传统零售怎样用大数据逆袭( 四 )
如今，圭司在厨房里安了一个监控，目的是让厨师能实时观察到货架上的存货，这样不仅控制生产量，减少了超市耗损，完美实现了零囤货，而客人每天也能吃到最新鲜，最好味的食物。
现在被炒得火热的大数据，在35年前，就被这位日本的老爷爷玩剩下了。
第三件事：每天凌晨5点，坚持打扫客人来时的道路
每天凌晨5点，妻子已经在厨房里热火朝天的忙活起来了，但圭司也不闲着，不管风多大或者雪下的多厚，他总是拎着扫把，出门就开始扫大街。从店门口一直打扫到100米开外的公交车站，一寸一厘，都不糊弄。有人看的奇怪，就觉得这老头是不是傻啊，大清早的不睡觉在这扫大街。这条路，圭司一扫就是35年，扫完地后，才会投入到一天的工作当中，因此不论是当地客人，还是外地客人，都愿意排着长长队伍，只为能买到喜欢的食物。仅凭两人之力，就把摇摇欲坠几乎倒闭的小超市，干到了年营业额7.8亿日元的成绩，高得有点吓人，因此每隔一段时间，就有团队上门来学习，夫妻俩至今已经招待了600多家大型超市和便利店的考察团。
但每当有人询问他俩的秘诀时，答案却简单的让人大跌眼镜。——做出点好的产品，只要你做到这一点，销量和利润自己就跟上了。——让每一位客户开心就足够了。传授完经验，他们会站在门外客气鞠躬送走每一位高管。
如今澄子装上了心脏起搏器，但是她的身体仍然状况百出，尽管医生不断警告澄子不要过度操劳，可她仍就不顾一切继续工作。佐藤夫妇结婚已经50多年了，记者让圭司对澄子说点什么，面对拍摄镜头，圭司略显害羞说，感谢你做的一切。
在传统零售不景气的今天，这个传统零售的奇迹背后竟然这么简单，它当然不仅仅是这一对夫妻对做一件事情要求的极致和追求的执念，更是他们对爱情的那份默默付出和坚守。这就是我们常说的全力以赴和尽力而为的差别。就像跑步，尽力而为是你跑完步还可以喊：我快要累死了，而全力以赴是你跑完后直接被抬上救护车。
■网友
众所周知，人、货、场是零售业基本的思维模式。无论是线上还是线下，人、货、场都是零售营运的核心三要素。我们今天的探讨就从零售行业的人、货、场三个维度开始思考。人包括店铺员工、顾客和第三方人员等；货泛指商品；场指卖场、电子商务的销售平台、渠道等，因此，零售业常用的分析指标有： 
人货场只是第一个层次，员工、顾客、卖场、商品等为第二层次（如下图）。
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一、“人”的部分1.销售指标【成交率】=成交顾客数÷客流量×100%成交率和店员和销售技巧、产品陈列、产品销售价格、促销价格等都有关系。但是在产品、促销状态等都一致的情况下，成交率就只和店员的销售技巧有关了，所以这个指标可以用来判断店铺员工的销售能力。【完成率】=销售完成数÷目标数×100%这是一个判断销售目标进度的一个指标，在人货场三个领域都可以用到。 2.服务指标【平均成交时长】=每一位顾客成交的时间总和÷成交顾客数这是一个考察店铺员工效率的指标。一般还需要和客单价结合起来看会比较客观（可以做四象限），用最短的时间成交最高的金额，这样员工一般认为都是最优秀的员工。【平均接待时长】=接待每一位顾客的时间总和÷接待顾客数目前需要店铺手动计算这个指标。还有一个指标和平均接待时长类似，就是顾客平均停留时长。区别是前者是从开始接待顾客到离开店铺的时间段计算时长，后者是用顾客进门到出门的时间段来计算的。这两个指标同样不仅仅和“人”有关，还与“场”“货”有关。对于零售店铺来说大部分时候是希望顾客的停留时间越长越好。【投诉率】=投诉的顾客总数÷顾客总数×100% 3.管理指标【定编满足率】=实际员工总数÷标准配置人数×100%这是考核企业招聘能力强弱的一个指标，同时它也是一个内控指标。定编满足率太低势必会影响效率，太高且超过100%又会造成人效的浪费。定编满足率还可以细分为部门定编满足率、普通员工定编满足率、管理层员工定编满足率等。【员工流失率】=某段周期内流失员工数÷（（期初员工总数+期末员工总数）÷2）×100%员工流失率分月流失率、季度流失率、年流失率等。处在不同周期的流失率是不能直接对比的。人事部经常用的是员工离职率，员工流失率和员工离职率有一点点区别，员工离职指正常人才转移，而员工流失包含不正常人才流失。【工资占比】=企业支付的员工工资总额÷销售额×100% 4.顾客指标【客单价】=销售总金额÷有交易的顾客总数一般用成交总笔数来代替顾客总数，理论上这两个数字是一致的，但是顾客经常会出现逛一次商场多次开单交易的情况，所以成交笔数实际上是大于等于有交易顾客数的。客单价既可以反映顾客的质量，也可以反映店铺员工的销售能力，还可以反映店铺的商品组合等。【件单价】=销售总金额÷销售总数量【连带率】=销售总数量÷成交总单数连带率有不同的称谓，例如附加值、效益比、平均客件数、购物篮系数等。连带率反映的是顾客每次购物的深度。对于超市来说，除了分析常规连带率之外，还可以分析单品连带率、品类连带率，连带率越大说明该单品或品类越重要，需要在陈列、促销、库存管理等方面特别关注。百货行业还可以统计叫品牌连带率的指标，即计算顾客每次购物时平均消费几个品牌的产品。 5.会员指标【新增会员数】=期末会员数—期初会员总数如果将会员看成是企业的财富，新增会员就是在不断地积累财富。大部分零售企业会把这一项作为店铺员工KPI考核指标之一。新增会员数的一个附加指标是未办卡率，统计那些达到会员办卡条件却没有开新卡的顾客占比情况，这个指标可以反映店铺开新卡的能力以及顾客对品牌的喜好程度，这是一个分析指标，不建议作为考核治疗。【会员增长率】=某段时间内新增会员数÷期初有效会员数×100%会员增长率是体现企业会员增长速度的一个指标。【会员贡献率】=会员销售总金额÷销售总金额×100%会员贡献率不是越高越好，在每个企业会有一个合理的区间，太高就显得新增顾客太少，增长被局限了，太低则没有稳定的销售来源。行业不一样这个区间段也会不一样，店铺间也会不一样，例如商业区的店铺和写字楼、社区店铺的会员贡献率都是不一样的。【有效会员数】【有效会员占比】=有效会员数÷累积会员数×100%会员总数多不一定强，有效会员数多才是硬道理。有效会员就是满足一定贸易条件的会员。随着企业的发展，必然会存在很在一段时间内没有交易过的会员，这些会员实际上已经没有任何的价值了，需要在分析中剔除出去，否则会员分析也没有意义。有效会员的贸易条件一般根据时间和交易量来设定，例如在12个月内必须有至少1次消费，6个月内必须有不少于3次消费记录等，这两个设定标准需要结合顾客的消费频率来定，行业不同标准也会有差异。【会员回购率】=某段时间内有交易的老会员数÷期初有效会员总数×100%会员回购率一般用在月、季和年度的分析上，是衡量顾客忠诚度的一个指标，严格地说这是一个老会员的回购率公式，因为期间新增会员的回购不包含在其中。回购率和回头率常被误解为一回事，其实会员回购率和会员回头率是有区别的，回头率公式中的分子应该是某段时间内到达过店铺的会员，他们不一定实施了购物。对于店铺来说，先得让顾客回头，其次才是回购，所以这个两个指标是有先后顺序的。没有高的回头率，哪来的高回购率，所以零售商们都在想尽办法促使会员顾客高频次地回头。【会员流失率】=某段时间内流失掉的会员数÷期初有效会员总数×100%这个指标反映了会员顾客的流失速度，也反应了企业营运现状，它和会员增长率是一对相向指标，建议每月都追踪这两个指标。会员流失有它合理的一面，例如对定位在20~30岁的服装品牌来说，顾客年龄变大自然就会流失，再如对超市来说，如果顾客搬家了，流失也是合理的。会员流失率反应了顾客总量的流失情况，却没有办法反映出流失顾客的质量，流失掉一个客单价为300元和流失掉客单价为3000元的顾客显然不能划等号。这就衍生出一个新的指标，相对会员流失率，公式如下：【相对会员流失率】=某段时间流失的会员数量÷期初有效会员数×流失率权重值×100%【流失率权重值】=流失会员的平均客单价÷有效会员的平均客单价【会员回购频率】【会员回购频率1】=某段时间内所有会员消费次数÷（期初有效会员总数+期中新增会员数）【会员回购频率2】=某段时间内所有老会员消费次数÷期初有效会员总数该指标反映会员顾客在某个时间段内的消费频次，分析这个指标选取合适的时间周期很重要，时间周期太短，这个值基本上就接近为1.0，没有丝毫意义。服装专卖店、手机专卖、电器专卖等可按6或12个月为一个滚动周期，百货商场一般用3或6个月为一个滚动周期，超市可以按1或者3个月来滚动分析。3个月为一个滚动周期并不是数一个季度才分析一次，而是每个月都可以分析。【会员回购频率3】=某段时间内所有会员消费次数÷期间有交易的会员总数【会员回购频率4】=某段时间内所有老会员消费次数÷期间有交易的老会员总数这4个公式各有侧重，公式1或2侧重于研究回购频率的趋势，公司3和4侧重短期会员购物行为分析，零售企业在实践使用时应该以老会员的分析为主。【平均年龄】=某个事件点会员年龄总和÷有效会员总数平均年龄是衡量品牌定位的一个标准，不过这个指标收数据源的影响非常大。有很多顾客不愿意提供自己的私人信息，还有就是终端店员不负责任地录入数据，所以在系统中很可能看到上有古稀老人，下有婴儿的年龄数据。分析平均年龄时需要剔除这些异常数据，否则那些90岁以上的顾客就足以把平均年龄拉大好几岁。对年龄的扩展分析是将顾客年龄分段分析，就是年龄分析。平均年龄属于对顾客基础信息分析的范畴，这个范畴还包括性别、职业、地域、收入等。 二、“货”的部分正如“人”“货”“场”是零售分析的基本思维模式一样，商品分析也有它的基本模式，这就是“进”“销”“存”，“进”即为采购环节，“销”自然是销售环节，狭义的“存”指商品库存管理环节，广义的“存”指整个商品的供应链管理。人货场是一个平行关系，而进销存却是一个又先后顺序的三角关系，前者是基于业务的分析管理，后者是基于商品的流程管理。大部分零售业的POS系统都是基于进销存的一种软件系统。某种商品的库存太大、占用资金，我们常常理所当然地认为是采购进货不合理，进得太多，所以采购部经常背黑锅。其实销售环节和供应链环节都会影响库存，例如商品在卖场陈列不合理，仓库发货不及时，盘点错误造成系统显示有库存而实际库存为0等。所以分析商品的问题务必从进销存三个维度进行思考，不能一遇到问题就武断地认为是进销存某个环节的问题。商品的分析指标很多，常用的如商品的折扣率、动销率、周转率等，还有商品的三度（广度、宽度、深度）等。一般来说大店看重商品的周转，小店看重商品的单词利润，线上看重商品的折扣，线下侧重商品的库存。大家的侧重点不同，不过总体来说商品的分析如图所示。
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