2019帆软第二届“数据生产力”大赛

1. 【步步高商业连锁】“小工具,大智慧”,超市门店生鲜运营新模式

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一、项目基本信息

1、项目信息

公司全称:步步高商业连锁股份有限公司

项目名称:门店生鲜运营项目

负责人信息:王卫东

团队成员与岗位:数字化运营项目组

2、平台运行状况

平台报表总量:30+

平台月访问量:90000+


二、项目背景

步步高是一家将创新融入企业 DNA 的企业,在保持高速扩张的同时,一直在业态研发和业务创新的征途上不断突破。商业零售首先是规模之争,之后是效率之争,未来还将进入算法之争。经过2017年的筑基工作,筹划中台的构建,线上线下打通,奠定了数字化转型基础;2018年引入腾讯、京东战略合作,广布触点、深耕体验,将会员、商品、流程、服务等全面数字化,追求实时化,加速数字化转型进程;2019年数字化转型进入以数据与算法为驱动的V3.0阶段,其中通过以智能化技术实现可复制的精细化管理,让累积了20多年的运营经验数字化、系统化、知识化的门店数字化运营方案提上日程。生鲜是超市引流的核心品类,生鲜运营的好坏,体现了超市的竞争实力,也直接影响门店的经营收益。故门店数字化运营中将生鲜运营管理作为一个重要的子项目进行管理。


生鲜运营是一项十分需要精细化运营的工作,生鲜最重要的在于控制损耗,其着力点为:动态出清、动态盘点、需求预测&订货、合理定价。生鲜损耗来源主要是三块:

- 采购品质:门店作为销售终端,必须严把品质关,如果品质不佳,再好的运营策略均是徒劳,通过表单功能快速搭建收货验收功能,对品质做评价,反向督导采购。

- 库存过多:门店库存过多主要是订货依赖于个人经验和素质;门店库存数据不准,货在后仓未即时上架;品质及价格问题。我们采用需求预测,库存预警来解决。

-出清不及时:前两者原因导致和库存积压,没有及时出清,只是固定的到晚上八点至十点出清,而此时门店客流并非高峰,加之出清商品摆放区域客流更少。我们采用动态出清机制,用发券实现同品不同价,制造稀缺即时出清。


三、应用场景与价值

1、场景:生鲜运营管理

1.1该应用场景的痛点

在超市生鲜类别营运管理中,因生鲜品类的特殊属性,往往需要大量人力去维护运作,而决策方面大多数基于管理人员个人经验,决策缺乏数据驱动,往往只在结业后基于普通报表滞后性的汇总统计,业务模型难以通过数据模型沉淀传承,

而生鲜商品保质期普遍较短,SKU较多时,往往要求营运者在短时间内集中做出大量有效调整决策,十分考验营运团队运作能力,而出清不及时,订货不准造成库存积压,恶性循环,进一步造成损耗率普遍较高。

损耗是生鲜管理的核心,不仅损失毛利,还严重影响销售机会。2019年我们基于实际问题做出实施策略调整,基于数据驱动和软硬件工具配合门店营运生成决策,通过商品的销售诊断分析,实现自动化和智能化数据指标驱动,对不能在保质期内达成销售目标的商品,系统自动提前给出预警清单以及折价建议,不仅可以减少生鲜商品排面维护的人力成本,同时也可以降低商品的损耗,提升商品的毛利率,为门店带来更多的销售机会。


1.2重点场景分解


1.2.1门店客流预测:

门店商品的销售情况和门店的客流息息相关,因此对商品进行销售预测的同时,首先需对门店的客流做好预测。我们起初使用了FineBI自带的数据挖掘-时序预测功能,选择了指数平滑算法,预测未来7天的门店客流数据,效果不理想,原因在于门店客流会受到节假日、促销、天气等诸多因素影响。后来预测方面采用python脚本处理的方式,通过考虑多个特征,将星期,节假日,天气,季节,气温,历史客流,门店经营面积等指标综合考虑构造特征工程,采用高效的集成算法XGBOOST进行预测,门店客流预测准确度达到95%。

某门店6月预测客流与实际客流对比


1.2.2 商品销售预测:

生鲜商品的销售预测不同于电商商品的预测,排面是否有货;排面摆放是否丰满;商品的品质;替代商品等因素均会对单品的销售产生影响,试图用门店客流解释单品的销量基本是不可能的,通过数据分析发现许多门店客流为8000,但销量为0,而门店客流为5000时,销量却可以为800的情况。 但生鲜销售与品种却有着很强的相关关系。如下图:


同一品种在门店的销量基本趋于稳定,即品种的门店渗透率相对稳定,原因在于单个顾客单次购买生鲜商品的量基本是稳定的,而品种内部的各SKU间存在较强的替补性,如果我们已知某品种的预估销量,其下面的SKU现有库存量是否超标以及未来的订货量也就基本准确。我们正是在这一思想下做的生鲜商品的单品预测。通过对商品打标签归组,然后根据商品的日均销量,销量标准差,价格变动标准差等多个指标进行聚类分析,根据最优聚类规则,确认了商品的4个分组。然后,对不同类别的商品采用不同的回归预测模型。



1.2.3 商品库存预警:

      通过移动化工具将单品销量的预测结果再结合单品的库存、保质期等因素进行综合比较,计算出商品的风险库存、预计售罄日期等主要预警参数。借助帆软工具快速开发移动端产品,在移动端展示门店下生鲜商品库存预警列表,门店的生鲜运营人员可以直接通过预警结果,对预警列表中的商品进行“调价”、“发券”等操作,打通预警即实施的闭环,对于有能力的员工同时提供查看细节的功能。为进一步降低操作及推广难度,对于预警单品进一步排序,告知处理前X个单品即解决了主要问题,预警可以无限,但操作必须相对有限。


1.2.4数据分析报表:

精细化运营离不开数据的指导,通过梳理门店运营场景,建立了一个数据报表体系,考虑到门店一线人员数据意识仍需培养,每日定点在群里发布报表截图,并就报表中存在的问题作说明,寻找问题及机会点。慢慢的养成全员看报表,拿数据说话的习惯。

-- 品类销售同比表,统计品类维度的订单数、销售额、毛利率及去年同期毛利率等指标,可以看到水果和蔬菜两个品类的毛利率经过调整后,明显比去年同期高出20%

-- 品类销售分析表,试点门店的扫描毛利率高于其它门店,会员渗透率高于店群平均水平。

-- 品类销售类型分析,试点门店正常销售占比最高,毛利率也是最高,说明门店的生鲜运营慢慢进入良性循环,并不需要依赖打折促销等活动来追求销售。

1.2.5数据采集表单:

数据决策离不开全面的数据,数据的补全离不开过程数据的采集。通过移动收货,对商品品质、保质期即时评定,一方面可以反向督导采购,另一方面可以让库存预警更为准确;门店商品销售也受周边门店及菜市场的价格波动影响,因此快速市调工具便也应运而生,通过市调工具一方面便于寻找滞销原因,督导采购及市场,另一方面即时做出合理定价策略。

1.3带来的价值

通过对试点门店生鲜商品的一系列精细化运营动作,大大降低了生鲜商品的损耗,提升了生鲜商品的毛利率。

实现全店销售额及毛利可比双增长,坪效提升9%,劳效提升27%,周转控制在30天以内;

生鲜部门月总用工时减少40%、劳效提升99%

生鲜折价损失额下降20%,蔬菜品类渗透率有效提升;

建立选品及汰换分析模型,精准管控库存、精简33%非生鲜 SKU

有效获客、促活、进行商品及内容转化,为线下导流制造复购;

线上订单数月环比增长65%


四、项目心得

成功经验

项目前期调研充分,从实际业务场景路径出发,充分挖掘了门店存在的痛点,形成了严谨而完整的数字化需求,这为项目的成功奠定了坚实的基础;

多部门团结协作,利用各自优势高效协同,本次生鲜运营管理项目结合了门店生鲜处,商品管理部,商品运营部,大数据团队等多个部门的高效合作;

帆软提供的数据挖掘算法和工具节省了大量的开发时间与成本,为项目实施推进提供了强有力的支持,工具一定要灵活运用,善于组合运用;

数据不应用等于无用数据,报表不会看等于自嗨炫技,团队数据意识的培养要多看多带,先谈应用再谈理论;

产品设计推广一定要考虑用户的接受度,帮助用户解决核心痛点,简洁有效胜过千万图表;

“报表及数据不在多,而在于解决关键问题点帮助营运者真正应用与执行,工具只是其次,赢在执行”。