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时尚门店数字化业绩诊断

2022/03/03 09:28      帆软数据应用研究院 王立鑫  


  文|帆软数据应用研究院 王立鑫

  “到现在为止,门店依旧要求店长每天报数,我就在思考,为什么数字化进步了,还要保留这种原始的报数工作,不让系统直接上报吗?想了很久,最终结论就是,报数,对于大部分店长,是一天复盘的数据进入大脑的过程,也是一名店长的数据仪式感,在IT人眼中简单的数据,在店长眼里,是一天劳动付出的总和,是门店经营者的骄傲。”

  ——某品牌女装 营销副总

  “门店经营可以说千差万别,每家店都有其独特之处,我们很多数字化应用,就是外行指导内行,想用一套逻辑和方法,来简化门店运营过程,哪有这么简单的事情。简单来说,就问哪家企业的调拨单,能够100%的执行下去。”

  ——某休闲品牌 运营部负责人

  “这两年我们门店维护了大量的会员,也做了微信社群,总体感觉是流量进来了,但是成交率蹭蹭地下降,感觉系统越来越难留住人,我们花费了太多的时间在发券、推广、卖货上面,花费了更少的时间在研究穿搭、新款卖点和解决客诉上,我感觉有点本末倒置了,说到底,服务和商品才是品牌的灵魂,渠道和营销只是吸睛引流的手段。”

  ——某体育用品品牌 金牌店长

  近3年来,数字化门店进程轰轰烈烈,最开始的“新零售”直接将线上思维生搬硬套到线下,到中间的“智慧门店”加了一堆门店硬件设备,直到现在“门店数字运营”被提出,将BI技术应用到门店。时尚行业几经波折,终于找到了正确的方向和数字应用发力点。

  背景一,企业开始布局二三线城市的新型店铺。从“开店潮”的阴影中走出,一轮新的建店周期开始从二三线城市发源。【广东省202006】《广东省加快发展流通促进商业消费政策措施的通知》 中提出:“以商业步行街、商圈为载体,鼓励引导线下经营实体加快商业模式创新,向场景化、体验式、互动性、综合型消费场所转型,提高消费者获得感。”可见,未来3-5年,是新型门店兴起的周期,对店长、导购、数字化的要求,也会上升到一个更高的水平。

  背景二,门店是解决经营问题的主战场,单店小票是研究数据的最细粒度。时尚行业不乏研究门店的专家,投身于门店精益经营的过程中,随着新门店、新商品、新会员、新玩法的出现,门店经营的数字化是一个不断发展的过程,没有一套放之四海而皆准的规范,每家企业各显神通。而最细粒度的研究对象,就是一张张顾客小票,这些工作都是由导购和店长在做,如何让信息系统来集中分析、统计成果、判断趋势,这是要解决的问题。

  本文将聚焦在时尚行业门店的业绩诊断,通过13个核心指标,对门店健康度进行研判,指引门店人员在诊断中发现差距,接受问题,思考问题和获取解决问题的方法。

  1时尚门店的四大困境

  时尚门店数字化面临着四大困境:

  图1. 时尚门店数字化的四大困境

  1.1 业务岗位复杂、人员能力参差不齐,如何降低各级员工的专业要求,并帮助大家快速达成共识?

  门店岗是人员流动最高的岗位,不同类型的店态,不同的渠道定位,带来的门店运作模式是完全不同的,这就导致一个现象,门店优秀的店长和一般的门店长收入差异较大,同样的,金牌导购之间的提成差异也可以很大。

  一方面,运营线一直在努力营造“先进带动后进”的氛围,来保障优秀门店长的经验能够固化到日常培训和操作流程中。

  与此同时,落后门店岗位人员,也非常希望能够在运营督导的帮助下,走出困境,拿到更高的收入。

  我们一直希望能够降低各级员工的专业要求,帮我们招到更多合适的人;并且内部形成互相影响的良性互动,这一点,对于重视门店运营的企业,尤其重要。

  1.2 如何实现管理层、区域经理、区域主管/督导、店长等零售核心岗位在决策逻辑上的无缝穿透,并真正实现了各岗位业绩诊断的实时协同?

  门店零售管理是典型的金字塔式组织结构,集团-区域-城市-片区层层扩展,在零售运营的数据分析中,也需要这种无缝穿透的功能,能够将整体的问题,拆分到具体作战单元上。

  而实际上,经常存在上下数据对不上,报数结果和统计结果差异较大,月初月末调整等等一系列的特殊情况处理,这些问题阻碍了数据一致性,做不到“全营一杆枪”,就很难准确命中问题,从而掩盖了隐藏的业绩隐患。

  基于不完整的数据分析,门店长做出的诊断判断也往往是片面的,更无从谈协同解决问题了,一个督导手下的6家店铺数据诊断可能是6种不同的风格,而10个督导手下的60家店铺是10种风格,这就出现了协同的机会窗口。

  1.3 如何将结果判定、问题诊断、解决方法各环节进行全面贯通,实现发现问题到解决问题的完美的知行合一?

  门店经营的结果判定、问题诊断、解决方案的贯通,看起来是个数据问题,实际上是个管理问题。

  结果判定,门店经营的问题暴露是从客观经营指标上体现,比如销售额、折扣、客单价、会员销售占比这四个核心指标的异常,能够初步判断结果,但是门店总有各种理由来解释:“我是新开店,会员本来就少”、“我最近做了一件单活动,拉低了客单价”,所以指标的管理力度就变得很弱。

  问题诊断,更复杂,以销售额为例,就有近80多种诊断的归因,1对80+的对应关系中无法选择出最准确的可能;所以,问题诊断必须要有“业务经验”的介入,帮助我们判断可能的方向,顺藤摸瓜找到原因。

  解决方案,非常庞大,相当于企业的知识库,以“尺码不全错失的销售机会”这一条归因为例,就能找出10-30种解决方案,这也没办法通过系统固化,随着业务的变化,还需要利用经验进行方案的调整。

  我们再合起来看三个环节,往往发现问题的人,并不是诊断问题的人,而诊断问题的人,也不是解决问题的人,这就导致了大量的事后问责、沟通成本、监管手段。如何实现发现问题到解决问题的完美的知行合一?这是每个企业都需要思考的!

  1.4 如何通过数据驱动,将潜藏在一线员工日常工作中的销售经验沉淀起来,并能够迅速进行转化?

  时尚行业的终端一线员工,变动是很频繁的,一个导购的流失会带走一批会员,新到岗的店长熟悉业务也需要一个过程,随着数据系统的建设,企业可以开始建设终端的经验库,帮助沉淀销售经验,批量打造金牌门店长。

  不少企业已经在数字化的角度,开始尝试打破四大困境,如果你所在的企业,也遇到了这些困境,不妨跟笔者一起来看看如何迈开打破困境的第一步:门店业绩如何诊断?

  2门店业绩如何诊断?

  随着数字技术的进步和应用深化,门店的数字诊断得到了大量的实践和尝试,在鞋服行业内已经形成了一套实现方法,总结成一句话:“三大层次,六个要求。”

  图2. 门店业绩诊断的“三层次六要点”

  2.1 层次一“看数据、用数据”

  笔者走访过一家品牌女装营销副总,他提到:“到现在为止,门店依旧要求店长每天报数,我就在思考,为什么数字化进步了,还要保留这种原始的报数工作,不让系统直接上报吗?想了很久,最终结论就是,报数,对于大部分店长,是一天复盘的数据进入大脑的过程,也是一名店长的数据仪式感,在IT人眼中简单的数据,在店长眼里,是一天劳动付出的总和,是门店经营者的骄傲。”

  可见,门店每天都要和大量的数据打交道,但真正进入分析视野和思考的只有少数的几个指标,以“报数”形式在流转。可见,数字化的形,并没有落到门店人员的执行动作中。

  我们对门店看数据、用数据提出以下三个要求:

  a. 确定业绩诊断的合理逻辑

  b. 实现数据一致性、决策一致性

  c. 指标的选择要容易理解,并且没有太多争议

  这里我们直接看结果,决定门店业绩的核心指标,有13个,它们是:销售额、折扣率、销售数量、新货占比、客单价、连带率、件单价、开单数、日人均销、会员销售额、会员销售占比、非会员单数、开卡数。

  如下表:

  表1. 门店业绩诊断的13个核心指标

  以上13个核心指标,覆盖了门店分析需求,这其中再挑出四个“北极星”指标:销售额、折扣率、客单价、会员销售占比。它们分别代表了业绩、商品和会员三个经营模块的健康情况。

  以上指标,首先是能够全方位的解读一家门店业绩的,其次因为它内部互相联系,是很容易做到数据一致的,最后这些指标在行业内已经非常成熟了,字面意思理解起来很容易,不容易有歧义。

  我们推荐门店诊断围绕这13个指标展开,如果受限于数据基础,可以优先做4个“北极星”指标。

  2.2 层次二“解读数据”

  我们有了数据,缺乏解决数据的能力,只能停留在读数的阶段是远远不够的。那如何才能达到“解读数据”的层次呢?

  对此,我们提出了两个要求:

  d. 充分降低对数据分析的专业要求

  e. 将问题诊断和解决方法联通起来

  第一,“充分降低对数据分析的专业要求”,我们发现大部分门店数据系统是很难用的,因为设计的视角就是从IT角度出发,代入了诸如“流量漏斗思维”、“平衡性分析”等思考,是很难被门店人员接受学习的,所以在设计门店诊断的过程中,一定要把自己融入到岗位角色中,根据岗位角色的工作流程来设计数据分析。

  举个例子,门店长进行盘点的时候,就是讲究方法的,他会提前检查排面,把散乱的衣服整理到货架上,先点仓库的库存数,再点陈列的库存量,最后盘试衣间的库存量,最后汇总出来的库存和上周结转+销售小票核对,跑出库存差次,完成上报。

  这个过程中如果没有门店经验是根本无法洞察的,再强大的数据,不融入岗位职责,也是没办法解决实际问题的。

  第二,“将问题诊断和解决方法联通起来”,我们能看到问题的发生,但是解决方案有很多种,我见过很多企业,站在管理者角度、信息部角度、区域总经理的角度给出一堆的解决方案,是得不到执行的,笔者采访的一家休闲品牌运营部负责人提到:“门店经营可以说千差万别,每家店都有其独特之处,我们很多数字化应用,就是外行指导内行,想用一套逻辑和方法,来简化门店运营过程,哪有这么简单的事情。简单来说,就问哪家企业的调拨单,能够100%的执行下去。”

  最终我们回到门店,发现门店才是最熟悉一线的人,谁最有发言权?金牌门店的店长最有发言权,所以,我们要让优秀店长来贡献解决方案。怎么实现呢?

  首先,我们对13个指标,每个指标都进行一次排名,取前3名允许分享,这就有13*3=36个优秀店铺,做成类似朋友圈的方式,可以让金牌门店长在培训的时候就上传文字、图片、链接,挂在页面上。

  然后,对于落后的店铺,他发现自己的某个指标有问题,可以点击排名,进入排名页面找出前三名的店铺,点击“分享详情”查看优秀店铺的分享经验,择优而选。

  这样,落后店铺看到了优秀门店的做法后,很容易形成共鸣和快速理解,如果点赞评论转发高的朋友圈,再加一个“高赞”标签,就更容易被更多的人看到,如此周期循环滚动,就能形成“将问题诊断和解决方法联通起来”的一个个真实案例。

  2.3 层次三“迭代数据”

  前文提到的13个核心指标能够覆盖门店的经营分析需求,随着时间的推移,行业经营形式的变化,它终究会遇到瓶颈的,这就要求数据能够“迭代”起来。

  迭代数据有一个要求:

  f. 快速强大的迭代升级能力

  它主要体现在数据基础和分析思路上,先说数据基础,比如指标的增删,还有指标口径和逻辑的变化,比如之前没做O2O(全渠道融合),线上线下的销售利润是分开的,做了O2O要分润,线下店就会包含有线上的业绩;再说分析思路,我们过去分析销售额,关注客单价*来客数,那我们现在做了会员、社群等,可以用老客复购+新客首单来分析销售额了。

  很多企业也容易走入“焦虑误区”,就是看到别家迭代升级了,立马也要跟着迭代,这是没有找到“立足之本”的体现,笔者采访过从业20年,某体育用品品牌的金牌店长:“这两年我们门店维护了大量的会员,也做了微信社群,总体感觉是流量进来了,但是成交率蹭蹭地下降,感觉系统越来越难留住人,我们花费了太多的时间在发券、推广、卖货上面,花费了更少的时间在研究穿搭、新款卖点和解决客诉上,我感觉有点本末倒置了,说到底,服务和商品才是品牌的灵魂,渠道和营销只是吸睛引流的手段。”

  可见,时尚行业在潮起潮落变化的过程中,“品牌和服务”才是长期健康发展的根本,“新渠道、新模式”都只是短时间内“过山车”式的营销,我们呼吁数字化回归理性,回归扎实做好“每天进步一点点”的精益增长。

  结语

  “数字化回归理性“,数字技术不再是少数人的工具,开始服务广大的基层员工,这就需要能够真正融入岗位,保持结论的客观,不断降低技术门槛,让问题&方法联通起来,让员工的数据素养在每一天的日常工作中得到锤炼和提升,成就员工的同时也成就了企业的数字生产力!

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