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摘要：快消行业有两个非常重要的需求点，一个是了解清楚消费者的需求，并进行预测，另外就是优化企业的投资，是资源使用效率最优化。数据分析可以给快消公司针对这两方面的需求提供什么样的解决方案呢？
关键词：新零售；大数据；可视化；需求预测；投资优化
1.宏观发展趋势
国家统计局从2014年第一季度首次增加了限额以上单位网上零售额的数据披露，（限额以上单位是指年主营业务收入2000万元及以上的批发业企业（单位）、500万元及以上的零售业企业（单位）、200万元及以上的住宿和餐饮业企业（单位）），并在2014年6月首次披露了网上零售额的数据。（网上零售额是指企业（单位、个体经营户、个人）通过公共网络交易平台（包括自建网站和第三方平台）实现的商品和服务零售额。商品和服务包括实物商品、虚拟商品和服务类商品。限额以上单位网上零售额是指限额以上单位通过公共网络交易平台（包括自建网站和第三方平台）实现的消费品零售额。）
截至2014年底，2014年全年社会消费品零售总额为262394亿元，同比增长12%，全国网上零售额为27898亿元，同比增长49.7%，占比全年社会消费品零售总额的10.6%，网上零售额增速快于社会消费品零售总额37.7%。且截至到2017年，年社会消费品零售总额均以10%左右的速度进行增长，全国网上零售额以2015年增长33%，2016年增长26%，2017年增长32%的速度进行着，且占比全年社会消费品零售总额的份额逐年增加，到2017年占社会消费品零售总额的比重为15.0%。
由此可以看出網上销售在我们国家的重要性是与日俱增的，而在这其中的快速消费品公司（简称快消）也快速的变化着。
2.快消公司发展趋势
近年来网上销售在快消公司占的比重越来越高，各个快消公司也从试探性的设立电商部门，到电商部门的快速扩张，独占每个快消公司业绩增长最高引擎。对于国际化公司来说，电商已然成为国际化跨国集团在总部表现业绩时最亮眼的那颗星。对于本土快消公司来说，也非常迅速的组建了富有竞争力的电商部门。
对于所有快消公司来说，主要的线上合作伙伴是阿里巴巴集团和京东集团，但随着2016年开始京东收购1号店（1号店原属线下零售霸主沃尔玛），阿里巴巴投资的大润发，腾讯投资了家乐福，步步高，永辉，利群商业……这些线上线下的巨头之间的混战使得“新零售”成了2017年到2018年以来最热的词汇。而对于快消公司来说，也紧随新零售的潮流，开始开拓OOH（Outofhome：户外）渠道，O2O（OnlinetoOffline线上线下）相结合的推出促销活动，拉动销售，大家都旨在抓住一切渠道去影响教育消费者，并使他们成为自己的忠实用户。
要抓住消费者，不管是以前没有电商的时代，还是现在线上线下兼容共同发展的时代，了解他们的真实需求都是最最重要的事情。理论上各个快消公司的市场部是负责了解消费者需求的最直接的部门，但有时销售部却成了更加了解真实需求的部门。但不管是市场部，还是销售部，最理想的状况是大家一起利用已知的信息及逻辑化的理论一起更加真实的体现消费者的需求，这其中数据就起到了连接内部外部的重要的桥梁作用，该如何找到有用的数据，如何整理数据，如何分析数据，如何呈现数据，都更加富有挑战性的发生在了不同快消公司的面前。
鉴于现在科技的高速发展，阿里京东腾讯这些大型网络公司可以快速准确的给快消公司提供网上购物群体的精准画像，这让快消品公司有了了解消费者新的突破点。如上从国家统计局的数据了解，截至2017年底，网上零售额占社会消费品零售总额的比重为15.0%，当然不同品类的消费品的占比会有差异，这更加促进了快消公司与阿里京东腾讯等公司的数据分析合作，更进一步的挖掘了潜在的生意机会。另外除了中国本土的网络公司，世界各地的数据分析类公司也是不断发展，将数据分析发展成了一门可以帮助其它公司发现问题，解决问题，帮助自己公司赚钱的一门生意。
可以说，是时代让快消公司更加注重数据分析的力量，而数据分析也因为这高科技的时代有了更快更好的发展。
3.快消行业数据分析的发展趋势
在本土公司还不重视数据分析的时候，外企早早的就有了自己的一套分析理论，4P（4大营销组合策略，产品（Product），价格（Price），渠道（Place），促销（Promotion）），Distribution（分销），ShopperInsight（购物者洞察），ConsumerInsight（消费者洞察）……尼尔森（NIELSEN），凯度（KANTAR）等数据咨询公司也靠着提供更加专业性的数据统计稳稳的立足于中国快消行业，从尼尔森方面，可以看到市场的终端销售趋势，从凯度，可以看到消费者的消费行为习惯的变更，结合在一起可以更好的判断什么样的产品是消费者青睐的，什么产品在市场上表现是抢眼突出的。内部层面也会结合人均生产力，单店产出，货架有货率，客户货物满足率等指标进行销售部，供应链等各个部门的绩效考核，来全力保证货物快速新鲜的出现在消费者的面前。
在互联网大潮的背景下，快消企业更是联合阿里腾讯京东等互联网巨头开展大数据方面的合作，这种大数据合作，给出了千人千面的概念，让快消厂商通过数据化的用户画像，对这些用户进行更加细致的了解与组别的划分，产生了更多的定制化的产品，而定制化的产品为这些公司带来了一定的增量与眼球，但对于大型外企或者国企来说，本身的产品更多是批量化工业的产物，原有的固定资产是否可以更加灵活快速的生产更多的定制化产品？如若不能，增加的外包成本又是否进一步推高了产品的价格，这样的价格又如何与中国众多灵活快速又便宜的小公司产品竞争？如何让消费者买账这些快消公司的产品？
在这么复杂的情况下，不妨回归本质，快消行业有两个非常重要的需求点，一个是了解清楚消费者的需求，并进行预测，另外就是优化企业的投资，是资源使用效率最优化。那大数据及数据分析又能给快消公司针对这两方面的需求提供什么样的解决方案呢？ 先来看看数据分析的本质到底是什么呢？是简单的收集数据，整理数据，反应销售业绩吗？是看看人均生产力，单店产出，物流成本，投资比吗？如果用统计学的术语，这些仅仅属于描述性统计的范围，这并不是说描述性统计就不重要，而是要更加系统性的把散落在销售部，市场部，甚至人事部，各个部门的数据统一起来，一起构建数据的体系，统一的更加逻辑化的去做描述性统计分析，然后再此基础上将相关指标进行推断性的统计分析。
现在每个公司都在说大数据，而对于快消公司来说重要的是把所有部门的数据打通，并利用可视化工具合理有效的展示给对的部门与人员进行分析，并做出决策，使需求预测更加准确，使投资更加优化。然而做到这两点又是多么的富有挑战，小的公司觉得自己暂时没有数据可以分析，大的公司是数据都散落在不同的部门，进行整合就是一个非常大的挑戰，整合后该给谁看什么数据，进行什么样的分析又是一大难题。可谓是理想很丰满，现实很骨感。任何一项事情都需要着多部门的人才通力合作才有可能产出好的结果。
在各个快消公司都有了自己的BI系统前，数据的整理，整合，呈现，只是最基本的描述性的统计不同渠道不同区域不同类型的销售与投资，都是有着大量的工作人员用着微软的Excel在各个表间手动输入也好，高技巧的使用公式也好，甚至使用VBA在繁忙的整理着。而现在大部分公司的IT人员都会把这些数据自动的整合进数据库中，然后利用BI系统出具规范化的日表，周报，月报，年报，来体现不同方面的基本销售及投资信息。当然这其中投资信息的划分与整理可能更加具有挑战性，各个公司对投资的要求与理解都不同，怎么更加有效的利用资源是长久以来所有公司的问题。
在有了基础的销售与投资信息，除了横向，纵向，同比，环比的对比，现在有些公司还使用SAS，SPSS，Minitab……等软件进行需求预测，投资评估。关于需求预测，其实是与投资密不可分的，历史的销量，门店的分销，竞品的表现，市场的趋势，投资的比例，投资的方式都会影响未来的需求。而这同时又存在着时间，节庆等重要事项的影响，将以上所有信息都进行数字化的处理，找出影响需求的关键因素，并用这些因素进行需求预测，是现在快消公司在努力自动化，系统化的目标。
针对投资的优化，快消产品最多的进行促销的方式有买产品赠产品，买产品赠其它赠品，满额立减，买二赠一，满额送券，捆绑两种或者多种产品共同售卖，礼盒装，便携装，优惠装……这还只是门店内部的促销方式，针对渠道的促销方式也是会有陈列奖励，人员奖励等等多种多样的形式。这么多促销方式都是实打实花出去的钱，不同方式能给销售带来多大的增长是市场部与销售部共同想要获知的信息。而且这一切的促销方式还会因为时间的变动有所不同的影响。将所有这些促销方式同样数字化的表述出来，并进行排除干扰因素的对比，也是快消公司在数据分析方面急需解决的难题。这不光需要数据分析师在数据分析理论方便的知识，还需要数据分析师对销售市场方面有着深刻的认知与了解。
快消公司在收集数据，整理数据呈现数据后，依旧有很长的一段路才可以更加系统化，自动化的在需求预测与投资优化上有所进步，但是相信在科技发展的今天，这段路会越走越快。
关键词：新零售；大数据；可视化；需求预测；投资优化
1.宏观发展趋势
国家统计局从2014年第一季度首次增加了限额以上单位网上零售额的数据披露，（限额以上单位是指年主营业务收入2000万元及以上的批发业企业（单位）、500万元及以上的零售业企业（单位）、200万元及以上的住宿和餐饮业企业（单位）），并在2014年6月首次披露了网上零售额的数据。（网上零售额是指企业（单位、个体经营户、个人）通过公共网络交易平台（包括自建网站和第三方平台）实现的商品和服务零售额。商品和服务包括实物商品、虚拟商品和服务类商品。限额以上单位网上零售额是指限额以上单位通过公共网络交易平台（包括自建网站和第三方平台）实现的消费品零售额。）
截至2014年底，2014年全年社会消费品零售总额为262394亿元，同比增长12%，全国网上零售额为27898亿元，同比增长49.7%，占比全年社会消费品零售总额的10.6%，网上零售额增速快于社会消费品零售总额37.7%。且截至到2017年，年社会消费品零售总额均以10%左右的速度进行增长，全国网上零售额以2015年增长33%，2016年增长26%，2017年增长32%的速度进行着，且占比全年社会消费品零售总额的份额逐年增加，到2017年占社会消费品零售总额的比重为15.0%。
由此可以看出網上销售在我们国家的重要性是与日俱增的，而在这其中的快速消费品公司（简称快消）也快速的变化着。
2.快消公司发展趋势
近年来网上销售在快消公司占的比重越来越高，各个快消公司也从试探性的设立电商部门，到电商部门的快速扩张，独占每个快消公司业绩增长最高引擎。对于国际化公司来说，电商已然成为国际化跨国集团在总部表现业绩时最亮眼的那颗星。对于本土快消公司来说，也非常迅速的组建了富有竞争力的电商部门。
对于所有快消公司来说，主要的线上合作伙伴是阿里巴巴集团和京东集团，但随着2016年开始京东收购1号店（1号店原属线下零售霸主沃尔玛），阿里巴巴投资的大润发，腾讯投资了家乐福，步步高，永辉，利群商业……这些线上线下的巨头之间的混战使得“新零售”成了2017年到2018年以来最热的词汇。而对于快消公司来说，也紧随新零售的潮流，开始开拓OOH（Outofhome：户外）渠道，O2O（OnlinetoOffline线上线下）相结合的推出促销活动，拉动销售，大家都旨在抓住一切渠道去影响教育消费者，并使他们成为自己的忠实用户。
要抓住消费者，不管是以前没有电商的时代，还是现在线上线下兼容共同发展的时代，了解他们的真实需求都是最最重要的事情。理论上各个快消公司的市场部是负责了解消费者需求的最直接的部门，但有时销售部却成了更加了解真实需求的部门。但不管是市场部，还是销售部，最理想的状况是大家一起利用已知的信息及逻辑化的理论一起更加真实的体现消费者的需求，这其中数据就起到了连接内部外部的重要的桥梁作用，该如何找到有用的数据，如何整理数据，如何分析数据，如何呈现数据，都更加富有挑战性的发生在了不同快消公司的面前。
鉴于现在科技的高速发展，阿里京东腾讯这些大型网络公司可以快速准确的给快消公司提供网上购物群体的精准画像，这让快消品公司有了了解消费者新的突破点。如上从国家统计局的数据了解，截至2017年底，网上零售额占社会消费品零售总额的比重为15.0%，当然不同品类的消费品的占比会有差异，这更加促进了快消公司与阿里京东腾讯等公司的数据分析合作，更进一步的挖掘了潜在的生意机会。另外除了中国本土的网络公司，世界各地的数据分析类公司也是不断发展，将数据分析发展成了一门可以帮助其它公司发现问题，解决问题，帮助自己公司赚钱的一门生意。
可以说，是时代让快消公司更加注重数据分析的力量，而数据分析也因为这高科技的时代有了更快更好的发展。
3.快消行业数据分析的发展趋势
在本土公司还不重视数据分析的时候，外企早早的就有了自己的一套分析理论，4P（4大营销组合策略，产品（Product），价格（Price），渠道（Place），促销（Promotion）），Distribution（分销），ShopperInsight（购物者洞察），ConsumerInsight（消费者洞察）……尼尔森（NIELSEN），凯度（KANTAR）等数据咨询公司也靠着提供更加专业性的数据统计稳稳的立足于中国快消行业，从尼尔森方面，可以看到市场的终端销售趋势，从凯度，可以看到消费者的消费行为习惯的变更，结合在一起可以更好的判断什么样的产品是消费者青睐的，什么产品在市场上表现是抢眼突出的。内部层面也会结合人均生产力，单店产出，货架有货率，客户货物满足率等指标进行销售部，供应链等各个部门的绩效考核，来全力保证货物快速新鲜的出现在消费者的面前。
在互联网大潮的背景下，快消企业更是联合阿里腾讯京东等互联网巨头开展大数据方面的合作，这种大数据合作，给出了千人千面的概念，让快消厂商通过数据化的用户画像，对这些用户进行更加细致的了解与组别的划分，产生了更多的定制化的产品，而定制化的产品为这些公司带来了一定的增量与眼球，但对于大型外企或者国企来说，本身的产品更多是批量化工业的产物，原有的固定资产是否可以更加灵活快速的生产更多的定制化产品？如若不能，增加的外包成本又是否进一步推高了产品的价格，这样的价格又如何与中国众多灵活快速又便宜的小公司产品竞争？如何让消费者买账这些快消公司的产品？
在这么复杂的情况下，不妨回归本质，快消行业有两个非常重要的需求点，一个是了解清楚消费者的需求，并进行预测，另外就是优化企业的投资，是资源使用效率最优化。那大数据及数据分析又能给快消公司针对这两方面的需求提供什么样的解决方案呢？ 先来看看数据分析的本质到底是什么呢？是简单的收集数据，整理数据，反应销售业绩吗？是看看人均生产力，单店产出，物流成本，投资比吗？如果用统计学的术语，这些仅仅属于描述性统计的范围，这并不是说描述性统计就不重要，而是要更加系统性的把散落在销售部，市场部，甚至人事部，各个部门的数据统一起来，一起构建数据的体系，统一的更加逻辑化的去做描述性统计分析，然后再此基础上将相关指标进行推断性的统计分析。
现在每个公司都在说大数据，而对于快消公司来说重要的是把所有部门的数据打通，并利用可视化工具合理有效的展示给对的部门与人员进行分析，并做出决策，使需求预测更加准确，使投资更加优化。然而做到这两点又是多么的富有挑战，小的公司觉得自己暂时没有数据可以分析，大的公司是数据都散落在不同的部门，进行整合就是一个非常大的挑戰，整合后该给谁看什么数据，进行什么样的分析又是一大难题。可谓是理想很丰满，现实很骨感。任何一项事情都需要着多部门的人才通力合作才有可能产出好的结果。
在各个快消公司都有了自己的BI系统前，数据的整理，整合，呈现，只是最基本的描述性的统计不同渠道不同区域不同类型的销售与投资，都是有着大量的工作人员用着微软的Excel在各个表间手动输入也好，高技巧的使用公式也好，甚至使用VBA在繁忙的整理着。而现在大部分公司的IT人员都会把这些数据自动的整合进数据库中，然后利用BI系统出具规范化的日表，周报，月报，年报，来体现不同方面的基本销售及投资信息。当然这其中投资信息的划分与整理可能更加具有挑战性，各个公司对投资的要求与理解都不同，怎么更加有效的利用资源是长久以来所有公司的问题。
在有了基础的销售与投资信息，除了横向，纵向，同比，环比的对比，现在有些公司还使用SAS，SPSS，Minitab……等软件进行需求预测，投资评估。关于需求预测，其实是与投资密不可分的，历史的销量，门店的分销，竞品的表现，市场的趋势，投资的比例，投资的方式都会影响未来的需求。而这同时又存在着时间，节庆等重要事项的影响，将以上所有信息都进行数字化的处理，找出影响需求的关键因素，并用这些因素进行需求预测，是现在快消公司在努力自动化，系统化的目标。
针对投资的优化，快消产品最多的进行促销的方式有买产品赠产品，买产品赠其它赠品，满额立减，买二赠一，满额送券，捆绑两种或者多种产品共同售卖，礼盒装，便携装，优惠装……这还只是门店内部的促销方式，针对渠道的促销方式也是会有陈列奖励，人员奖励等等多种多样的形式。这么多促销方式都是实打实花出去的钱，不同方式能给销售带来多大的增长是市场部与销售部共同想要获知的信息。而且这一切的促销方式还会因为时间的变动有所不同的影响。将所有这些促销方式同样数字化的表述出来，并进行排除干扰因素的对比，也是快消公司在数据分析方面急需解决的难题。这不光需要数据分析师在数据分析理论方便的知识，还需要数据分析师对销售市场方面有着深刻的认知与了解。
快消公司在收集数据，整理数据呈现数据后，依旧有很长的一段路才可以更加系统化，自动化的在需求预测与投资优化上有所进步，但是相信在科技发展的今天，这段路会越走越快。