零售大数据在企业产品定位和营销策略中的应用分析

霍 达 对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班

随着大数据技术的发展，国内外已出现很多知名大数据公司，像国内的百度搜索、腾讯、阿里巴巴、中国电信等互联网大佬；国外的Equinix、Digital Realty Trust、NPD、GFK等数据公司。他们利用自身资源或和各大零售商平台合作，收集零售记录，并通过数据库技术，预测技术等将其分门别类、分区域化等，转化为可供销售的行业结构化数据；企业可以借助这些平台，获取行业零售大数据，并结合自身需求对数据进行清洗和处理，形成有价值的信息。

零售数据是零散的，它一般由一条条的销售记录组成，不同的产品，不同的售卖地点所显示的信息也是多样化的，但是它们基本都包含了销售时间、产品型号、销售数量、销售金额、销售渠道等基本信息，还包含一些产品参数，比如，电视产品的分辨率、是否带WIFI，冰箱产品的容量、开门方式等参数信息。单看这些混乱的销售记录，我们很难从中获取有用的信息。但是这些数据组合起来并加以处理，能给我们提供大量有价值的信息。

企业获取到数据后可以从中提取很多信息以供参考决策，本文首先对几个概念进行说明；然后介绍几个可从中获取的重要数据指标以及这些数据指标隐含的信息；最后从营销学的4P理论维度分析这些指标在产品定位和制定营销策略中的应用。

一、相关概念说明

行业数据：某类产品一项数据所有品牌的加总，比如，冰箱各品牌总销量之和即为冰箱行业总销量，以下简称行业。

品牌价格指数：是指各品牌平均价格与行业平均价格的比值，该指标主要是将均价相对化，使得品牌间具有可对比性。大于1说明品牌价格高于行业平均水平，小于1说明品牌价格小于行业平均水平，若A品牌价格指数大于B品牌，则说明A品牌的价格高于B品牌。该指标一定程度上可以反映品牌价值的高低，以下简称价格指数。

产品结构：根据产品的不同标志或者特性对其分类，形成不同类型或不同层次的产品，某类产品占自身总产品的比重即为该类产品的产品结构。比如，电视可以按照屏幕尺寸分为32寸、43寸、50寸等产品，32寸产品销量在该品牌总销量中的占比即为32寸量结构。即产品结构是同一品牌内不同类型或不同层次分类产品的占有率，用于自身横向比较。

占有率：本文提到的占有率是指企业数据相对行业数据的占比情况，比如，A品牌量占有率是指A品牌总销量在行业总销量中的比重。

二、指标说明

(一)绝对量指标

所谓的绝对量就是不与一定的参照对象进行比较所得来的定量数据，比如，销售量、销售额、价格、某种特性指标值(比如，电视的平均尺寸)等。可以比较销售量、销售额自身同期、上一期以及品牌间的大小关系，来判断自身及市场情况，但是这些对比不能直观地展现市场份额的大小、增长趋势的快慢、是否跑赢行业的发展趋势等。所以在数据清洗过程中，绝对量往往作为基础数据，利用它们来计算一些更直观的相对量数据，以反映企业的市场表现。

(二)相对量指标

相对量是指与一定的参照对象(比如行业)进行比较所得来的定量数据，这里主要对量占有率、额占有率、价格指数、产品结构和需求价格弹性相对量指标进行介绍，并阐述它们表征的信息价值。

1.销售量(额)占有率

销售量占有率=企业销量/行业销量

销售额占有率=企业销售额/行业销售额

销售量占有率和销售额占有率是企业相对于行业销售量和销售额占比的相对量指标，能够比较直观地反映企业、竞品在市场中的份额，也易于进行自身时间轴或竞品间的比较分析，简称量占率和额占率。

这里要特别说明一点，量指标仅仅反映了数量信息，额指标中不仅有额的因素，还包含量、产品价格、产品结构等的因素；比如，同样的销量，如果一个品牌的高端产品结构占比大、销售价格高，那么销售额就会大，额占率就会大；所以企业可选用综合了更多信息量的额指标进行分析。

2.产品结构

在对零售数据的产品结构进行分析时一般采用量结构和额结构，其公式如下：

量结构=企业某类产品销售量/企业所有品类产品销售量

额结构=企业某类产品销售额/企业所有品类产品销售额

根据上述公式，零售数据很容易提取出量结构和额结构，企业可以了解行业、自身和竞品不同品类产品的市场表现和发展趋势，从而了解客户的购买倾向；发现自身优势和不足，有针对性改变自身产品结构，在自身优势的基础上向客户购买倾向倾斜。

3.价格指数

产品价格指数=企业产品均价/行业产品均价

在零售数据中，用销售额除以销售量，即可计算出各品牌及行业的均价，进而根据上述公式计算出价格指数。对上述公式进行简单变换，可发现价格指数还可以用额占率和量占率进行表示，公式如下：

产品价格指数=额占率/量占率

价格指数与量占率、额占率类似，是相较于行业的相对量，是将价格相对化以表征产品的市场表现，如果一个品牌的价格指数很高，且被市场认可，在一定程度上反映了该品牌的品牌价值比较高。但是需要关注的是，价格指数没有包含销售量信息，如果某品牌产品定价很高，但销量很低，其价格指数虽然很高，但明显不被消费者认可，所以在用价格指数分析品牌价值时，需要结合销售量或量占率进行分析；如果量占率和价格指数都很高，则说明产品市场表现较好，消费者认可度高。

4.价格弹性

价格弹性反映需求量对价格的敏感程度，以销量变动的百分比与价格变动的百分比之比计算，即价格变动百分之一导致销量变动的百分比，其公式为：

价格弹性=销售量变动百分比/价格变动百分比

价格弹性和总销售收入关系密切。企业需要认识到产品在各个可能的价格上，价格弹性是不同的，价格弹性高，则需要调低价格；价格弹性低，价格可相对高些，价格弹性稳定时，价格也应该保持相对稳定。通过零售数据的销量和销售额，可以获取单个和某类产品的价格，进而计算出价格弹性。

因为零售数据中包含销售的时间信息，借助统计工具，很容易将零售数据的如上指标按月度、季度、年度以及累计的方式进行统计，可采用易于观察和比较的图表进行展现，例如，Excel表格(如下表1为Excel表格展现形式)、折线图、饼图等。进而可观察各指标、不同品牌及行业的趋势走向，还可计算同比、环比发展速度等。

表1 品牌各月量占率/额占率/价格指数呈现表

三、应用分析

众所周知，市场需求或多或少的在某种程度上受到营销变量的影响。1960年，美国密歇根州立大学的杰罗姆·麦卡锡教授在其《基础营销》一书中将这些变量概括为四类，即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、促销(Promotion)，简称4P理论。作为营销学的基本理论，4P理论将复杂的市场营销活动加以简单化、抽象化和体系化，构建了营销学的基本框架，促进了市场营销理论的发展与普及。本文重点从这四个变量角度分析零售大数据的应用价值。

(一)产品维度应用分析

说到产品，它注重开发的功能，要求产品有独特的卖点，把产品的功能诉求放在第一位。那么如何运用零售大数据挖掘用户对产品功能的偏好，这里从如下三个方面提出方案。

首先，可以统计同档位不同品牌某款或某几款产品的量占率、额占率、均价及价格指数，将这些指标进行比较，找出不同品牌产品在市场中的销售和价格表现，进而对优势产品进行功能、价位等分析，挖掘出客户偏爱的功能和价位特征。可对产品策划提供方向指导。

其次，企业还可以将产品进行档位或价格段划分，对不同档位或价格段产品按品牌进行产品种类及功能差异化分析，通过这种差异性研究，寻找产品种类、功能差异化的特点，为优化自身产品结构和功能提供信息指导。

最后，还可从产品结构角度提取信息，企业可以提取行业和竞品产品结构量、额及价格表现，挖掘行业及竞品产品结构趋势，从中找到自身产品优势和不足，为产品规划优化产品结构提供信息参考。

(二)价格维度应用分析

价格是唯一代表收入的因素，为了增加销量，实现利润，企业需要熟知价格制定的影响因素和流程，结合市场环境的变化对价格进行策略创新。价格受很多因素的影响，比如，市场需求、成本、竞争者的产品和价格等。零售数据不仅可反映市场需求的变化，还可提取竞品的价格信息，从需求和价格方面对企业的帮助可体现在如下几个方面：

首先，可研究不同产品需求价格弹性，以了解产品定价的合理性，为营销策略中的价格创新提供帮助。

其次，可跟踪竞品上市后价格趋势走向，以了解竞品生命周期内的价格营销策略；从而为自身制定价格营销策略提供指导。

最后，还可以跟踪不同品牌某类结构产品的占有率和价格指数表现，以了解消费者对该品牌该类产品的认可程度。比如，某类产品行业结构呈明显增长趋势，企业可通过零售数据，提取竞品和企业自身该结构产品价格指数和量占率发展趋势，从中识别出该增长态势的品牌是在降价促销还是真正的客户需求在增加。进而给产品规划、市场定位和营销策划提供参考信息。

(三)渠道维度应用分析

从消费者需求来看，渠道可以起到简化搜寻、便于挑选比较、适量购买的作用；从供应角度看，能使交易常规化，提高交易效率。随着市场的变化，营销渠道成为营销战略中的先导战略，一些特定的领域和企业依靠渠道战略，正在取得非凡的成功。像家电、通信产品、个人电脑等越来越多的行业，渠道都起到决定胜负的作用。对于零售数据，我们可以分渠道统计上述一系列数据指标，从中挖掘如下三个方面的信息：

1.渠道产品结构及趋势研究：不同渠道消费层次、消费年龄、甚至性别等存在一定差异，这就意味着企业要结合渠道的这种差异化进行差异化产品设计和营销策略制定。通过分析渠道内各结构产品的量、额、价格指数及价格弹性等指标数量的变化，挖掘不同渠道产品结构趋势，从而了解竞争对手不同渠道定位方向和不同渠道客户群的需求倾向，进而为产品定位和营销方向提供指导。

2.渠道销售力研究：通过对渠道量、额及价格指数等研究，可以计算不同渠道的分销能力、分销效率等，为企业制定差异的渠道分销方案提供数据支撑。

3.渠道品牌价值研究：统计不同渠道产品量额指标，判断市场份额的规模及稳定性，再结合价格指数数据，可以判断品牌表现，针对不同表现制定差异化的渠道产品和营销策略。

(四)促销维度应用分析

促销是指企业利用各种信息载体与目标市场进行沟通的传播活动，包括广告、人员推销、营业推广与公共关系等。促销的目的是为了吸引客户，实现产品的销售，以扩大企业销售和利润规模，所以促销方案的制定要结合客户需求，市场及竞品情况。因为零售数据可以反映客户需求、市场情况和竞品价格信息等，营销人员可通过对这些数据进行分析，了解客户需求动态，竞品定价及促销规律，有针对性地选定促销产品，制定有竞争力的促销价格，错峰促销等。

四、结语

零售数据具有强大的能量，包含了很多有价值的信息，应用性很强。企业可以从多种维度提取各种数据指标，并借助一些图表工具进行展现，直观反映行业、竞品及自身在市场中的表现、季节性趋势、价格波动等，挖掘消费者消费倾向和品牌影响力；还可进一步对趋势进行预测，挖掘市场未来发展趋势。所以零售数据不但可以了解行业及企业目前在市场的表现、竞品的发展趋势，从中挖掘消费者的购买倾向和习惯，还可以对市场的季节性进行研究，对未来做预测分析，为企业产品定位和营销策略提供重要可参考信息。笔者会在后续的文章中继续对零售数据在推断性统计中的应用进行研究，更深层次地挖掘零售大数据的价值。

企业应该顺应时代发展，重视对零售数据的分析，及时抓住市场机会，基于用户偏好、竞争优势制定个性化产品、差异化定价和销售方案，让品牌营销更科学更合理，深入消费者内心。■