今天给大家分享一个简单实用的分析模型：人货场模型

这是一个来源于传统零售行业经典的数据模型，随着新零售这一模式的遍地开花个品牌，积累了大量的经营数据。

如何更好的利用这些数据，来帮助我们提高营业收入是这个模型需要解决的问题。

我们以提高便利店列润这一案例为例，看看“人货场模型”到底讲了啥。

1 案例

1.1 分析目的

“七佰一”是一家位于居民区的小型连锁便利店。在装修、商品定价、人员配置上和其他的兄弟门店并无二致，但自开业促销后一直处于亏损的状态，店长想利用经营半年来所产生的一些数据，通过数据分析，实现扭亏为盈。

1.2 分析思路

看到上面的案例可能小伙伴会说：这还不简单，看商品净利润表外加上贡献率，排除掉亏损的商品就好啦。

但实际上，对小小的便利店来说，负利润的产品能有多少呢？提高销售额才是正确的方向。

总所周知：利润 = 营收 - 成本。所以这个问题又可以拆分成扩大便利店的营收并且降低运营成本。

2 “人货场”的各因素拆解

2.1 “人”

对一家便利店来说，“人”的因素主要有两方面：员工与顾客。

影响成本主要是员工的用工成本。

影响营收的有：

（1）员工：主要是销售水平；此外，业务水平也是需要考虑的因素（毕竟直接影响到顾客体验）。

（2）消费者：消费者的消费水平以及消费规律。

针对员工，可以监控员工的销售业绩（当然要考虑时间差异，进行同一时段对比，在销量高的时段安排销售业绩最好的员工值班）。
针对消费者：利用互联网平台建立会员模式，可以有效监控消费者购物情况，以平均购买力（= 销售业绩/有消费顾客数）为指标，对用户价值来进行分层评估，也可以依据消费者的需求特征、消费规律对其打标签。针对消费频次高、金额高的顾客推出合适的活动；通过邻里关系网策划拉新活动；定期对长期不消费顾客推出召回活动等。

现在，让我们先跳出这一案例，如果不是一家小便利店，而是一个更大型的公司，更通用的情况：针对员工，可以监控员工的销售水平，也可以利用分层分析来评价员工，除此之外，还要监控顾客消费的时空差异，在同一个时间段进行纵向对比，以探究顾客消费的具体情况。

这里反复提到的分层分析方法，之后也会给大家带来的相关文章，敬请期待哦。

2.2 “货”

按照刚才的思路，拆解一下“货”。

上面的思维图可能与下面分析的不太一样，思想差不多，都是为了让图更好看

影响成本主要分为进货成本和库存成本。进货成本主要看连锁品牌的供货情况；库存主要考虑库存周转率数据，便利店要避免货物囤积，要根据每周甚至是每天的销售数据进行实时补货，升库存周转率，尽可能压缩成本。同时要考虑速食（早餐、小食）、冰鲜商品（牛奶、三明治饭团）保质期很短，及时清货的因素。

影响营收：

普通商品（常青款，走量款）：需要注意商品的广度、深度是否合理
重点商品（利润高）：调整商品摆放位置（例如便利店经常在结账柜台前摆放香烟、槟榔、避孕套等高利润商品）以提升客单价和客单利润
爆款商品（短期内的人气商品）：增加高销量商品供应量，避免出现缺货的情况，可以搭配高利润商品捆绑销售，但是需要注意其搭配必须要有关联性

现在，再次先跳出这一案例，其他情况对“货”这一因素的分析指标：

库存情况：

商品动销率：动销品种数/仓库总品种数，反映了进货品种的有效性。一般来说，动销率越高，有效的进货品种越多。
库销比：月末库存/月总销售，反映了商品周转率情况。一般来说，库销比越低，商品越畅销。
交叉比率：毛利率*周转率，反应门店在一定时间内的获利水平。

商品情况：

商品分类：按照不同的分类标志，将商品进行合理分析（比如按销量分为基础款或者爆款，按用途、原材料、生产方法
等方法分类）
生命周期波动：导入（进入）期、成长期、成熟期（饱和期）、衰退（衰落）期
季节性波动：很好理解，夏天冰棍饮料啤酒烧烤，冬天围巾手套火锅暖宝，skr
周/月波动：也很好理解，有些就是周末销量高，有些平日销量高

2.3 “场”

“场”相对来说比其他两个因素更好分析也更难分析，因为“场”是一个开店前需要考虑的因素，而且很难量化：

影响成本的因素：经营一家便利店，需要考虑租金、水电、物业等刚性开支。

影响营收的因素：

开始选址的时候就要考虑流量的因素，比如有针对性的获取该店铺的门店流量数据、对比其他连锁店铺的流量转化数据，可以大致估算出店铺的营收

当然不同区位的便利店流量转化数据肯定是不一样的，所以多店铺对比也需要找同样位于居民区的店铺。当然了，这些都应该是开店前需要考虑的事情。

但除去不可改变的因素，还可以通过提高自身的流量转化率来提高店铺订单量：比如优化店铺门面（优化外观，提供座椅、遮阳棚等），摆放促销信息，店员迎客，派发传单等引流信息来获取流量，再通过前面提到的“人”，“货”因素来提高进店流量到订单的转化。

此外，撇开自身地理位置的不可改变的特性，还可以通过提供外送等服务，弥补“场”的不足。

3 综合分析

简单来说，就是要抓大放小，需要按照从大到小，逐级排查的原则，探究具体原因：

先从三因素中每个因素选取一个最具代表性的然后进行拆解，下图是一个简单的数据看板：

低价值用户流失较大，考虑是否周边有新开业商店促销影响，春节、黄金周假期等节日人流减少影响；
A类商品缺口最大，考虑是否存在舆论质量等问题，或者像雪糕饮料这种存在明显季节波动性的商品；
相比A店，本店转化率较差，可以实地购物体验，需找差异。

其中，三因素之间也互相关联，也可进行关联分析（之后也会慢慢提到），总之，真实的业务场景较为复杂，需要不断发现问题，提出猜想并解决问题。

以上就是这个模型的简单介绍，之后会上架新专栏【数据分析项目实战记录】，里面也有涉及零售相关案例，敬请期待！

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