現在許多企業都為大數據瘋狂,在跟風之前,你有沒有想過手中已握有什麼樣的數據呢?當經營遇到問題,在尋求外部資源&採取措施之前,不妨檢視一下你手中握有的數據,並且好好運用它,你將可能獲得一個低成本、高報酬的好機會喔!這裡我們來看看一個例子:

一間在地老字號店家「叮叮玩具店」近期發現生意下滑

門市人員交給二位經理這個營收來客數都呈現下滑的圖表:

Chart-1

緊張的A經理,開始思考是不是該…
推動促銷折扣,促進買氣
提高廣告預算,吸引更多消費者
進一些新奇的商品
乾脆把店面重新裝潢
……

B經理不太贊同在了解原因之前就貿然行動,他們觀察周遭環境,確認沒有出現新的競爭商家,然後進行提問
問題一:「流失的這2%的顧客是誰?為什麼可以撼動10%的營收?」
問題二:「這2%的顧客為什麼不來了?」

所幸,既然是老字號店家, 大部分的客人都是熟客,B經理將店內的會員消費資料(人口特質、消費行為…等)進行分析,就可以先回答一部份的問題,分析結果發現:

    pie

chart

Δ 30-40歲的會員,是店內的主要客群
Δ 65歲以上的會員,客單價最高
Δ 65歲以上的會員,過去這二個月的消費頻率降低

門市人員和經理一同討論後發現:
過去他們放比較多力氣在維繫與30-40歲這個主要客群上,但從數據看來,65歲以上消費者的購買力不容小覷,阿公阿嬤們帶著愛孫進店裡都買了好多商品。如果流失的客戶是高消費力的族群,對於營收會產生更大的影響。這就可以解釋問題一:「流失的這2%的顧客是誰?為什麼可以撼動10%的營收?」

此時,一個門市人員突然想到,附近二個月前開了一間銀髮養生館,有桑拿、按摩、泡湯、桌遊、餐飲…等服務,開幕活動非常盛大,社區裡的長輩們都跑去銀髮養生館玩了。看來,這很有可能是店內來客數、營收下降的主因。問題二「這2%的顧客為什麼不來了?」的答案呼之欲出。

試問,以30-40歲群體為主要客群的玩具店,當初怎麼會想到銀髮養生館能對他們的生意產生影響呢?這次會員消費資料的分析結果,讓店內的門市人員和經理們上了一課!現在,他們能夠針對問題根源,擬定相應對策、並且排出優先順序了!

從這個例子,可以感受到「善用數據協助決策」的威力了嗎?