如何谋求新的业务机会点?回归市场,探寻数字化新解

本文涉及的产品
智能数据建设与治理Dataphin,200数据处理单元
可视分析地图(DataV-Atlas),3 个项目,100M 存储空间
简介: 如何谋求新的业务机会点?回归市场,探寻数字化新解


作者 | 瓴羊数智解决方案专家袁野葱葱

后疫情时代,大环境风云变幻,挑战与日俱增。增长,成为各行业难以突破的核心命题。对于身处其中的各大企业而言,“不确定”的大变局里,企业经营管理该何去何从?复杂的大竞争态势下,市场业绩该从何找到“破圈”机会?这已成为他们当下发展过程中的重中之重。


延展到更精细化的市场维度,诸多痛点愈加显露:


  • 想要谋求商业机会,却不知道哪个市场有发展潜力?
  • 营销活动要按照什么标准去投入?投放之后问题出在哪?
  • 有了销售策略,却不知道推广该选什么渠道?落地什么活动?
  • 门店到底适合推哪种商品?做哪些动作能提升销售业绩?


面对重重困惑,boss们陷入难以决策的困局,也同步限制着企业新一轮增长。


那么,该如何破局?


当科技以前所未有的速度迭代发展,数字化开始深入现代社会结构的每一寸肌理。许多企业开始冲破旧观念和旧模式的局限,以数据工具为依托,探寻并应用着更加全面有效的数字化解法。譬如,来自瓴羊的1NN决策体系之市场360数字化销售洞察解决方案便是在此背景下诞生,致力于帮助企业主探寻更多市场机会,谋求更加精准的管理决策。


1NN决策体系之市场360数字化销售洞察

让一线业绩增长不用愁


1NN决策体系实质上是一种基于数据指标和策略来建立一个统一完整闭环的数据产品体系。在此过程中,系统会面向不同的公司,不同的层级提出不同的数值方案,从企业决策、业务策略、运营动作三个端口,层层搭建精准决策机制。



01决策层痛点:找不准定位,认不清差距数据指标拆解洞察,通过市场看清品牌定位


诺伊迈尔在《ZAG》中提出了“唯一性”的概念,他认为一个成功的品牌需要找到自己的“ZAG”,即在所有人都在“zig”时,你需要找到自己的“zag”——一个完全不同的方向。也就是说我们常说的明确性和独特性。

然而,很多时候,企业总会局限于自身产品的一两个特质,而忽略了外部大市场,又或者习惯于求大求全,总想把产品的所有功能和优点都告诉给消费者,导致其无法准确识别自身的核心优势,难以在竞争激烈的市场中找到真正独特的定位。

在洞察当前市场现状的阶段,能否认清自身并发现其与竞品的差距,这决定着销售顶层的战略定位,亦是实现销售端业绩突破的基石。

因此,为了更好地帮助决策层找准品牌定位,并看清市场、找到和竞品对标的差异,1NN决策体系之市场360数字化销售洞察解决方案会在观星台中以数字化的模式对数据指标进行拆解和洞察,形成了“看表现——找根因、定策略——定动作、有追踪”的流程化模式:

①搜集部门销售业绩水位、对公司业绩贡献与达标情况等、自身在不同地区的市场份额、竞品表现差距等企业核心指标的数据表现;

②对应渠道力、产品力、客户力和营销力四个维度,智能剖析影响公司业绩经营波动的原因,诊断提炼核心驱动因素;

③在业务异常模块,直接一键@相关部门负责人,实时追踪其对各模块的问题描述及处理方案。



以一个电商家居品牌为例,1NN决策体系根据其家居类目识别到50多个二级类目和200多个三级类目,通过对子类目的销量、销售额、家居床上用品TOP100单品占比、竞品价格对标等维度的数据分析,清楚看到了其产品的市场占有率及品牌的市场竞争力,由外向内让品牌定位评估更加合理。


02管理层痛点:数据结构难规整,分析价值难发挥策略模型评估市场潜力,找到业务机会点


无论是市场调研,还是企业一方数据人群画像,企业在业务管理端的数据一般是多维度、多层次、多形式的,如外部市场份额、竞对商品表现、企业一方销售数据、会员数据、O2O数据、商品数据等。看似简单的数字,在处理与融合过程中,难免遇到缺失、异常、冗余、不一致、不规范等问题,影响数据分析的效率和效果。也就无法为业务端的机会评估提供有效的参照价值。


那么,由外在表现找准自身定位后,企业到底该如何通过数据去评估市场潜力,找到更多的业务机会点?这正是我们接下来要谈到的1NN决策体系之市场360数字化销售洞察解决方案第二层级——管理层。



复杂的数据要融合成一个体系化的整体,还要通过数据了解其中的市场关联,以便制定及时靠谱的市场销售策略,对于管理者而言,这并非易事。与其将时间耗费在琐碎虚无的庞大数据框架内,不如用好“模型”。1NN决策体系之市场360,便通过建立很多策略模型去帮助管理层更好地评估市场潜力,基于人和场的多维数据匹配去辅助最终的铺货决策。 ①以数据分析模型找寻潜力市场 1NN决策体系之市场360数字化销售洞察解决方案通过将第三方生态数据及企业一方数据进行多维融合、清洗,校准,比如外部消费数据、企业的业务数据、画像数据、经营数据、活动数据、商品信息......,最终架构起一个符合企业需求的统一数据模型。 从实际业务场景看,围绕区域内的会员聚集在哪里,品牌的目标人群聚集在哪里,再细化到对品牌有忠诚度的成员在哪里等数据,方案内置的demo将整个商圈/街道大区域按照红蓝海的形态框定适配销售地,并将地点按推荐值进行倒序排列,再综合此区域的历史数据,让管理层或策略制定者能通过潜力指数排名直观了解本次营销业务的重点区域。 ②从数据分析模型工具衍生铺货方案 1NN决策体系之市场360以模型为工具,在人、货、场的关联中得出最优的智能铺货方案,并辅助销售管理层制定有效的策略。 在这其中,最核心的支撑是以控点的潜力评分模型给到策略支持者与创建者点对点的推荐:先对区域内所有售点进行信息摸排,去了解现有的铺货渠道分布在哪里。这其中又包括企业已控售点与未控售点。如果这个区域潜力比较高,但是未控点比较多,那就优先在这个位置铺货;已控点比较多的话,1NN决策体系之市场360会自动识别哪些控点的业绩表现更好。此外,1NN决策体系之市场360还会根据地图做区块隔离。每个区块根据目标人群分布及密度,给出对应的潜力值。在这个潜力值内进一步去评估已控和未控点。 综合上,1NN决策体系之市场360辅助企业找到潜力区域、铺货区域,再融合后台多维算法得出该铺什么样的货,由此完成业务机会点的探寻闭环。


03运营层痛点:获客成本高,运营监管执行难数据体系辅助一线执行,构建高质量运营机制


从策略制定、策略推广、策略复盘,这是任何一家企业都会经历的一个完整的营销闭环。在这其中,还有一个不容忽视的环节,就是运营端或者说销售端的执行。


聚焦当下市场,企业的获客成本正在逐年升高,一线销售团队在成交转化、引流到店、销售管理等领域都开始面临着更加严峻的挑战。在过往的传统销售流程中,流程是否执行、话术是否标准、重要信息传递、客户异议处理、客户拜访进度、违规行为监测、会话质量监控等执行细节都需要人工来把控和监管,耗时耗力,即时性差,不仅影响监管执行的质量,还阻挡了实时调整策略的步伐。

1NN决策体系之市场360,同样依托着外部数据的融合,围绕运营前、运营中、运营后的全流程,在日常工作习惯和流程效率的基础上去建立科学的分析体系,同时将体系融合到具体的业务行动中,输出对运营/销售团队的任务下达计划及预警系统。



比如,在正式开始销售工作前,销售团队应该怎样制定匹配的拜访计划?哪些终端门店目标人群多、反馈效果较好?哪些终端门店商品滞销率、退货率高,原因是什么?门店的属性是怎样的?属于小区内的一个门店,还是工作场地的门店?......对此, 1NN决策体系通过识别一线销售在运营前中后数据层面的需求及痛点,在运营前为其建立系统的门店推荐体系,帮助一线销售/运营人员制定行之有效的客户拜访计划。

当进展到销售活动中期,每家终端门店的实时销售效果怎么样?产品库存是否都能及时跟上?效果欠佳的门店应该怎样去做优化调整?当中信息回流的机制必不可少。1NN决策体系基于策略的输出,不仅能进行运营中的异常识别,还能形成有效的反馈,将运营过程中涉及的协同沟通、下发任务、自动化监控集于一身,并自动沉淀日常数据模板,达成从数智诊断到决策推荐的目的,有效提升运营端的业务效能。

 

那么,具体是如何达成的呢?一方面,1NN决策体系为终端门店打造二维或三维标签体系,比如此店活动反馈好,目标人群多,是小区、商场或写字楼店,是高价值门店、普通门店还是低价值门店......一线销售可由标签筛选出适合拜访的门店,实时调整拜访计划。 值得一提的是,1NN决策体系之市场360所缔造的模型框架并非单一死板的输出,而是以定制化的模式、不同类型的解决方案而存在,重点还是围绕着市场潜力的分析以及突破决策的制定。以此去发现潜力终端,探索已控和未控门店,最终做到线上和线下的整合营销。

数据的功能,归根结底是应用,能否作用于企业发展才是关键。如瓴羊的1NN决策体系之市场360数字化销售洞察解决方案既满足了数据的安全可控,又让数据真正发挥出生产要素的价值,让数据贯通所有业务系统,不仅实现降本增效,更重要的是促进增长。未来,伴随着数字经济的不断发展,数字化转型进程将深入企业的各个业务场景实践中,迈向从“浅层次”的数智化走向“深层次”数智化的新一轮升级,真正实现——“让数据变成一种管理语言”。




/ 袁野葱葱/

瓴羊数智解决方案专家

拥有8年以上的大数据咨询与行业BI经验,在阿里担任业务BI分析师、城市大脑项目经理等角色,在商业分析、数字化转型、AI领域沉淀了较多的咨询经验;在瓴羊负责1NN数据决策分析解决方案在行业上的应用与深耕,帮助零售、互联网等行业大客户建立全面、统一、高效的数据决策体系,助力业务高效发展。

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