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小胖孩 - 2008-8-12 0:22:00
近期打算通过定向数据库筛选数据,发放数据库。现在在为效果评估的监测指标苦恼。
除了响应率和客单价,大家还有什么好的指标可以建议么?
blueblood - 2008-8-13 10:04:00
自己还没有用过coupon这个东东。不过评价一个促销效果的话,可以看看回报率如何。

具体是:ROPS = 促销带来的增量POS / 本次促销涉及的所有投入

另,考虑客单价的问题,一般是从单个门店或者门店某个区域的整体来看的,而单个促销对客单价不会有太大的改变吧。
二氧化碳 - 2008-8-13 17:28:00
有几个关键信息需要界定:
1)什么类别的产品:不同类型的产品适合的促销形式有很大的差异,促销赠券这种形式适用于FMCG、服务类中的一部分产品,具体什么类别如果楼主可说更好讨论些

2)什么样的消费者:响应率的多少一方面固然取决于促销的力度,另一方面也非常受目标消费群的行为特征影响,消费者行动的理由很重要

3)促销的目的:是促进试用率/使用率还是促进忠诚度呢?目的不同,促销设计会有很大不同,当然响应率、客单价(或者说ARPU)也会差别很大
hansonhong - 2008-8-15 14:17:00
请问假如我launch一个新的SKU 一个大的SIZE 势必会对现有产品 cannibalization

如果我用per unit的 profit & lost  l来分析 spending 和 gross sales之间的roi 怎样才能把 cannibalization 合理转化到per unit上?

多谢各位大侠
二氧化碳 - 2008-8-15 15:12:00


引用:
原帖由 hansonhong 于 2008-8-15 14:17:00 发表
请问假如我launch一个新的SKU 一个大的SIZE 势必会对现有产品 cannibalization

如果我用per unit的 profit & lost  l来分析 spending 和 gross sales之间的roi 怎样才能把 cannibalization 合理转化到per uni......


不是很明白这个问题,你还是举个例子吧

cannibalization本身的计算很简单,即评估:新产品的销量有多大比重是来自老产品的用户转移,一般情况下超过50%就有点过分了。

关于新产品的财务回报的综合核算方式是要考虑:对老产品蚕食所带来的财物损失+新产品增量带来的财务回报
blueblood - 2008-8-16 11:15:00
hanson,从per unit来分析ROI,似乎的确难以区分老品损失和新品贡献。

不同size的产品总会有一个baseline的销售,baseline的变化应该能反应出来蚕食所带来的收益和损失。
hansonhong - 2008-8-17 22:06:00
感谢co2, 感谢blueblood

对于=老产品蚕食所带来的财物损失+新产品增量带来的财务回报,以及baseline的选择我很赞同

我上一周因为要这个分析很急 所以我就选择了用per unit来分析 毕竟这个算法比较便捷 不过同时也决定了他的估算有很多地方要去assumption

per unit的损益分析很容易 可问题就出现在了选择残食的baseline确实有些挑战

而且我这个产品上市之后就有促销活动 导致我很难去估算一个比例 看来只能在test里面去总结了

这周我会再做一个sales value 以及sales volume方面的综合分析 做好后再请各位大侠指点
小胖孩 - 2008-8-18 14:49:00
1)家居用品

2)VIP会员和数据库筛选出来的,社会统计学信息与我在门店里监测的基本一致的

3)对VIP提高忠诚度,对数据库筛选出的人群测试促进尝试购买

两类人群的coupon内容不一样
小胖孩 - 2008-8-18 14:57:00


引用:
原帖由 blueblood 于 2008-8-13 10:04:00 发表
自己还没有用过coupon这个东东。不过评价一个促销效果的话,可以看看回报率如何。

具体是:ROPS = 促销带来的增量POS / 本次促销涉及的所有投入

另,考虑客单价的问题,一般是从单个门店或者门店某个区域的整体来看......

我同意你的看法。不过这是一般情况。我这次的情形有点特殊。我监测的客单价是800-1100(视城市和商圈不同有所不同)。这基本上符合我们的定价策略(主打产品零售价959元)。现在的问题是,公司拉长了产品线(这里我们不讨论这样的拉长是否合理),新上了两个产品,共4个SKU,定价为7999-9999。这次的coupon就是针对这两个产品开发的。我想看看我的老顾客对价格的敏感度究竟有多高,品牌向上延伸产品线是否会对生意有好的帮助,能否实现更高的客单价,更高的毛利的目标——至少是判明一个方向,以便为下一季产品开发和生产下单提供决策依据。

更多还是带有实验性质:)
blueblood - 2008-8-19 0:12:00
按照楼上的意思,老顾客主要购买价位在1000元左右的产品,现在上了7999-9999的,看老顾客会多少转移过来?

当然,能转移过来最好,但这样的跨度也太大了吧。看样子是应该是耐用品,电子类的?
小胖孩 - 2008-8-19 2:27:00


引用:
原帖由 blueblood 于 2008-8-19 0:12:00 发表
按照楼上的意思,老顾客主要购买价位在1000元左右的产品,现在上了7999-9999的,看老顾客会多少转移过来?

当然,能转移过来最好,但这样的跨度也太大了吧。看样子是应该是耐用品,电子类的?

没错,耐用消费品。
产品线不够宽,特别是缺乏高单价产品,是过去几年里我们听到一线导购、经销商和零售经理抱怨最多的事情之一。今年的工作重心之一就是延伸产品线,特别是向上延伸。

事实上以我个人在终端观察来看,我估计老顾客不太会对新的高端产品感兴趣。而且事实证明,至少对我们这个品牌而言,老客户对生意的影响即便不是消极的,也绝对不是积极的。老客户对价格更敏感,客单价比初次购买的消费者低18%,成交难度也更大(发生一次购买所需的店铺内停留时间更长)。对我来说我只不过需要一组对比事实(老客户对高端产品的反应平平和潜在新客户对优惠券的积极响应)作为依据,来说服管理层扭转传统的“维持老客户比开发新客户更重要”的偏见,在下一财年调整营销投资的方向罢了。
blueblood - 2008-8-19 8:19:00
新品开发,很有兴趣关注!等结果出来后,分享一下整个流程哈
二氧化碳 - 2008-8-19 8:38:00
“维持老客户比开发新客户更重要”虽然是某些领域的共识,但确实不可一概而论

关键在于是在于面向同一个细分市场还是在拓展新的细分市场,如果当前老客户所在的细分市场不足以支撑整体品牌,这个时候就不是“守”的问题了,拓展新的用户群是必然的选择
mrblue - 2008-8-19 15:51:00
用目标群体做2组,一组有促销,一组没有。
              促销      促销没有
购买            a                b
没有购买      c                d

n=a+b+c+d
促销影响指数:=1/n[a-(a+c)*b/(b+d)]
解释:即使没有促销也有b/(b+d)的人购买,在受到促销影响的人中,减去因为促销的影响而购买的(a+c)*b/(b+d的人数。这就是真正的效果。

打字好辛苦,你要是没用上,我.........................
blueblood - 2008-8-19 21:55:00


引用:
原帖由 mrblue 于 2008-8-19 15:51:00 发表
用目标群体做2组,一组有促销,一组没有。
              促销      促销没有
购买            a                b
没有购买      c                d

n=a+b+c+d
促销影响指数:=1/n[a-(a+c)*b/(b+d)]
解......


是不是可以解释为促销前和促销后的试用率?这是通过一个专项调研的方法进行的分析。对于拿着N多历史POS Data的楼主来说,这个方法似乎不适用?
mrblue - 2008-8-21 13:36:00
但是“拿着N多历史POS Data”要做真正意义上的促销影响研究,除了用那种糊弄人的,其他的,我想不出来有什么好的。
小胖孩 - 2008-8-21 22:17:00


引用:
原帖由 mrblue 于 2008-8-21 13:36:00 发表
但是“拿着N多历史POS Data”要做真正意义上的促销影响研究,除了用那种糊弄人的,其他的,我想不出来有什么好的。

POS Data对促销有部分价值。
只说一个方面,POS Data可以看到每一个SKI每一次销售时的折扣。这样我们就可以有针对性的做折扣敏感度的促销实验。
比如同样款式设计的两件衣服,分别有红、绿2个SKU。POS Data显示,红款销售集中在8折,而绿款总销量低于红款,且最大的销售折扣段在6折。那么就可以从两个方面准备促销活动,要么测试畅销的SKU保持销量的折扣上限,要么测试滞销款式销售速度提升的折扣下限。简言之,就是寻找边际收益最大化的那个点。
类似的测试点和方案还有很多。

以上只是我个人想法。并没有完全得到验证。正在找机会尝试。
ilhosea - 2008-8-30 16:01:00
没听过用“7999-9999单价产品”测试“800-1100消费群”的价格敏感度的。
这个验证本身意义在哪里?

预估20%左右的消费者有可能买,但不表示他们价格敏感度低,而是他们有这个
消费力和消费需求,仅此而已。

建议多从消费者角度考虑。
小胖孩 - 2008-9-1 10:44:00


引用:
原帖由 ilhosea 于 2008-8-30 16:01:00 发表
没听过用“7999-9999单价产品”测试“800-1100消费群”的价格敏感度的。
这个验证本身意义在哪里?

预估20%左右的消费者有可能买,但不表示他们价格敏感度低,而是他们有这个
消费力和消费需求,仅此而已。

......

思想我很认同,不过观点不同意。
很多人总是讲“需求”,那么什么是需求呢?想要,想拥有就是需求么?这个问题的厘清,是解释很多现象,发展很多思路的基本前提。
“需求”是既定价格下的消费量。也就是说,谈需求离不开谈价格。脱离价格的需求不是需求,是妄求。
价格敏感度是什么意思?是单位价格的变化引发的消费量的变化。用严格的术语来说,就是需求的弹性。
粗略来说,一个真正的需求需要消费者具备两个条件:一是支付能力,即买得起,而是消费意愿,即愿意买。将“消费能力”与“消费需求”并列在逻辑上是不准确的,因为二者是因果关心而非平行关系。
比如当我兜里只有3块钱的时候,尽管我很饿很渴望,但对麦当劳和肯德基而言我是没有需求的,因为我消费不了。

我的试验简单来说就是这样:当你有100个客户停留在10元的成交价时,你也许想试试如果把价格提高到20元,有多少人继续购买。说白了,就是测试需求弹性值。
从消费者的角度来说,也不难理解。过去我只花10元,有些人可能只有这个支付能力,而另外一些人则有更高的支付能力,但是没有发现这个商家提供对等的让他有意愿购买的产品而已。这个实验,可以把它们甄别出来。

一家之间,大家继续拍砖。
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