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华丽志■不只是“挥泪大甩卖”！时尚零售商如何科学制定打折促销方案？

每年 ， 全球时尚零售商们会在当季和季末商品促销方案上投入1万多亿美元 ， 但是这些促销方案的制定往往只是根据过去的零售经验和粗略的分析 。 实际上 ， 制定一个优秀的促销方案需要考虑更多因素 ， 而不是一股脑的“挥泪大甩卖” 。
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举例来说 ， 为了清库存 ， 零售商可能采取的常见促销决策是“统统半价” ， 这一方案诚然是既方便又快捷 ， 能够迅速提升销量 。 但另一方面 ， “半价”促销策略会使利润率大幅下滑 ， 盈利能力被削弱 。
因此 ， 一个优秀的促销方案不仅需要提升销量 ， 还要尽可能地帮助零售商实现盈利目标 。 那么如何制定促销方案才能让消费者和零售商都能够获益呢？答案是引入AdvancedAnalytics ， 即高级分析技术 ， 比如大数据、定价算法和机器学习 。
在过去18个月期间 ， 波士顿咨询公司（BCG）与时尚零售商合作 ， 利用高级分析技术开展了20多个当季和季末促销项目 。 根据最终结果发现 ， 经过高级分析技术优化的促销方案能够使零售商的毛利率提升10-20个百分点 。
高级分析技术促销优化方案的第一阶段
该阶段包括三个步骤 ， 分别是商品配对、需求量化和创建并选择方案 。 第一阶段结束后 ， 零售商可以获得一张按商品和商店分类的精准促销折扣表 。
1）商品配对：这一步骤在季末销售时尤其重要 ， 它能够根据老产品的历史销售表现预测新产品的未来销售表现 。 商品配对是指从SKU（库存保有单位 ， 是对每一个产品和服务的唯一标示符）的层面 ， 为新商品寻找和匹配有着相同或者类似销售模式的老商品SKU集合 。
2）需求量化：需求预测模型可以帮助零售团队在任何时间点都能把握销量和价格的关系 ， 同时还可以把握季节性、促销程度、客流量和缺货等因素 。 对于零价格弹性的SKU或者系列 ， 大幅度的折扣并不会带动销量提升 ， 反而会削弱利润率 。 对于高价格弹性的SKU或者系列 ， 些微幅度的折扣就可以大大提升销量 ， 同时控制利润率小幅度下滑 。 需求预测模型是基于前几季的SKU销售数据 ， 来量化新一季的需求 ， 从而制定更好的价格策略 。
3）创建并选择方案：最后一步是需求预测模型的应用 ， 可以预测出各个折扣比例下每一个SKU在单位销售周期的销量 ， 并借此数据创建多种促销方案 。 零售团队可以根据自己的销售目标选出最适合的方案 。
如下图表一所示：
最左侧为零售商常见的四类销售目标 ， 包括销售额、销量、毛利和现金流；
中间为零售商的最优策略；
最右侧为相应的销售环境 。
举例来说 ， 如果某时尚系列当季销售表现很差 ， 库存量很大 ， 那么零售商就需要清库存 ， 为新一季系列腾出空间 ， 采用的策略就是通过优化折扣组合来尽可能提升销量 。
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为了完成第一阶段 ， 时尚零售商需要将过去两年的商店、SKU和发票等日常交易数据进行汇编和整理 ， 从而有助于观察促销前和促销期间的顾客行为 。 除此之外 ， 零售商还可以添加可用库存、商品尺寸、样式、颜色等数据 。
在高级分析技术的要求下 ， 零售商还需要制定各种促销参数 ， 包括促销开始和结束日期 ， 选择旺季促销或淡季促销 ， 促销次数以及促销方式（比如打折 ， 满减等等） 。
如下图表二显示 ， 零售商必需设定清晰的促销规则 。 比如：零售商可以选择对某类产品实行百分点的统一折扣方式 ， 防止出现店内沟通不顺畅 ， 避免顾客误解等情况 。
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高级分析技术促销方案的第二阶段


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