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网络零售信息监测助力品牌连锁进行店铺巡查和拓店选品


网络新零售渠道的发展伴随着连锁品牌的门店越开越多,对于门店的管理需求也越来越强,传统的督导巡店管理和传统的拓店方式已经不能够满足精细化管理的需求,在互联网时代,信息技术快速发展和升级,出现各种巡店管理系统和智能拓店系统以及各种数据分析系统,本竞品对比系统等应用广泛,以帮助连锁门店高效运维,推动精细化、数字化管理升级。快消品牌公司大部分商品渠道包括线上和线下,对于线下商超便利店,店铺是否有销售,日常货架、营销活动和价格监控需要专人进行,一般通过市场调研公司或者自己组织人员进行日常调查和巡检,存在的问题包括成本高、时间周期长、数据杂乱等;随着互联网发展,出行服务、到家服务以及各种垂直生活服务平台大量出现,大部分商户都会主动上传和分享他们的最新商品和服务,还有的平台方也会进行找人进行补充,或者发动网民用户进行上传更新;因此对于品牌公司来说,结合在线多渠道数据进行补充验证是当前线上线下商品巡检的重要补充方案。

场景   

网络巡店

随着电商行业蓬勃发展,众多企业纷纷将目光投向线上销售,在各大平台上纷纷开设品牌店铺,涉足旗舰店、专营店、专卖店和超市等不同销售渠道,以拓宽市场并增加销售额。而在品牌企业管理多个门店的日常运作中,巡店环节显得尤为重要。运营人员必须每天持续监控产品的上架与下架情况,以及促销活动的进展情况。通过巡店工作,他们可以更全面地了解商家的经营状况,及时发现并解决问题,以确保平台的正常运转。

当前主要问题包括门店数量多分布广、数据质量不高汇总难、人工巡检成本高效益低、活动营销执行不到位。线下巡店面临着成本高、标准不统一等问题,随着线上线下一体化的推进,可以使用网络巡店代替一部分工作。

本竞品对比

对于企业的产品经理还是市场营销人员,都需要实时关注同行业竞争对手的动态。这包括产品价格、促销活动、产品创新和消费者评价等方面的内容,并进行深入分析。通过全面了解竞争对手及其旗下产品的各种情况,以求真正做到心知肚明,善于发挥优势、避免劣势。本竞品对比包括店铺铺货对比、主要促销活动统计对比、重点对标商品价格对比和覆盖区域以及流量对比情况分析。

拓店

传统拓店方式根据人流量,商圈位置、现有业态布局、人员属性等进行选址和拓展,主要方式是借鉴市场调研公司进行调查访谈,然后形成报告公司进行决策;随着互联网发展逐步有些公司借鉴大数据和互联网进行拓店选址,借鉴地图出行、人群画像和消费属性、商圈本身特色和政策等进行决策;借鉴同行业店铺也是重要的方式,比如麦当劳和肯德基,基本上不远处都有对应的店铺。

品牌需要利用数字化的手段,深入洞察渠道、门店及消费者,选址拓店和店铺上下架监测就是关键的一环。需要实时关注门店整体趋势,门店上下架数据对比,门店在各地区或者主要平台的覆盖数量以及竞品企业在全国的覆盖情况分析。根据现有数据,对选品铺货实施智能推荐,通过了解竞品对本品在线上线下渠道拓店方向提供数字化决策。通过大数据和AI,了解不同城市、区域、商圈和商品消费趋势的变化,再根据这些市场变化和不同城市、区域、商圈的消费者偏好和购买习惯来关联店铺的标签,从而及时调整品牌战略。解决客户从渠道管理、选址决策、营销洞察到最终经营指标可视化复盘分析经营问题,提升企业管理效率。

选品组合

对于店铺运营选品组合是非常重要一环,生活节奏的加快产品迭代更新也随着加快,店铺运营一方面借鉴于当前竞品,同时看商圈内相关商品,整体城市发展和增长趋势进行商品组合布局。品牌竞争异常激烈、同质化现象突出而顾客追求消费个性的现象下,商品组合在现代市场营销的发展中起着越来越突出的作用,它通过把商品根据市场的需求借助陈列方式重新组合,形成个性化的视觉形象和特定的视觉传达效果,强烈吸引顾客的注意力,在最短的时间内向顾客传递最多价值。

主要工作  

当前国内消费品市场线下渠道有几百万家门店,分布在全国几百家城市。面对如此复杂且分散的线下渠道,品牌商面临的现实问题往往是渠道覆盖率低。由于缺乏高效的工具,只是依靠传统企业代访店或者市调人员,通过人工收集产品数据,效率低数据杂乱,获取品牌市场表现有一定困难,从而导致品牌营销决策基本情报可靠性低。随着互联网的发展,线上电商平台快速增长,京东、天猫、拼多多以及大量垂直电商平台,美团、饿了么、京东到家、多点、淘鲜达、盒马、叮当买药等各种O2O业务平台,抖音、快手、小红书等新兴内容电商渠道,多达几百个,对于品牌商来说进行巡检和督查管理需要采用数字化的方案进行辅助管理和监测。

数据监测

包括店铺监测、货架监测、产品上架率监测、价格和促销监测几部分。系统通过定时采集天猫、京东、苏宁、唯品会、拼多多、抖音、快手、闲鱼、阿里巴巴等平台的商品信息、促销活动、页面价格、销量评论等数据,帮助企业实现全渠道的统一管理。

规格属性抽取

属性抽取是将非结构化或半结构化的文本规格化过程,根据抽取的内容可以分为关系抽取、事件抽取和属性抽取。通过采集特定的商品信息,从商品标题中提取出品牌、规格和属性值等信息,不同的应用场景对应不同的数据抽取模型。规格和属性抽取难点在于,除了要识别实体的属性名还要识别实体的属性值,而属性值结构都是不确定的,如不同的类目、不同的商品他的规格属性都不相同,我们需要构建不同的模型库,同时人工标注工作也比较多。

基础字典表

经过多年运营积累,沉淀了相对完整的对应69条形码商品标准库信息,覆盖全国300多主要城市的地理位置和商圈库以及品牌字典表等保持定期更新,每种商品规格型号等唯一属性覆盖,还有线上主要电商平台的店铺库,以及线下主要店铺和POI数据。

商品上下架和店铺开关

由于不同业态本身存在周期性开店和闭店信息,比如餐饮行业本身有30%以上替换率,其他类似超市便利店也面临这样的问题,有效处理店铺本身存在的这些情况,是数据分析前必须步骤。同时商品上下架情况更普遍,很多线上店铺商品存在为了流量进行替换或者违规情况,需要进行分析处理。

多平台数据融合

为了确保数据的准确性和完整性,需要对不同平台上相同型号商品的描述进行梳理,因为不同平台相同型号商品表述不一致,不同业务平台数据结构也不相同,所以需要梳理出相同指标后做数据融合,通过这样的处理,可以保证所获得的数据既准确又完整。

观向应用场景  

观向电商数据分析平台通过对于主流电商平台京东、天猫和拼多多、唯品会等、到家业务平台多点、饿了么、美团、京东到家、淘鲜达等,短视频和内容平台抖音、快手、小红书等进行监控分析,实现整体行业状态,本品和竞品对标分析,帮助解决客户从渠道管理、选址决策、营销洞察到最终经营指标可视化复盘分析经营问题,提升企业管理效率。

电商平台竞品监测和标杆分析:

某电商平台通过监控类似的店铺所有商品,分为引流商品、主推商品、腰部品和长尾品等,分析相关价格差距、各种类型商品占比布局是否合理、按照竞品进行设计商品组合定期分析。线下店通过监控竞品店铺开店位置和商圈以及商品布局,进行快速开店复制。

满足用户通过自定义的品类、关键词、自定义爬取时间及频次方式,从电商、商情、舆情及专利海关等专业渠道获取与目标品类产品相关的数据,通过划分热门产品、飙升产品、潜力新品、流量品等进行数据计算和数据整理,对采集到的数据进行不同维度的跟踪和分析,提供客观的数据分析结果或者指标对产品进行评价。

  • 数据采集:按照供应指定的SKU选品从天猫、京东、叮当快药、药师网等电商平台上获取对应的SKU链接。

  • 重点监控字段:SKU品类、URL、标题、品牌、规格型号、价格、满减折后价、促销信息、是否低价、巡检时间、销量等。

  • 数据聚类:根据采集的品牌、SKU商品标题、规格型号自动一一对码。

  • 数据分析同选品SKU型号采集的京东SKU链接VS天猫SKU链接VS自身SKU链接到手价进行比对,低价数据预警通知。

  • 数据交付根据数据指标,提供三个可视化展示看板:领导者视角;运营数据分析;数据明细表下载;

领导者视角主要以大盘监测为主,分析商品类型统量,各商品类型组货情况,各商品分类情况等。

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运营数据分析主要对各平台商品类型进行分析,如,各平台商品分类SKU数,缺货货、缺货率,页面价格指数,价高,价低等分析。

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快消品牌拓店:

为实现全国店铺上翻业务提供数据支持,服务总部和区域业务开展管理上翻业务,动态跟踪了解全国和区域平台上翻情况和产品表现,通过结合巡检数据和平台内部数据定期监测相关业务指标,提供明细查询和自助分析,解决业务开展监控和业务方向指导。

通过监控全国餐饮、商超便利店、酒水饮料等种类门店数据,实现动态跟踪和了解平台门店上翻和产品表现,详细了解自己产品和竞品数据,形成数据闭环,实现常态化监测和指导机制。分析过程中需要建设城市和商圈字典,企业、品牌、产品和系列型号字典,连锁机构类型字典,不同服务业态细分字典,中高端系列字典等,便于用户进行下钻分析。

在处理过程中,有的业态由于各种原因出现开关店情况较多,产品上下架频繁,需要对于数据进行规格化和清洗,才能得到有效的目标数据,对于整体行业变化情况,竞品的营销策略和效果,自身状态做到精准监控。

观向数据--实施流程

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  • 数据采集:主要采集饿了么平台,采集范围定在商超/便利、餐饮,共监测45个城市。

  • 数据监测每天进行线上数据监测1次

  • 监控内容:以啤酒为关键词全站抓取数据。包括重点字段:各省份、城市、渠道类型、连锁属性、企业、品牌、系列、门店编码、店铺状态、产品编码、产品名称、条形码、内包装类型、外包装、销售价格、折后价、月销量、月销售额、活动机制,图片、采集日期等。

  • 数据处理:抓取后数据,要进行规格化处理。需要对应各类字典表,如品牌字典表、区域字典表、门店字典表,产品系列字典表去做数据聚类并补齐缺失数据。

  • 数据分析:对规格化数据进行多维度数据分析,提取出重点分析指标,如月份,省份、企业、品牌、门店铺、商品数、销量数等,用户可以通过多维度的条件筛选出查询数据结果并支持下载。

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  •  数据交付:

搭建时实数据可视化分析系统主要分为四个页面:铺货分析、城市省份分析、企业品牌分析、混销专销空白分析,连锁类型分析等。

铺货分析

电商数据分析,手机行业分析,渠道分析,一站式自助数字化解决方案,定制化数据报告

城市省份分析


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连锁类型分析

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线上线下店铺定期巡检:

快消品牌线上线下业务渠道众多,通过统一平台进行渠道巡检,传统线下通过外包人员或者市场调研公司进行,结合出行平台、垂直生活服务线上平台、到家业务平台等,客户能够一站式查询线上全平台全国范围内的超市、大卖场、便利店、零售店、药店等渠道的商品销售情况和售点数据。线上巡检包括各主流电商平台在售商品店铺详情,在售商品排名和活动,在售商品价格和评价等。线下巡检平台监控在售商品店铺,在售商品型号和价格,营销活动和优惠券等。

关键词和类目排名:品牌企业可以通过关键词或者类目了解自己在电商平台的竞争力和可见度,优化关键词策略,提升品牌曝光度和店铺流量,进而增加潜在客户和销售机会。

在售店铺数量:对于品牌企业,巡店是一项基本且必要的工作内容,有效掌握自己产品的铺货率和竞争力。这项工作的重要性不言而喻,它可以为经营者提供宝贵的反馈和指导,帮助实现更好的经营效果。同时,巡店也是保证产品和服务质量的重要手段,通过检查和跟进,确保门店在各个环节都能达到标准和要求。

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价格销量和促销活动:可以帮助品牌企业了解自家商品在市场中的表现和竞争力,为制定合适的价格销售策略和活动促销策略提供参考,提高销售额和市场份额。通过价格销量巡检,企业可以及时调整策略,适应市场变化,保持竞争优势。

如想要了解电商数据分析系统,欢迎搜索“观向数据”,或者直接联系我们

观向电商数据分析平台注册试用: http://bi.zhihaitech.com/apply/

智海创讯


智海创讯提供面向消费品的电商新零售渠道数据监测分析,通过监测国内外电商平台和新零售渠道的各种相关信息,对接企业内部已有IT系统和数据,快速搭建一站式数据分析平台,帮助品牌和零售连锁企业进行市场研究,渠道管理和产品分析,主要客户有联想、蒙牛、西门子和雪花等品牌企业。



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