚至增加收益。

那么如何建立“商品维度表”?

第一步是罗列出准备经营的商品品类,以及每个小类下的重要维度(如下表)。准备此表格时,可以参考各大网站的分类与导航字段。

零售O2O应如何优化商品结构 - 第1张  | vicken电商运营

第二步是把招商到的商品填入商品维度表中(见下表)。

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第三步,当我们填入足够多商品时,就可以使用“数据透视表”功能或sql语句提取报表,了解商品引入情况(见下表)。

零售O2O应如何优化商品结构 - 第3张  | vicken电商运营

“我明白了。”小丁说,“通过这些表格,我就能知道各品类下有多少商品,每个品类各维度商品多少。如果某个品类和维度下商品过多,则限制引进新品;如果过少,则要重点引进。”

“是的。”我回答,“我们还可以通过此表格控制SKU总数,根据总库存资金分配每个品类下的SKU数量,对每个品类设定SKU范围指标。小品类的每一个维度代表了一种需求,单个商品有多个维度,引进一些多维度商品,就能用较少的SKU,满足更多元的需求,这样就能在不影响用户体验的情况下降低库存资金。”

小丁说:“这个表格是挺好的,不过工作量也很大,投入这样多人力时间是否值得?”

我说:“商品维度表还有其他用处,它伴随整个项目经营过程,在优化商品结构、提高盈利上也有大用,到时候你就知道了。”

维度表里挖效益

几个月后,网站上线正常运营,小丁发现,一方面顾客反映商品不够丰富,找不到所需商品,另一方面不少商品出现滞销,库存占用不少资金,于是来询问我商品维度表是否能解决这个问题。

“当然可以,你需要在报表中加入SKU占比和销售占比字段(如下表)。”

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“在表4中,花生SKU占比0.13%,销量占比0.21%,销量占比大于SKU占比。如果同类商品(比如瓜子)的SKU和销量占比相差没有这么大,则说明消费者欢迎花生,花生的品类太少了,应该增加。”

“从商品维度上看,0—100g规格的花生SKU占比达到80%,但销量占比才46%,说明0—100g的规格的花生太多了,应该减少,相应增加其他规格的花生单品。”

“这太好了,长此以往,商品结构会越来越优化,降低滞销库存,增加周转。”

“不仅如此,商品维度表还能帮助你提升收益。你下表。”

零售O2O应如何优化商品结构 - 第5张  | vicken电商运营

小丁说:“这个表和上一个表差不多啊,只是把销量占比改成了贡献占比。”

我回答道:“是的,上一个表的目的,是优化商品结构,从而符合消费者需求,所以从商品销量维度比较。而这一个表的目的是为了提升收益,所以要从贡献度考虑。”

“贡献占比是什么,怎么算出的?”

“贡献度占比=(某段时间毛利-固定成本)/整体毛利。”我在纸上写了下来,“不同商品毛利率、周转率不同。B2C固定成本(配送包装成本)高于线下卖场。因为线下卖场的主要成本(房租、人力、水电)随销量增加分摊降低,而B2C即使销量增加,固定成本分摊降低空间也很小。贡献率考虑了以上情况。”

小丁说:“明白了,根据贡献率占比和SKU占比数据分析,增加高贡献率商品,减少低贡献率商品,这样整体收益就会增加。”

回答:“是的,但分析数据时,还要考虑其他情况,比如某些敏感商品,虽然毛利率很低,贡献率不高,但如果不经营,用户就会流失,因此是不能停售的。”

“一般而言,A类敏感商品(吸引商品)和维度结构商品是不能缺少的。维度结构商品的受众小,但如果欠缺,部分用户就会认为商品不够丰富。毕竟商品结构不管如何优化,2/8原则总是有效的,并不是所有销量少的商品都可以精简。”

我继续说道:“还需考虑季节因素。有些商品贡献度突然下滑,可能只是季节问题,并不代表此商品永远不受欢迎。商品维度表为我们提供数据基础,分析时要结合实际经验和行业特点。”

“商品维度表”是商品结构优化的基础表格,特别适合品类多样、SKU丰富的零售业态,线上线下都可使用。线下零售更多使用ABC分析法,一般只分析品类,不分析品类维度。线上业态比线下有更海量商品,更全的数据基础(维度数据),更智能的分析工具,所以总体而言,商品维度表对线上业态有更大作用。



最后编辑:
作者:vicken
这个作者貌似有点懒,什么都没有留下。

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