[精准营销]桔子创意做精准营销的切入点是?
[精准营销]精准营销的切入点,在哪里啊?
讲动销具体方法,绕不开的话题——退货、积压、过期不良品,这些都是盲目铺货造成的。要把货,铺进能动销的店!
“铺货率”的定义与计算
铺货网点是不是越多越好?
其实,未必。
先要搞清楚,铺货率是如何定义计算的。
铺货率=有货网点数/市场总网点数?错!
铺货率=有货网点数/目标网点数?对!
不同的产品,意味着不同价格、不同的消费群,不同的消费场景。所以,每个产品的“目标销售网点”是不同的。
设定产品“目标销售网点”,要考虑两件事:
第一,消费者愿意不愿意买
第二,终端店愿意不愿意卖。
[精准营销] 消费者愿不愿意
举例:
请问,公司上了一个新产品是零售八块钱一瓶的啤酒(在中国算中高档酒),这个新品你怎么铺货?
再问,业务员出门铺货的时候,是大终端好说话、还是小终端好说话?是大店好搞定,还是小店好搞定?
对了,肯定是小店好搞定。
那么,零售八块钱一瓶的啤酒,你们觉得应该铺进大店,还是铺进小店?
你给业务员说:“出去铺货,每天必须给我铺新品超过十家。超过十家,我当天每家奖你十块;低于十家,我当天罚你每家十块。”
把业务员逼急了,他们出去拆箱铺货、赊销铺货、带陈列奖励铺货、做促销铺货……绝对是有办法铺得动新品的。
但是我亲眼看到过这样的悲剧,就是你把业务员逼急了,他们出去把这八块钱的啤酒,给你铺进那种炒一个菜才四元的店里。
中国有这样的店吗?很多,高速路两边、乡镇村头,那些炒一个菜才四块的小鸡毛店。这种小店,应该卖多少钱的啤酒啊?应该卖三块钱一瓶。
但是你来两个业务员,把老板围住:“老板你好!你这个店门口是国道,什么车都过,什么人都有。你这村里面有穷人也有富人……所以你店里就得什么货都有,您只有三块钱的啤酒不行,我们有个零售6块8块的,一箱的利润顶你那个三箱,而且这个啤酒好喝,这是头道麦汁酿造啊,您尝一下,现在日子过好了,就得喝点好酒……”
最后,这个老板扛不住劝说,进货了。
但你们想想,这种小饭店炒一个菜才四块,他会点八块钱的啤酒吗?他进这个货,只有两种结果,第一种结果就是过期,第二种结果就是自己喝,一边喝一边哭:感谢你们给我提高生活品质的机会……
结论——
铺货率≠有货网点数/市场总网点数
铺货率=有货网点数/产品的目标网点数
[精准营销] 铺货,甚至不是越快越好
案例:
某企业零售8元一瓶的中高档啤酒,在某区域的上市目标店推进模型:
第一波,先铺“有同档次动销能力的客情店”:先锁定客情店——本品的专卖协议店、排他协议店、长期陈列协议店。在这些客情店清单里面筛选,本品零售六元的中档啤酒月销量超过100箱的动销店,首轮铺货,重点拜访。
第二波,按顺序铺“有同档次动销能力的其他店”:本品零售六元的中档啤酒,月销量超过100箱的店,全部电脑筛选出来。做本品六元的中档啤酒月销量大小排序,按排序铺货,把这些店搞定。
第三波,对标竞品高档酒和纯生的畅销店:竞品的纯生一瓶十几块,竞品纯生有铺货,而且竞品纯生库存大于十箱(说明动销好)的店,把我们零售八元一瓶的啤酒新品,铺进去。
第四波,对标同价格带有货店:在前三波铺货网点的铺货、拜访、陈列、促销维护好,产生稳定动销二次拿货的前提下。针对所有店内有本品或竞品,8元以上价格带有铺货的网点,把我们零售八元一瓶的啤酒新品,铺进去。
请思考:
盲目铺货的结果,看出数据造成“看起来新品旺销”的假象,而且,新品的铺货网点越多,你的陈列费、促销费,人员拜访……资源被分散掉。
最终,对真正能动销的目标网点,拜访频率不够,资源投入不够……目标网点不动销,非目标网点更没戏。
铺货率要铺进目标点,而且要根据自己的维护能力量入为出,“先吃肉,后啃骨头”控制节奏。
铺货率不但不是越高越好,甚至不是铺货越快越好。
[精准营销]终端店愿不愿意卖
终端店愿不愿意卖,有以下两个要素:
一、适不适合我这个店卖?
啤酒:
烧烤摊要塑包酒低档酒、餐饮店要箱装酒、高级酒楼需要纯生奥古特高档酒、名烟名酒店需要易拉罐、礼盒装和市场上少见的产品(利润高)、夜场需要小瓶啤酒……
洗发水:
乡镇和村级售点可以要小袋、超市要200毫升的瓶装洗发水、洗浴中心要一升的泵装洗发水……
调料:
卖场KA需要促销套装、农贸渠道需要特大包装(卖给餐饮店)、便利店需要小包装……
思考:5毫升的飘柔,进不进麦德龙?进不进家乐福?
答案:5毫升的飘柔,可能进麦德龙——麦德龙的消费场景是团购、小店进货。
5毫升的飘柔,绝不会去家乐福——家乐福的消费场景是家庭购买,家庭购买不会购买5毫升洗发水,都买200毫升或者更大包装。
不同渠道,不同系统,需要的产品不一样。
7-11便利在机场有门店、在商业区有门店、在学校附近也有门店。这三个门店商圈不同,需要的产品会一样吗?也不一样。
同一个系统,不同门店,需要的产品,也不一样。
二、终端店赚不赚钱?
我给奶粉、家店、建材、高档白酒……行业培训,他们都反馈:“我们跟快消不一样,同一个产品,绝不能铺货网点太多,铺多了砸价就完了。”
网点多了销量大,但是,网点多了砸价!
怎么平衡这个矛盾呢?常用的方法是——产品区隔保护价格:
1.渠道&产品区隔:大卖场打特价,容易影响BC超和传统渠道的销量——同一款食用油,大卖场卖5升的,传统渠道4.5升……超市啤酒便宜、餐饮店啤酒价格高(有开盖费),有矛盾——那就把产品叉开,同一个啤酒,超市上绿标,酒店上蓝标。
2.重点终端&产品区隔:打特价活动的大卖场,上个“家乐福”特供装,惊爆价就不会影响其他店了。
3.品牌&产品区隔:史丹利化肥旗下有“史丹利、第四元素、劲素、华丰”四个品牌。可以用四个品牌在同一个乡镇开四个二级代理商,互相不会直接砸价。而且可以抢占更多的通路资源——毕竟一个乡镇化肥卖得好的大户,也没几家。
4.密度&产品区隔:比如化肥的开户密度标准——万亩一终端(当地有三万亩庄稼,就开三个终端)。高档奶粉的标准,一个乡镇只允许开一个会员店(避免砸价);中高档保健酒的标准,500米内排他(一家店周围500米的街道,不允许铺货,保护价格)。
[精准营销] 互联网B2B企业的优势,也是劣势
我给互联网B2B企业培训,感受到他们与传统快消经销商的不同:
钱多。互联网企业的思维是,先赔一个亿,烧钱抢速度做规模,垄断后产生利润——所以他们给终端的促销力度,传统经销商根本做不到,
人多。大的互联网B2B企业,都是重资产前提下的高效率,后台设置大仓小仓中转仓前置仓,大车小车三轮车冷藏车配送,几千个地推业务,上万名仓储配送人员——这种阵容,传统经销商根本做不到。
产品多。互联网B2B企业要消化成本,要抢规模,要获得更多活跃客户数,必有丰富的产品线支撑,所以,他们做几千个SKU是常态——这种产品线组合能力,传统经销商很难做到。
人才多。互联网企业,进入快消品领域是外行。但是他把这么多快消的老炮儿拢到一起,这些人都是业内翘楚聪明人啊,这些聪明人帮互联网企业来打天下,外行企业也很快会变得内行——这种人才聚拢能力,传统经销商很难做到。
怎么办?互联网B2B企业钱多,人多,产品多,人才多……传统经销商都做不到,只能坐以待毙吗?
绝不是,互联网B2B企业的每一个优势,换个角度就是劣势。
钱多——烧钱抢规模的伪需求,已经死了多少企业,我们都知道。终端小店“唯利是图”,你今天大力促销我就拿货,明天促销减少了,我立刻转身就走。
人多——几千个业务,上万个仓储配送人员,这需要强大细致的人员管理系统。快消的深度分销知识系统,几乎是唯一成熟的答案。互联网企业在这方面没有沉淀,就算招人才进来,也需要时间融合。
产品多——这是互联网B2B企业的致命缺陷,几千个业务地推,卖几千个条码。所以活儿很难不细,别说“条码、牌面、价格、促销、服务”终端五要素管理了。业务员要同时卖几千个条码,大概率是问问老板“要啥货”,起个补单作用,品种推销可能都顾不上。
精准铺货,传统企业要尽快使用互联网数据工具
互联网B2B还有一个优势——数据化的互联网运用,威力巨大,百利无一害。值得学习,值得警惕。
互联网B2B企业,基因是互联网,后台几百个IT工程师随时待命更新系统。
他们不但在考核员工销量,新品销量,还考核员工的过程指标——
日活=每天活跃客户数
有效日活=比如当天进货量超过200元的有效客户数
月活=月活跃客户数
有效月活=比如当月进货量超过5000元的有效客户数
总进货品项=当月每个店的进货品项数求和
平均单店进货品项=当月每个店的进货品项数求和/进货客户数
互联网B2B企业可以实现精准铺货,目标到店,任务推送。
他们的业务代表出门的时候,手机会收到今日工作目标清单。
8块钱的啤酒铺进哪种店,后台可以设公式自动计算筛选把清单列出来。业务代表到终端进店前,打开手机界面,这个店必须推销的品种会自动在手机上提示出来。这个店本月对比去年同期和上个月销量衰退了多少,减少了什么品项,也会在手机上自动提示出来。
在终端下完单之后,手机会提示,这个店本次下单,对比公司本月的主推考核品种,建议再推销什么品种——提示业务代表二次下单,减少漏单。
他们的业务代表,每月到了月底,手机会提示,本月销量下滑的终端店清单,销量上升的终端店清单,未发货的终端店清单……
工具的价值,就是为了弱化人的作用。
互联网B2B企业的IT支持,决定了他们可以做到精准铺货,可以非常方便地考核员工过程指标,可以智能化地提醒、任务推送、减少漏单……围绕数据优势,互联网B2B企业,会衍生出传统经销商不能达到的高度。
传统经销商和传统快销企业,必须具备这个意识,用互联工具、小程序、CRM系统、哪怕简陋如EXCEL,来实现这些动作,更加如虎添翼。
精准铺货:铺货率是越高越好,没错。但是分母,是这个产品的目标店——两个因素(消费者会不会买,终端愿不愿意卖),决定了你的目标店设置,网点密度设置。
量入为出:你的团队覆盖能力,资源多寡,决定你的新品铺货节奏,铺货速度超过自己的维护能力,未必好。
数据应用:铺货目标店的设计筛选,是有数学模型的。传统企业要向互联网企业学习,运用数据。[桔子创意]
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