化妆品行业大数据分析_知道经验

随着人们生活水平的提高，人们对化妆品的需求也日益增加。这些年来，中国化妆品行业的整体规模持续高速发展，市场充满活力。无论是从技术到产品、从市场到营销、从渠道到销售，井喷式的黄金发展机遇与市场竞争带来的激烈挑战并存。
数字化时代下，大数据向各行业渗透辐射，化妆品行业也不例外。
在这一大背景下：

化妆品行业企业如何快速识别库存异常、实现智能备货？
面临消费多元化趋势，如何洞察会员喜好、实现精准营销？
竞争日益激烈，如何实现品类优化、提前洞察新品有爆款趋势？

化妆品行业现状

面临的营销挑战
1、营销方式变化，推动管理升级

由线下营销转为线上线下同步营销；
由广告转为渗透；
过去的营销经验放在今天已不能完全适用。

2、90后成为基层管理者与消费的主力军

90后更喜欢线上购买；
90后消费习惯更趋向于感性；
90后成为基层管理，营销强于管理，比如库存控制。

3、消费多极化，客户忠诚度低

客户忠诚度比较低；
消费多极化导致客户流失；
高收入的消费者倾向于选择环境优雅的高端百货商?。?/li>
中档收入的顾客更愿意接受店面形象富有品味的专业美容院；
低收入的人群则喜欢一站式购物、低价打折的大中型超市。

4、产品良莠不齐
产品良莠不齐，新品牌难以获得客户信任。
分析云解决方案
在化妆品行业市场营销工作中，无论是产品、渠道、价格还是会员，可以说每一项工作都与大数据的采集和分析息息相关，通过获取数据并加以统计分析来充分了解市场信息，掌握竞争者的商情和动态，知晓产品在竞争群中所处的市场地位，来达到“知彼知己，百战不殆”的目的。

1、安全库存动态模型
以往的安全库存管理都是企业高管根据经验在ERP中设置一个大概数值，但是这样的效果并不是很好。
分析云安全库存动态模型，满足不确定因素导致的更高的库存预期。根据商品的贡献度情况、销售速度、发货速度、偏差情况等计算出安全库存值，实现安全库存动态管理。

2、库存鲜度分析
库存鲜度分析，主要分析了近期库存成本控制是否合理，库存积压情况、营销与配货、补货是否均衡，库龄与商品效期比对，结合会员策略，提前部署区域/商品促销措施。

3、智能配货

4、新品追踪
通过对新品的分析，了解新品上市受欢迎程度，判断是否满足预期，提前识别畅销品与滞销品，预判销量，以达到批量采购、生产、运输，降低成本，提高效率。

5、会员管理
会员即资产，加强会员管理，实现差异化服务，做到“比客户自己还了解客户”，跟踪和分析会员的购买行为，提供个性化精准运营服务，从而进一步提升营销转化效果，增加经营收益。
（1）会员级别定义
分析云支持复杂算法计算会员级别。

新顾客：第一次进店的客户
返店客：第二次、第三次购买的客户
固定客：经常购买的客户

（2）会员标签结构分析
会员销售占比，决定销售的稳定性与市场满足度。

6、精准营销
【化妆品行业大数据分析】

（1）贡献值金字塔
通过对会员购买力分析，评估老客户运营成果，提供针对性营销策略。
（2）RFM分析
在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型被广泛应用，最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary) 。会员RFM模型在反映会员购买偏好方面具有良好的表征性，它是衡量会员价值和会员创利能力的重要工具和手段。
（3）营销事件分组
产品角度、交易角度、会员属性角度、流失客户激活等。
（4）渗透营销
优化产品布局、识别增长点、提高市场投放效率。