新零售：线下门店如何实现数据精细化运营？
原标题：新零售：线下门店如何实现数据精细化运营？
新零售业务的开展离不开线下门店，在门店数量日益新增的今天，需要根据不同门店的数据反馈进行针对性运营，文章分享了门店分层的指标和不同策略，与大家分享。
“分层”的概念对于运营工作者并不稀奇！用户分层/品类分层/促销分层等等都是在运营过程中常见的精细化手段。分层的本质在于通过组合排列的形式将同集归类，且定制化运营策略。
新零售业务的开展离不开线下门店，在拥有全国近500家线下门店体量的前提下，每家门店对于线上业务的投入/执行/业务表现都存在差异，需要在这样的环境下把握核心方向主线，这就要求我们运用分层方法论，对门店的运营进行分层精细化。
一、上线时间/订单渗透率/准时履约率坐标轴分层
类似用户的RFM模型概念，我们尝试把门店的3个核心指标拆解作为模型的三个因子，分别是上线时间（Time），订单渗透率（Order）以及准时履约率（Punctuality），我们把这个模型暂且称为TOP门店模型，在内部应用名称亦可称为TOP提升计划。
任何模型的搭建一定是基于已有数据的前提下才有意义，新零售业务上线1-2个季度后，我们可以开始拿到已经的数据指标作为TOP计划的几个参考值。
1. TOP模型的三个数据维度指标
- 上线时间：上线时间我们按照单个忠诚用户在平台内的最长生命周期来计算，大概在10个月左右，我们拆解成三个阶段（0-1个月的新店，1-5个月的发展中店，5-10个月的老店）。
- 订单渗透率：订单渗透率我们需要根据平台总KPI和线下目前的体量做对比，拿到一个基准值（假设KPI为1亿，线下目前体量10亿，则基准值为10%），这个10%是基础也是最低值，可适当提高2个档次，15%和20%作为冲刺值。
- 准时履约率：准时履约率在O2O行业来看是不可忽视的一个目标，拿到行业数据来看90%的准时率已经大部分能满足，则我们暂且把90%作为基础值，适当提高2个档次，95%和98%作为冲刺值。
2. 根据TOP模型数据指标标签化门店
TOP模型下的3个维度确认了1个基础值+2个冲刺值之后，我们需要可视化这些数据，并且开始逐一把目前门店的效果对应到等级内。表格模型如下图：
3. 针对不同阶段的门店标签SABC
- 对于0-1个月的新店：门店运营属于起步阶段，我们给到的KPI只需要满足基础值即可，10%的订单渗透率和90%的准时履约率，满足的门店归为A档，若超出预期则给到S。
- 对于1-5个月的发展中店：门店已经开始掌握并熟悉新零售营运模式，则基础值提升到15%的订单渗透率和95%的准时履约率，满足的门店归为A档，若超出预期则给到S。
- 对于5-10个月的老店：门店已经规模化运转，基础值提升到20%的订单渗透率和98%准时履约率，满足的门店归为A档，若超出预期则给到S。
二、四档层级下的门店投入策略
四个档位的门店我们通过TOP数据模型分层，接下来我们需要对已分层的门店进行差异化策略投入，确保S级门店稳住发展，最有潜力的A级提升到S。
1. S级门店稳指标，拓模式
S级门店作为头部门店，无论是业务销售还是线下履约表现最为优异，这部分门店的核心是稳守当前的业务指标状态，并且拓展更多可开源的业务模式，为销售和履约负责。
- 一店配全城，为S级门店赋能销售：“一店配全城”顾名思义，以单个门店做为母店，用户在前端下单实现全城市区域范围覆盖，不再局限于3公里范围内。对于销售而言，该模式有效规避3公里小范围内拉新瓶颈和销售瓶颈，和更大范围的用户群体实现商品的交付。对于母店效率而言，订单密度加大，员工人效和拣货仓坪效同样能实现提升。
- 一店配多仓，为S级门店赋能客群：“店仓一体化”的合作模式弊端在于限制客流群体，因此给S级门店选址配套2-3家前置仓店，把S级门店作为母店，仓店作为子店，母店给子店供货，子店直接面向C端用户群体，即弥补了仓店一体化的客流瓶颈局面，又能填补前置仓的仓店利用率问题。
- 一店带多店，为ABC级门店复制：“一店带多店”的核心在于模式的复制和传承。作为头部门店的责任义务，以城市级为单位，建立门店走访经验分享探讨会，定期分享和开展细节讨论，便于成功经验的复制。
2. A级门店稳基础，拓指标
A级门店已经拥有较好的业务基础和客群，核心重点是加大马力，提升潜力门店各项指标，往S级门店冲刺。
- 智慧标杆门店计划试验田：A级门店拥有较好的用户基础和门店履约能力，对于测试门店发展性项目提供良好的试验田。测试成功快速复制到平行门店和S级门店，测试失败快速调整迭代。“智慧门店”概念一直是店仓一体化新零售在全力试图打开的窗口，作为切入点提升门店履约能力和用户体验。
家乐福“LeMarche”智慧门店深度打通腾讯生态链包括小程序，微信支付，腾讯优图，社交广告，腾讯视频IP等产品，一方面顾客进店后可快速便捷的购物体验，其次作为商户也深度获取用户大数据信息，提高二次复购和留存。苏宁“北斗”系统是一款为门店服务研发的数据产品，依据线下监控视频数据资源，利用视频图像识别技术，融合视频处理、图像处理、模式识别以及人工智能等多个领域的技术，彻底颠覆了一直以来依赖人工统计或传统方式的数据统计方式。
商品货架电子标签近两年在天虹/华润等门店应用广泛，电子标签植入定位系统和库存记忆系统，有效提供店内地图导航，快速实现最优拣货路线和库存周转周期。其次，可延伸类似语音拣货，指环拣货都可以提升拣货效率。
- 阶段性毛利投资提高优惠券力度：对于潜力门店的毛利通常都是“易守难攻”，可以平稳守住毛利点但需要突破就比较难，商品结构和用户消费习惯都比较稳定。因此我们可以考虑1-2个点的毛利或者集中引入品牌商资源投入品牌促销。
举例：上海/北京/重庆等一二线A级档位门店，阶段性测试0元门槛免邮；同时研究竞品促销力度投入，比如重庆的永辉，福州的朴朴，上海的叮咚买菜，通过在线对比城市化竞品力度，适当在该门店投放一些新人低门槛大力度券（29-8，19-5等等），引导竞品用户转化。
- 驻店专送运力，提高配送履约时效：运力配送在门店履约也是非常重要的一部分，配送时效也最终影响的是整体履约时效。对比自建物流，大部分选择第三方物流的商户更多的考虑是开源节流，分摊管理压力节省成本开支。
而对于目前主流的配送团队顺丰/美团/达达，不但拥有灵活度较高的众包团队，也有“自营专送”团队，“自营专送团队”我们通常称为“驻店专送”骑手，这部分骑手会驻场在门店，单独为某一家门店服务，在服务质量和时效都优于众包骑手，当然可以作为主力团队入驻到A级门店。
- 店仓一体化升级拣货仓，提高拣货履约时效：对于新零售行业很大一部分成本压力在于“仓店投入”，“朴朴”/“叮咚买菜”/“每日优鲜”这类独立前置仓在大批量分布仓店时，需要考虑仓店租金成本以及仓店利用率，仓店租金成本基本是固定值，而仓店利用率就需要要求商户通过运营策略和大数据驱动订单密度和品类密度，有了足够的订单才能保证仓店是盈利。
店仓一体化新零售虽然少了店面租金压力，但也同样有仓店利用率的压力，这就要求我们对仓内进行优化升级：仓内拣货路线导航（仓内商品摆放位置，从货架到层级一目了然），用数字跑腿代替人工跑腿；仓内SKU智能管理（订单系统智能化抓取动销率高/用户偏好/高频等多维度一体的SKU，这部分SKU会推荐到仓内作为摆放）；仓内库存智能管理（仓内所有商品单独商品库，同时系统会根据往期购买记录做AI判断，提供库存预警和补货周期预告）
3. BC级门店强鼓励，拓基础
BC级门店各方面相对较弱，业务基础处于起步阶段，在不断复制应用S级门店的成功模式前提下，核心是更需要给予更多的鼓励性政策，巩固基础。
- 平行门店PK计划，设置冲刺奖励计划：BC级门店作为潜力门店，平行式的冲刺激励可以同样有效增加门店之间的赛马。节点适用于大促例如618/双十一/双十二，在固定大促周期内，以订单渗透率和履约时效作为KPI，分别设置一个冲刺奖和领衔奖，冲刺奖可以把KPI定为20%的订单渗透率和98%的履约时效，率先达成的门店给予奖金发放，领衔奖则为在大促期间哪家门店表现最为优异发放奖金。
- 以增速环比为基准，增速TOP5设置奖励：对于单方面激励除了赛马机制外，增速环比同样可以定义为奖励基准。
举例：以6月份一个月为比赛周期，50家BC级门店作为样本，分别投放同样的投资力度优惠券和促销方案，避免差异投入。7月份再回顾当前数据和6月初的数据，两者做增速比。以增速最高的TOP5奖金发放。
新零售业务源于线下也立于线下，线下门店的分层是精细化B端切入点，以B端和C端同步齐头并进才是新零售的运营的最优解。