我們專(zhuān)注于數(shù)據(jù)分析，通過(guò)數(shù)據(jù)洞察不同業(yè)態(tài),、人群和經(jīng)濟(jì)周期下的未來(lái)趨勢(shì),。在此分享一些個(gè)人見(jiàn)解：

關(guān)于經(jīng)濟(jì)拐點(diǎn),。2024年1月至10月，社會(huì)消費(fèi)品零售總額同比增長(zhǎng) 3.5%,，低于2023年的 7.2%,，GDP（國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值）增長(zhǎng)4.7%，顯示零售對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用減弱,。盡管如此,，汽車(chē)、建筑等細(xì)分市場(chǎng)仍強(qiáng)勁增長(zhǎng),，而一些特定行業(yè)的表現(xiàn)會(huì)更突出,。

另一組數(shù)據(jù)同樣引人深思。數(shù)據(jù)顯示,，300萬(wàn)家超市和便利店中有38萬(wàn)家已關(guān)閉,，品牌方需賦能經(jīng)銷(xiāo)商生存。作為品牌商,，選擇未來(lái)方向需超越經(jīng)驗(yàn),，關(guān)注被忽視的市場(chǎng)。例如,，私處護(hù)理品牌迪拜生物在抖音上迅速崛起,，中順潔柔的廚房濕巾與貝拉圖生的競(jìng)爭(zhēng)也打破了價(jià)格邏輯。

并非所有賽道都在內(nèi)卷,，但每個(gè)賽道從興起到競(jìng)爭(zhēng)通常需要12—24個(gè)月,。大數(shù)據(jù)有助于發(fā)現(xiàn)那些剛開(kāi)始興起、有繁榮之勢(shì)的賽道,。

對(duì)經(jīng)銷(xiāo)商而言,，選擇正確的店鋪至關(guān)重要，數(shù)據(jù)模型強(qiáng)調(diào)“人,、貨,、場(chǎng)”的重要性，尤其是場(chǎng)的質(zhì)量,。對(duì)此,，我們有一個(gè)基礎(chǔ)公式：動(dòng)銷(xiāo)門(mén)店數(shù)×月均POS×（1－門(mén)店利潤(rùn)率）＋門(mén)店新增庫(kù)存。舉個(gè)例子,，我們用了一年時(shí)間,，在數(shù)千個(gè)標(biāo)簽中篩選并組合所需標(biāo)簽，從1.6萬(wàn)家店中篩選出一個(gè)5%的模型算法,。結(jié)果令人滿(mǎn)意,，試點(diǎn)城市的閉店率為13%，而高潛能店鋪的閉店率僅為5%。

數(shù)字化需快速迭代,，依靠不同算法應(yīng)對(duì)不同場(chǎng)景,，關(guān)鍵在于用戶(hù)、價(jià)格,、商品,、門(mén)店。以衛(wèi)生巾為例,，我們主要分析15—50歲女性群體,，特別是2億無(wú)子女女性，思考如何為其提供高情緒價(jià)值的商品,。

品牌需從抓住流量轉(zhuǎn)向抓住人,。以西安為例，我們通過(guò)算法將城市劃分為小片區(qū),，發(fā)現(xiàn)10%的區(qū)域集中了62%的客戶(hù)和1090家高潛能店鋪,，正進(jìn)行模型測(cè)試。

綜上,，時(shí)代的變革要求我們運(yùn)用大數(shù)據(jù)構(gòu)建商業(yè)場(chǎng)景的算法模型,，選出有潛力的人、貨,、場(chǎng),，解決消費(fèi)者為何不以期望價(jià)格購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品的問(wèn)題。建議經(jīng)銷(xiāo)商在復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境中,，探索新賽道,、產(chǎn)品和門(mén)店，與優(yōu)秀供應(yīng)鏈合作,，拓展新網(wǎng)點(diǎn)和城市,。

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