張亦含

（天津生物工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院）

隨著第三方物流企業(yè)迅速發(fā)展，其在服務(wù)營(yíng)銷中的問(wèn)題也日益顯著。本文分析了當(dāng)前我國(guó)第三方物流企業(yè)在服務(wù)營(yíng)銷中存在的各種問(wèn)題，并提出了相應(yīng)的服務(wù)營(yíng)銷優(yōu)化策略，希望能夠幫助第三方物流企業(yè)盡快走出營(yíng)銷困境，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中取得核心競(jìng)爭(zhēng)力。

近年來(lái)，零售藥店在中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展大潮推動(dòng)下，無(wú)論規(guī)模還是數(shù)量都出現(xiàn)了巨大的飛躍。但隨著醫(yī)療體制改革的不斷深化，基礎(chǔ)藥品零差價(jià)、兩票制、醫(yī)保報(bào)銷比例提高等相關(guān)制度的出臺(tái)，再加上實(shí)體藥店房租、人工等成本的不斷攀升，傳統(tǒng)營(yíng)銷模式下規(guī)模與效益的矛盾開(kāi)始顯現(xiàn)。同時(shí)，隨著新版GSP的深入推行，零售藥店軟、硬件投入要求加大，也預(yù)示著零售藥店低成本擴(kuò)張的時(shí)代一去不復(fù)返。根據(jù)《2019年中國(guó)醫(yī)藥市場(chǎng)發(fā)展藍(lán)皮書》的統(tǒng)計(jì)計(jì)算，中國(guó)藥品市場(chǎng)終端銷售額由2013年的10611億元上升到2018年的17878億元，年化復(fù)合增長(zhǎng)率為10.78%。而在2019年上半年，銷售額同比增長(zhǎng)降為5.3%。由此可以看出，零售藥店經(jīng)營(yíng)模式創(chuàng)新，從而改變高成本、窄市場(chǎng)、顧客粘度低的局面成為零售藥店經(jīng)營(yíng)者需要關(guān)注的問(wèn)題。

經(jīng)過(guò)多年的經(jīng)營(yíng)以及行業(yè)性質(zhì)的要求，不少零售藥店的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)極其豐富，如企業(yè)進(jìn)銷存數(shù)據(jù)、醫(yī)保銷售數(shù)據(jù)、會(huì)員數(shù)據(jù)等，然而對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值有真正認(rèn)知并開(kāi)始利用的并不多。有些藥店經(jīng)營(yíng)者對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)還停留在會(huì)員檔案、銷售額等層次，對(duì)數(shù)據(jù)的深入挖掘、全面利用的意識(shí)尚未形成。零售藥店如何在變化迅速、競(jìng)爭(zhēng)激烈的營(yíng)銷環(huán)境中，根據(jù)不同用戶的需求提供精準(zhǔn)服務(wù)已經(jīng)成為其在市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)中必須解決的問(wèn)題。一些經(jīng)營(yíng)者希望通過(guò)購(gòu)買第三方數(shù)據(jù)應(yīng)用于自身藥店，但高昂的價(jià)格和不理想的數(shù)據(jù)契合度，導(dǎo)致方案很難實(shí)施。實(shí)際上，藥店經(jīng)營(yíng)者可利用K-means聚類算法等方式對(duì)自身藥店大數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，憑借“消費(fèi)者畫像”形成精準(zhǔn)營(yíng)銷，以此提升顧客體驗(yàn)、提高流程效率，降低成本以及最終提高顧客滿意度。

■大數(shù)據(jù)能夠帶來(lái)什么價(jià)值?

大樣本的消費(fèi)者行為和需求特征不是個(gè)體的無(wú)序排布，通過(guò)聚類分析可以歸納、分類，從而產(chǎn)生個(gè)性化的精準(zhǔn)營(yíng)銷策略。基于K-means聚類算法，可挖掘出大數(shù)據(jù)背后有規(guī)律的模式、信息，并予以加工變成有價(jià)值的參數(shù)。例如，零售藥店可以通過(guò)銷售記錄、醫(yī)保信息、會(huì)員信息等途徑，分析出顧客的購(gòu)買習(xí)慣與一般性規(guī)律，經(jīng)營(yíng)者可對(duì)這些數(shù)據(jù)加以利用，從而完成顧客的特征分析和“消費(fèi)者畫像”，從而提升顧客體驗(yàn)、增加營(yíng)收。大數(shù)據(jù)給零售藥店帶來(lái)的價(jià)值主要包括如（圖1）。

（一）藥店收益擴(kuò)大化

通過(guò)對(duì)藥品、顧客和銷售環(huán)節(jié)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，可以將正確的商品在正確的時(shí)間、正確的地點(diǎn)以正確的方式展示（銷售）給正確的顧客，讓應(yīng)季爆款商品不缺貨，提升商品關(guān)聯(lián)度。

（二）定位精準(zhǔn)化

經(jīng)營(yíng)者如果想在某一區(qū)域開(kāi)拓市場(chǎng)，首先要做的就是對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)估，做出可行性分析，以此完成市場(chǎng)定位。該區(qū)域人口的多少、年齡結(jié)構(gòu)的分布、消費(fèi)水平的高低、顧客消費(fèi)習(xí)慣的特點(diǎn)等數(shù)據(jù)，都屬于市場(chǎng)調(diào)研的范疇，針對(duì)這些海量大數(shù)據(jù)的分析就是市場(chǎng)定位的過(guò)程。只有定位精準(zhǔn)，企業(yè)的后期經(jīng)營(yíng)活動(dòng)才可能朝著正確的方向發(fā)展。

（三）流程改造和效率提升

通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，零售藥店經(jīng)營(yíng)者可以發(fā)現(xiàn)一些“無(wú)價(jià)值”的因素，比如在入庫(kù)環(huán)節(jié)存在的藥品分類不準(zhǔn)確、結(jié)賬信息輸入與會(huì)員信息輸入內(nèi)容重疊等情況，對(duì)這些因素予以清除或改造，可以大大提升日常工作效率、縮減成本。

（四）科學(xué)預(yù)測(cè)未來(lái)

圖1 大數(shù)據(jù)為零售藥店帶來(lái)的主要價(jià)值

零售藥店可以利用K-means聚類算法對(duì)歷年銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，通過(guò)預(yù)測(cè)建模，對(duì)未來(lái)特定日期或季節(jié)的顧客主要購(gòu)藥需求做出精準(zhǔn)判斷，為藥店提前備貨，提前指定銷售方案提供可靠依據(jù)。

（五）新產(chǎn)品和新市場(chǎng)的發(fā)現(xiàn)

通過(guò)對(duì)現(xiàn)有藥品、銷售狀況、流行病預(yù)警、市場(chǎng)走勢(shì)、設(shè)計(jì)特征、藥廠產(chǎn)地等因素的分析，判斷應(yīng)該推出什么樣的新產(chǎn)品，有多大可能成為“爆款”，以及最適合什么樣的市場(chǎng)。

■零售藥店的大數(shù)據(jù)來(lái)自哪里？

很多零售藥店經(jīng)營(yíng)者認(rèn)為，像阿里、百度這樣的大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)才是大數(shù)據(jù)的“發(fā)源地”，而一家小小的藥店沒(méi)有大數(shù)據(jù)可言，其實(shí)不然。零售藥店在日常運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，即可產(chǎn)生大量的有效數(shù)據(jù)，包括每日的營(yíng)業(yè)流水、入庫(kù)信息、庫(kù)存信息、醫(yī)保信息、促銷信息、會(huì)員信息等。隨著經(jīng)營(yíng)的延續(xù)，日積月累數(shù)據(jù)量也會(huì)非常龐大。目前，按照新版GSP的要求，ERP、CRM等系統(tǒng)的廣泛使用，數(shù)據(jù)特別是EDI的兼容性已經(jīng)不成問(wèn)題，這就為零售藥店大數(shù)據(jù)應(yīng)用奠定了良好的基礎(chǔ)。藥店經(jīng)營(yíng)者可以通過(guò)K-means等算法，將不同格式的數(shù)據(jù)巧妙地結(jié)合在一起，從而形成真正的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。例如，將藥店品類管理數(shù)據(jù)與會(huì)員數(shù)據(jù)結(jié)合，即可完成初步的“消費(fèi)者畫像”，為有針對(duì)性的促銷活動(dòng)提供有效支持。

另外，市場(chǎng)上存在的大量數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)提供商也為零售藥店經(jīng)營(yíng)者獲得店外數(shù)據(jù)提供了便利，經(jīng)營(yíng)者可以以可接受的成本獲得更多行業(yè)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)預(yù)測(cè)、分析報(bào)告等信息。例如通過(guò)阿里平臺(tái)的數(shù)據(jù)魔方，可以為經(jīng)營(yíng)者提供全方位的醫(yī)藥行業(yè)大數(shù)據(jù)支持，經(jīng)營(yíng)者將店內(nèi)數(shù)據(jù)與行業(yè)數(shù)據(jù)有效結(jié)合，可以得出更加全面的分析結(jié)果。

■零售藥店大數(shù)據(jù)營(yíng)銷范例

藥品是“特殊的”商品，用藥需求的迫切性、質(zhì)量與療效為首位的需求、醫(yī)保使用的約束條件都決定了藥品不可以把一般商品的銷售方式照搬全抄。在電子商務(wù)迅猛發(fā)展的現(xiàn)階段，很多一般商品的B2B、B2C模式并不完全適用于藥品零售行業(yè)，而采用線上與線下相結(jié)合的020 (Online to offline)新型模式則另辟蹊徑地解決了藥品零售行業(yè)在電子商務(wù)領(lǐng)域面臨的這些困惑。零售藥店大數(shù)據(jù)應(yīng)用的目的之一即實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，將大數(shù)據(jù)與常用移動(dòng)端社交軟件如QQ、微信等結(jié)合使用，最終產(chǎn)生定制化的顧客體驗(yàn)，將成為未來(lái)一段時(shí)間比較受歡迎的營(yíng)銷方式。

騰訊公司于2011年推出的一款名為“微信”的社交通訊軟件，該軟件基于移動(dòng)智能終端免費(fèi)使用，其支持跨通信運(yùn)營(yíng)商與操作系統(tǒng)的使用，在信息交流中通過(guò)耗費(fèi)流量提供多種服務(wù)功能，如定位服務(wù)、朋友圈服務(wù)、共享資訊服務(wù)、公共平臺(tái)服務(wù)、語(yǔ)音記事本服務(wù)等。微信公眾號(hào)是開(kāi)發(fā)者或商家在微信公眾平臺(tái)上申請(qǐng)的應(yīng)用賬號(hào)，該賬號(hào)與微信賬號(hào)互通，平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)和特定群體的文字、圖片、語(yǔ)音、視頻的全方位溝通、互動(dòng)。目前，零售藥店基本都建設(shè)有以會(huì)員營(yíng)銷為中心的店面公眾號(hào)平臺(tái)。該平臺(tái)既可以讓藥店經(jīng)營(yíng)者進(jìn)行微推送、微促銷、微咨詢、微提醒等活動(dòng)，微信會(huì)員管理功能又為藥店大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了技術(shù)接口和重要參數(shù)，形成了一種020相結(jié)合的微信互動(dòng)營(yíng)銷方式。零售藥店通過(guò)大數(shù)據(jù)的深入挖掘，借助微信公眾號(hào)平臺(tái)完成精準(zhǔn)營(yíng)銷，有如下步驟：

（一）步驟一：精準(zhǔn)定位

零售藥店的精準(zhǔn)定位是在藥品品類細(xì)分和消費(fèi)者細(xì)分的基礎(chǔ)上，深入分析各自市場(chǎng)消費(fèi)者行為特點(diǎn)，然后有針對(duì)性地選擇目標(biāo)市場(chǎng)，再根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行市場(chǎng)定位，以此制定出營(yíng)銷效果明確的營(yíng)銷方案，從而保證顧客內(nèi)在價(jià)值和消費(fèi)粘度的提升。藥品品類細(xì)分可按照零售藥店的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，也可根據(jù)店面經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)進(jìn)行，不必拘泥于“大而全”。消費(fèi)者細(xì)分依據(jù)于從多個(gè)渠道收集到的顧客基本特征數(shù)據(jù)，如年齡、性別、聯(lián)系方式、微信號(hào)、購(gòu)藥金額、購(gòu)藥類型等。分析消費(fèi)行為可以從四個(gè)關(guān)鍵維度出發(fā)，既消費(fèi)近度、消費(fèi)密度、消費(fèi)強(qiáng)度和消費(fèi)寬度。消費(fèi)近度主要是指顧客最近一次發(fā)生購(gòu)買行為的時(shí)間；消費(fèi)密度是指顧客一定時(shí)間段內(nèi)購(gòu)買的次數(shù)，零售藥店一般情況下以半年或一季度作為統(tǒng)計(jì)區(qū)間；消費(fèi)強(qiáng)度是指顧客平均每次消費(fèi)的金額，零售藥店要特別注意區(qū)分醫(yī)保消費(fèi)和自費(fèi)金額；消費(fèi)寬度是指顧客在統(tǒng)計(jì)區(qū)間內(nèi)購(gòu)買過(guò)多少品類的藥品。

（二）步驟二：聚類分類

零售藥店經(jīng)營(yíng)者使用K-means聚類算法對(duì)顧客數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，前提是科學(xué)地利用收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行顧客分類，對(duì)于千差萬(wàn)別的顧客消費(fèi)行為，要仔細(xì)分析其共有的基本特征，從而形成“消費(fèi)者畫像”。基本特征的聚類需要將個(gè)體的無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)劃分為若干個(gè)類或者簇，同時(shí)還要滿足聚類結(jié)果中類樣本高相似度，類間樣本低相似度的基本設(shè)定。

（三）步驟三：制定精準(zhǔn)營(yíng)銷方案

精準(zhǔn)營(yíng)銷是在前期工作的基礎(chǔ)上，依托現(xiàn)代信息技術(shù)手段建立的個(gè)性化顧客服務(wù)體系，從而實(shí)現(xiàn)零售藥店在成本可控情況下的高收益發(fā)展策略。具體流程可根據(jù)K-means聚類算法分析出的不同類型目標(biāo)顧客，按照行業(yè)特點(diǎn)進(jìn)一步進(jìn)行細(xì)分，最終形成不同類型的顧客群，如價(jià)值型顧客、保守型顧客等。在此基礎(chǔ)上，經(jīng)營(yíng)者結(jié)合自身經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)，把握消費(fèi)者需求差異，有針對(duì)性地制定營(yíng)銷策略，如慢病管理類細(xì)分為高血壓類顧客、糖尿病類顧客、心腦血管類顧客等，以提高顧客復(fù)購(gòu)率和顧客忠誠(chéng)度。

（四）步驟四：精準(zhǔn)營(yíng)銷實(shí)施

將大數(shù)據(jù)聚類分析的結(jié)果導(dǎo)入微信公眾號(hào)平臺(tái)，精準(zhǔn)營(yíng)銷進(jìn)入實(shí)施階段。與傳統(tǒng)營(yíng)銷方式相比較，微信公眾號(hào)營(yíng)銷具有最典型的優(yōu)勢(shì)是互動(dòng)性強(qiáng)，在營(yíng)銷過(guò)程中表現(xiàn)為經(jīng)營(yíng)者與顧客能進(jìn)行及時(shí)的雙向溝通，能及時(shí)收集顧客的反饋信息，有利于提供更好的精準(zhǔn)營(yíng)銷實(shí)施效果。以慢病管理顧客類型為例，糖尿病類顧客除收到基本的營(yíng)銷推送外，可定期收到藥品使用情況的跟蹤、患者用藥、備藥提醒以及日常保健常識(shí)等信息。這種根據(jù)顧客慢病病種、需求偏好、消費(fèi)習(xí)慣等進(jìn)行的精準(zhǔn)營(yíng)銷，可有效地提升顧客認(rèn)可度和復(fù)購(gòu)率。同時(shí)，依靠微信公眾號(hào)平臺(tái)的雙反饋功能，藥店經(jīng)營(yíng)者可以時(shí)時(shí)了解不同類型顧客對(duì)營(yíng)銷方案關(guān)注度的變化和差異，對(duì)精準(zhǔn)營(yíng)銷方案的動(dòng)態(tài)調(diào)整和推進(jìn)提供了有效地保障，進(jìn)而提高顧客的關(guān)注度、滿意度和忠誠(chéng)度。