宜春市壹点市场调查研究公司

         内容提要：为了“决胜终端”，很多现代企业都设有零售监测功能，但没有充分利用相关的信息与数据，对此认识不全面。本文尝试通过全面解释零售监测信息和收集方法，进一步阐述零售监测在企业中的多种运用方法。希望打破营销人的传统思维局限，使相关信息能得到更充分的利用。
         关键字：零售监测    数据效率   数据支持决策   零售终端   渠道   可为市场
         
        近年来，随着中国加入WTO，零售业得到迅速发展；市场竞争日趋激烈；消费者的购买行为复杂化。这些因素都迫使企业必须重视零售终端的建设。
        零售（retailing）是分销过程的最终环节。零售监测是一种很有效的掌握零售市场信息的工具，主要通过对目标城市关键商店的长期跟踪观察，建立动态的数据信息库，定期分析总结，以提供自己和竞争对手的销售比重、市场动态、环境变化、市场策略的资讯。
        一般认为，零售数据是指通过企业内部的信息汇报系统，从零售终端向上汇总的本企业产品的销售记录，包括：大品类、小品类、销售量、销售额、单价等内容。实际操作中，快速消费品通常采用定期（每天、每两天、每周等）清点终端库存的方法获得原始销售数据；大宗耐用品则较多采用柜台流水帐，并辅以定期（每周、每两周、每月等）与商场统计部门核对的方式收集数据。
        随着零售研究技术的逐渐成熟，以上认知不免显得过于狭隘。事实上，有效的零售监测还应收集更多的相关信息，如下图所视：
        
        而信息来源同样具有多样性，除了企业终端人员直接上报外，还可以利用企业的出货记录、零售门店的数据反馈、公共媒体的报导、向专业机构（统计部门和市场研究公司）购买等方式采集。比较之下，这些数据源各有优缺点：
        
        企业可根据不同的研究目的和自身条件，从不同的数据源或数据源组合采集所需资料。鉴于企业的经营行为是长期的和带有周期性的，通常采用连续追踪的研究方法以监测市场的变化趋势。所以，数据采集尽可能以连续的时间序列为主，不连续的数据（如：媒体的报道）可以作为二手资料作参考之用。
        在实际操作中，研究人员经常会发现：不同来源的数据之间会存在一定的差异。这主要是由于各单位的统计限定标准和方法不尽相同。例如：统计局的数据则来自于有统计制度的正规注册门店，却无法覆盖一些不正规经营的私营网点；而专业研究机构出售的数据一般由抽样数据推总得出，必然存在一定的系统误差和非系统误差。这就要求研究人员在引用数据时必须注意其统计背景、计算方法和适用范围，避免产生不正确的结论误导决策者，令企业蒙受损失。
         目前，几乎所有的商品企业都会收集和积累零售监测数据，用作多方面的经营决策的依据。一般而言，在企业内部较多应用在以下几方面：
        一、 评估企业工作业绩
        这几乎是所有企业积累零售数据的原始目的，如：销售额、市场份额、终端铺货率、专柜产值等，所有这些指标都必须通过零售数据计算得出。还有就是检验企业的价格制度和渠道制度是否被很好地执行，是否存在扰乱市场秩序的违规操作。有关这方面的介绍在很多文献中已经涉及，在此不再赘述。
        二、 指导生产储运计划，优化物流配送
        很多企业越来越重视物流仓储效率，甚至有学者预测：未来十年的竞争将是物流的竞争。高效的储运策划可以为企业保证健康的资金流，从而增加企业利润。具体的逻辑如下图：
        
        三、 收集市场竞争情报
        “知己知彼”，竞争对手的表现会直接影响本企业的业绩。这方面的信息包括竞争品牌的出样情况、产品线结构和营业额等。企业可以要求自己的销售人员对主要的品牌进行观察、记录并定时上报。但这种数据比较零碎，欠准确。如果能从终端的计算机系统中直接抽调数据就最好了。
        四、 跟踪购买模式的变化趋势
        跟踪同一品类中各种规格、功能不同的型号的销售变化情况，可以了解并预测市场的发展趋势，例如节能型的机种销售不断增长，很多厂家纷纷推出节能新品。这为“市场导向”型企业进行产品线更新调整提供了明确的方向。
        特别指出的是，虽然很多企业在使用零售监测数据，但能充分利用这些资源（以实现全方位的决策支持）的却不多。他们对数据的低效率运用主要表现如下：
        1． 需要数据支持时没有首先考虑内部资源，动用大笔经费委托专业公司进行诸如“竞争情报”、“消费行为”的大规模专项调查，却忽略了很多企业的已有资源。
        2． 每次行动仅针对单一目的收集材料，没有建立起系统的资料库（数据仓库）分门别类地存放历史数据——“数到用时方恨少”。一方面，大量的资料被重复收集；另一方面，很多有用资料被“束之高阁”，未被再次利用。
        3． 企业内部的数据保密意识过于强化，部门间欠缺交流，不知道自己苦苦寻觅的信息原来可以在兄弟部门顺手拈来。或者说，别的部门收集的信息可以帮助自己部门提升业绩。
        继续前面的论题，其实除了上面提到的普遍用途外，零售监测数据还可以有更多的贡献点。本文在此介绍三种特别的应用方法：
        一、 全方位监测促销活动
        今天，促销已成为商家刺激短期销量的主要手段。在营销组合的4P中，促销（Promotion）是市场部可为空间最大的一个P（特别在大型企业中，产品Product与价格Price很大程度上取决于公司的经营战略，渠道Place则受限于行业环境与市场发展阶段）。事实上，很多企业市场部的工作重点就是促销活动的规划与组织，这也部分解释了现在的促销形式为什么能日新月异，创意层出不穷。
        现阶段，企业对促销活动的监测一般只停留在表面层次，也没有系统的标准和方法用于评估自己或竞争者的促销效果，对是否采取跟进方案就凭管理者的经验判断。以下是一般的促销信息收集与全方位监控的差异：
        
        通过上表的比较，可以把握“全方位促销信息”所涉及的范围。其中有一个问题是：如何衡量促销效率呢？ 本文推荐一道计算简单又容易明白的计算公式，实际效果不错： 
        促销成本≤自身品牌的增量收入-竞争品牌的增量收入 （当“竞争品牌的增量收入”>0时）
        或
        促销成本≤自身品牌的增量收入 （当“竞争品牌的增量收入”≤0时）
        只有当上式成立时，促销就算是有效率的。具体的效率幅度值可以通过运算符（≤）两边计算值的差值或比值进行衡量。
        这里可能存在两个难点：（1）自己的促销总成本是可以计算的，但如何获知竞争品牌的“促销成本”呢？一般来说，有经验的营销人员可以通过对促销内容（如：促销方式/形式、 涉及的门店/区域范围、时间跨度等）的考察进行估计，精度还是蛮高的，因为他们在规划自己的促销活动时必须要作相似的预算方案。（2）如何计算“竞争品牌的增量收入”呢？可以通过抽取重要门店，某些时段，让企业自己的销售人员进行观察记录，然后推算出总值（精度取决于抽样方法和推算模型）；或者从零售门店的系统获取（若只索取“总值”，零售门店一般都会提供，只要不涉及具体的细分信息）；也可以向专业公司购买（数据完整、准确、详细，只是费用不菲！）。
        二、 在与零售终端商的谈判中占据主动
        随着连锁零售业的快速成长， 零售终端商在与供货商的谈判中也显得越来越强势了。为了保证足够的利润空间，供货商必须很清楚地了解自己和对方的优劣势。
        当零售商骄傲地向你罗列数据，宣称他们的营业额一路飙升，并向你索取更多的利益时，你可要保持头脑清醒，可能的实情是：高速增长的营业额是依靠他们拖欠供货商货款积攒起来的资金大量增设门店所造成的假象。数据的解剖结果是他们的平均单店零售效率在不断地下滑，加上更多分店所要求的进店费、货架费等，你的铺货成本迅速增加，销量却没有等幅上扬——你的利润被零售商蚕食了。以下的思考流程图有助于谈判人员辨明真伪，作出决策（这里并不考虑企业的战略性亏损策略）：