雷禧旻 中央民族大學(xué) 北京市 100089

0 引言

在傳統(tǒng)企業(yè)的經(jīng)營管理中，挖掘用戶群的文化觀念、消費收入、消費習(xí)慣、生活方式等數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析，可將用戶群體劃分為更加精細的類別。根據(jù)用戶群的不同制定不同品牌推廣戰(zhàn)略和營銷策略，提高用戶的忠誠度、培養(yǎng)能為企業(yè)帶來高價值的潛在客戶，提升市場占有率。本文嘗試通過企業(yè)日常經(jīng)營過程中產(chǎn)生的進銷存數(shù)據(jù)，結(jié)合企業(yè)自身的固有屬性，對進銷存數(shù)據(jù)進行全面深入地數(shù)據(jù)分析和建模，從宏觀和微觀出發(fā)，反饋以清晰明了的各項可視化圖表，為企業(yè)提供簡潔明了的自身運營情況分析服務(wù)。

1 項目分析設(shè)計方法

1.1 本研究以某母嬰店為例

采用RFM模型、關(guān)聯(lián)規(guī)則、?；鶊D刻畫、聚類等數(shù)據(jù)挖掘手段，從銷售、商品及品牌、會員、退貨等多個角度對店鋪的實際運營狀態(tài)進行分析，找出經(jīng)營者無法直觀了解，隱藏在數(shù)據(jù)背后不易被發(fā)現(xiàn)的運營問題。

1.2 數(shù)據(jù)分析指標(biāo)

我們的數(shù)據(jù)分析診斷報告系統(tǒng)按照“人貨場”的分析思路，結(jié)合對業(yè)務(wù)的深度理解，將分析指標(biāo)分成以下五類：

表1 數(shù)據(jù)分析指標(biāo)

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1.3 數(shù)據(jù)分析方法

本文會用到以下的數(shù)據(jù)挖掘方法：

1.3.1 RFM模型

RFM模型是衡量客戶價值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段。在眾多的客戶關(guān)系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被廣泛提到的。該模型通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢3項指標(biāo)來描述該客戶的價值狀況。根據(jù)美國數(shù)據(jù)庫營銷研究所Arthur Hughes的研究，客戶數(shù)據(jù)庫中有3個神奇的要素，這3個要素構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析最好的指標(biāo)：最近一次消費 (Recency)、消費頻率 (Frequency)、消費金額(Monetary)。

1.3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則

常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法是Apriori算法，它主要利用了向下封閉屬性：如果一個項集是頻繁項目集，那么它的非空子集必定是頻繁項目集。即頻繁集的子集也一定是頻繁集。比如，如果{A,B,C}是一個3項的頻繁集，則其子集{A,B},{B,C},{A,C}也一定是2項的頻繁集。它先生成1-頻繁項目集，再利用1-頻繁項目集生成2-頻繁項目集。。。然后根據(jù)2-頻繁項目集生成3-頻繁項目集。。。依次類推，直至生成所有的頻繁項目集，然后從頻繁項目集中找出符合條件的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

1.3.3 ?；鶊D刻畫

桑基圖，也叫?；芰糠至鲌D，或者桑基能量平衡圖。它是一種特定類型的流程圖，圖中延伸的分支的寬度對應(yīng)數(shù)據(jù)流量的大小，所有主支寬度的總和應(yīng)與所有分出去的分支寬度的總和相等，保持能量的平衡，非常適用于用戶流量等數(shù)據(jù)的可視化分析。?；鶊D最明顯的特征就是，始末端的分支寬度總和相等，即所有主支寬度的總和應(yīng)與所有分出去的分支寬度的總和相等，保持能量的平衡。

1.3.4 聚類

聚類分析又稱群分析，它是研究(樣品或指標(biāo))分類問題的一種統(tǒng)計分析方法，同時也是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要算法。在商業(yè)上，聚類可以幫助市場分析人員從消費者數(shù)據(jù)庫中區(qū)分出不同的消費群體來，并且概括出每一類消費者的消費模式或者說習(xí)慣。它作為數(shù)據(jù)挖掘中的一個模塊，可以作為一個單獨的工具以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中分布的一些深層的信息，并且概括出每一類的特點，或者把注意力放在某一個特定的類上以作進一步的分析；并且，聚類分析也可以作為數(shù)據(jù)挖掘算法中其他分析算法的一個預(yù)處理。

2 實際應(yīng)用案例

以我們服務(wù)過的一家母嬰店為例，它2017年10月開業(yè)，門店開在一家大型商場內(nèi)，店鋪只有一個收銀系統(tǒng) ，我們采集了它從開業(yè)2017年10月至2019年11月的進銷存數(shù)據(jù)，用我們的分析思路和分析方法對這家店鋪的銷售流水?dāng)?shù)據(jù)進行了分析，從數(shù)據(jù)層面找出經(jīng)營管理中存在的問題并提出一定的解決方案。

2.1 銷售額的分析

母嬰店的消費存在一定的季節(jié)性，消費更多集中在春節(jié)和國慶節(jié)前后。從2017年10月至2019年11月，銷售額呈上升趨勢，2019年同比增長達46.5%，會員數(shù)2019年比2018年同比增長了11.9%，增長了98位，相比銷售額的顯著增長，活躍會員數(shù)的增長相對比較緩慢?？蛦蝺r和消費頻次的變化如下：

圖1 平均客單價和消費頻次分布

通過客單價和消費頻次分析發(fā)現(xiàn)，高端消費群體（平均客單價高于500元）占比2019年同比提升了6%，忠實客群（消費頻次高于10）2019年同比增長了5%，高端消費群體和忠實客群的增長是銷售額增長的主要動力。我們又對高端消費群體的消費記錄進行了分析,發(fā)現(xiàn)消費主要來自飛鶴這一品牌，同時發(fā)現(xiàn)在消費頻次高于10次的消費記錄中，零食對客戶消費頻次的帶動非常明顯。

2.2 商品分析

因為該門店位于商場內(nèi)，通過分析發(fā)現(xiàn)衣褲是吸引顧客進店的熱門商品，可以加強管理，如加快上新速度和陳列展示等；另外該母嬰店一、二、三段奶粉的銷售占比高達67%，且一、二、三段奶粉加總毛利占店鋪整體毛利的56%，是店鋪毛利的主來來源；所以我們又對奶粉品牌做了波士頓矩陣分析，發(fā)現(xiàn)飛鶴奶粉顯示出良好的發(fā)展前景，是店內(nèi)明星類產(chǎn)品；而美贊臣、君樂寶、惠氏穩(wěn)定的銷售額是店內(nèi)的金牛產(chǎn)品。

圖2 各類別產(chǎn)品首次購買人數(shù)

2.3 關(guān)聯(lián)分析

我們根據(jù)Apriori算法，分析發(fā)現(xiàn)店鋪中奶粉和其他商品的銷售關(guān)聯(lián)性不強，該店奶粉品類占全部銷售額的67%，但帶動其他商品銷售的效果并不明顯。

表2 提取頻繁項集

2.4 購買路徑分析

通過?；鶊D刻畫用戶購買路徑可以看出，這家門店的客戶下次進店購買的商品一般會選擇之前購買過的商品，即復(fù)購之前購買過的商品，商品之間的購買路徑比較弱。

圖4 ?；鶊D

2.5 會員管理

這家店鋪2019年相比2018年活躍客戶同比增長11.9%，但值得注意的是自2019年3月起，月活躍客戶數(shù)開始呈現(xiàn)明顯下降趨勢，觀察店鋪近兩年的新客數(shù)量可以發(fā)現(xiàn)，店內(nèi)新客整體存在一定波動，但還是呈現(xiàn)出逐月下降趨勢，所以加強會員管理勢在必行。我們首先利用聚類算法對店鋪內(nèi)全部1482位記名客戶進行粗分聚類，可以初步畫出店鋪內(nèi)各類別用戶群體分布情況：

表3 RFM模型

隨后通過用戶購買生命周期等角度對所有奶粉購買用戶群體的寶寶進行月齡估算，圍繞平均消費金額、購買頻次、最近一次購買時間等維度對其構(gòu)建RFM模型，對每個客戶進行畫像，截取部分畫像如下：

表4 客戶畫像

2.6 退貨分析

另外通過退貨品類分析，我們發(fā)現(xiàn)一、二段奶粉以及米粉的退貨率較高，經(jīng)調(diào)查產(chǎn)生較高退貨率的主要原因，一是存在嬰兒奶粉適應(yīng)問題，二是店家為配合品牌方促銷活動先沖量后退回。

圖5 商品平均退貨額占比

2.7 企業(yè)數(shù)據(jù)分析診斷報告

綜合以上的分析，我們現(xiàn)在可以對這家母嬰店做一個完整的企業(yè)畫像：雖然2019年這家店鋪高端消費群體（平均客單價高于500元）同比增加6%，忠實客群（消費頻次高于10）同比增長5%，是2019年銷售額46.5%高速增長的主要動力，但也不能掩蓋這是一家以中低端消費（客單價小于300）和中低頻消費（消費頻次小于10次）為主的一家母嬰店，而且2019年的增長的主要是來自飛鶴奶粉的一枝獨秀，因此為防范風(fēng)險，應(yīng)培養(yǎng)更多的明星產(chǎn)品。另外這家店鋪奶粉銷量占比高達67%，但拉動其他產(chǎn)品銷售效果不明顯，所以加強奶粉與其它商品的一些聯(lián)合促銷，用奶粉來帶動其它商品的銷售對于銷量的提升也非常關(guān)鍵。童裝是吸引顧客進店的熱門商品，在拉新上是一個很好的抓手。近期活躍會員數(shù)與新客數(shù)日益減少，同時店鋪還存在大量半流失客戶，除了在拉新上需要多做工作以外，對該半流失客戶的喚醒召回也尤為重要。

3 結(jié)束語

目前市場上很多傳統(tǒng)企業(yè)只有一個進銷存系統(tǒng)，管理者判斷公司經(jīng)營狀況的好壞只能借助于財務(wù)報表和營業(yè)額數(shù)字，對于店鋪存在的銷售、商品、會員、退貨、庫存等管理問題，有一種無從下手的感覺。雖然有的企業(yè)管理者會采購BI運營分析軟件，但這些軟件只能助力于日常的經(jīng)營管理。如果要對企業(yè)做一個全面深入地了解，數(shù)據(jù)分析診斷報告就能發(fā)揮作用。通過對連續(xù)幾年的進銷存數(shù)據(jù)進行分析，能反映企業(yè)經(jīng)營發(fā)展變化趨勢，找出其中存在的各種問題，制定或調(diào)整相應(yīng)的運營策略。