AC尼尔森零售研究方法培训课程(ppt 99页)

AC尼尔森零售研究培训课程顶新国际集团日程安排AC尼尔森公司简介AC尼尔森零售研究的 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 及数据解读Advisor零售研究快报AC尼尔森公司简介AC尼尔森公司核心目标“为客户提供市场讯息，帮助他们更好地了解市场，并获得全球性成功。”世界最大的专业市场研究公司，专长于快速消费品品类研究，唯一涵盖三种市场研究服务的公司全球利润:18亿美金/年覆盖国家:120个员工总数:19,000中国:7,00AC尼尔森-全球市场研究服务的领导者AC尼尔森公司核心业务AC尼尔森三项核心业务媒介研究零售研究专项研究AC尼尔森零售研究方法及数据解读对零售市场进行连续性的跟踪调查;分析零售数据;了解产品发展趋势和竞争环境什么是零售研究?生产商销售能力(铺货率,价格,品牌优势/劣势)消费者购买(销售量/份额)零售商支持(零售商进货份额,库存份额)为什么需要零售跟踪调查出厂的数据信息不足以说明:消费者的购买量厂家努力的效果零售商支持的情况例如,每年出货量增加10%,那么一切就正常吗?年份198919901991199219931994出货100110121133146161+10%0100200300400500600198919901991199219931994自有品牌竞争对手未必...内部销售数据忽略市场竞争.而零售核数则监测整个市场.为什么需要零售跟踪调查零售核数有什么好处识别优势、劣势、认清威胁并发现机会客观、独到的见解两月一次系列报告监测同类商品的所有品牌作为销售和市场促销决策的基础与零售商用一致的角度理解市场作为其他研究/数据应用程序的基础零售跟踪调查的五个步骤之一确定零售研究范围 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 并建立具有代 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 性的零售样本采集样本数据推算样本数据发送信息零售跟踪调查的研究范围---城市+城镇标准服务覆盖的城市和城镇华北：河北、山东、河南、山西、北京东北：黑龙江、吉林、辽宁西北：陕西华东：江苏、浙江、安徽、福建、上海华中：湖北、江西、湖南华南：广东、广西、广州西南：四川、贵州、云南、成都哈尔滨长春沈阳北京天津石家庄太原济南郑州上海南京杭州合肥武汉西安南昌福州长沙广州南宁桂阳成都昆明青岛深圳大连重庆宁波厦门无锡海口苏州三亚零售跟踪调查覆盖的城市零售市场城市市场研究覆盖三十多个城市.零售跟踪调查只监测特定的分销渠道的活动.零售跟踪调查覆盖的分销渠道供应商工作单位批发商机构消费者零售商超市/卖场/百货店杂货店/售货亭其他类型店铺其他类型的商店:化妆品店理发店药店香烟专卖店零售跟踪调查使用的商店类型定义酒类专卖店软饮料/冰淇淋店一般商店其他杂货店零售跟踪调查的五个步骤之二确定零售研究范围设计并建立具有代表性的零售样本采集样本数据推算样本数据发送信息ACNielsen零售市场普查开始于1994年ACNielsen每年在中国20个省的100多个城市进行零售市场普查。2001年完成了第6次普查。零售市场普查旨在了解零售市场规模、结构和销售额，为建立零售研究样本奠定基础。覆盖范围是中国的城市和城镇中所有快速消费品售卖点（农村除外）。使用分层、非比例、系统随机抽样方法：分层抽样：相似商店分在一组提高抽样效率非比例抽样:从重要的分层样本中抽取更多的单个样本店可尽量减少重要分层中的错误系统随机抽样:确保抽样具有随机性和代表性零售跟踪调查的样本设计分层抽样百货商店／超级市场杂货店／售货亭杂货店分层标准:同类商店分在同一层次分层:促使样本健全按商店类型和地区进行实际分层。相同类型和同一地区的商店按单元分类。西部乡镇的大型百货商店北部东部南部西部城市百货商店镇大型超市乡村小型超市大型杂货店中等杂货店小型杂货店其他样本单元分层抽样设计分层抽样的好处缩小样本尺寸但提高抽样的准确性和代表性提高抽样的效率核数商店数量(%)销售额重要性(%)不按比例抽样样本(占样本的%)325810203545254035百货商店／超级市场杂货店／小卖部其他类型店铺非比例抽样说明：这仅是一示例，并不表示AC尼尔森样本商店的实际分配情况。为什么要用非比例抽样根据店铺的数量，完全运用比例抽样，会导致在样本中有太多的小店铺根据店铺的销售额进行比例抽样，会使样本中有太多的大店铺综合考虑以上两个因素，运用非比例抽样可以使样本更准确地反映总体的情况系统随机抽样商店编号零售额商店12,000,000商店21,999,975商店31,999,950商店41,999,925商店51,999,900商店61,999,875商店71,999,850商店81,999,825商店91,999,800商店101,999,775------系统随机抽样:随机确定起点，在样本母体内，每N个商店抽取一次样本抽样标准:商店须排序(例如：按零售额排序)为什么要用系统随机抽样避免在抽样过程中夹杂主观因素当样本量足够大时，可以非常客观真实地反映总体的情况零售跟踪调查的五个步骤之三确定零售研究范围设计具有代表性的零售样本采集样本数据推算样本数据发送信息数据采集共覆盖50多个商品类别。数据由200个专职核数员收集。核数员每两月收集一次数据。零售跟踪调查的数据采集每家商店每两个月核数一次。需花费三至四周完成所有商店的核数。数据采集周期2月1日3月1日4月1日5月1日6月30日2月／3月核数在2月进行。4月／5月核数在四月进行。第一家受核数商店的销售额表示12月1日至2月1日期间的交易量，而最后一家受核数商店的销售额则表示12月31日至2月28日期间的交易量。因此，1月／2月受核数商店的四分之一销售额代表12月的销售额。核数员访问每家商店时，计算：存货水平（铺面存货/后备存货；缺货情况）商店销售情况（销售额/销售量）铺货情况（数值/加权）销售价格进货等数据采集类型2月1日3月1日4月1日4月30日上期存货本期存货商店进货情况退货情况销售价格计算销售量上期存货量200+进货量500-本期存货量300=销售量400零售跟踪调查的五个步骤之四确定零售研究范围设计具有代表性的零售样本采集样本数据推算样本数据发送信息例如:样本总体ACV=￥1000样本商店ACV=￥100推算系数=10将样本商店数据推算到整个样本总体时，应考虑:(1)样本单元的ACV(2)样本总体的ACV该样本单元的核数结果乘以10，得到的值即为它所代表的样本母体的值。样本数据推算零售跟踪调查的五个步骤之五确定零售研究范围设计具体代表性的零售样本采集样本数据推算样本数据向客户递交调查报告零售跟踪调查信息:消费量及销售额／份额零售商进货／份额平均零售价格零售存货水平/份额(总计，仓库库存，陈列库存)分销(占零售网点百分比，对产品类别重要程度)缺货情况向客户递交调查结果零售核数是了解以下问题的基础:消费者购物情况竞争对手的情况市场情况(如：风味／包装、尺寸、趋势等)促销的影响定价零售商支持(如：货架占有率、缺货等情况)零售跟踪调查的数据的用途零售跟踪调查是了解市场的有利工具营销我们应有多少不同品种？需求因地区而有何变化?消费者在什么地方购买我们的商品?新产品是否正在挤掉老产品的销售额?我们的竞争对手表现如何?其它品牌产品对我们产品有何影响?商品整体表现如何?谁在推动品类的增长?零售跟踪调查的数据的用途销售我们按地区的分销情况如何?关于分销问题，我们可以在哪些方面予以改善?供应问题是否在阻碍我们的发展?确立目标(例如：我们的竞争对手的分销情况)零售跟踪调查数据的用途零售跟踪调查报告数据类型定义及解读销售量与销售额两个月内零售商卖给消费者的商品量可以用金额，数量或转化过的单位表示主要用于分析整体市场容量、增长趋势以及季节性变化销售量/销售额数据解读案例一分析整体市场容量和增长趋势37.637.837.937.938.339.240.441.342.643.745.045.846.6ND99JF00MA00MJ00JA00SO00ND00JF01MA01MJ01JA01SO01ND011,8651,8581,8461,8301,8491,8941,9562,0202,1012,1732,2532,3092,370MAT+15.3%+21.2%+4.9%+7.4%销售额(百万人民币)销售量(百万公斤)100101101101102104107110113116120122124100100999899102105108113117121124127销售增长指数SO99ND99JF00MA00MJ00JA00SO00ND00JF01MA01MJ01JA01SO011600.3600.5600.7600.9600.销售量/销售额数据解读案例二季节性分析销售量进货量库存量销售旺季之前的压货市场份额－销售额/销售量某一产品的销售量/额在某地区占该类别产品销售总量/额的比例。0100200300400500600199319941995199619971998产品其他产品销售额/销售量市场份额应用品牌份额品类细分重要性（某细分品类占整体品类销售量/销售额份额）地区重要性（某地区占全国销售量/销售额份额）渠道重要性（某渠道占某地区销售量/销售额份额）市场份额数据解读案例-地区重要性MATDJ02销量重要性MATDJ02销售额重要性与去年销售量重要性比较与去年销售额重要性比较东北华北西北华东华中华南西南11.833.75.926.27.211.2412.325.64.829.28.912.86.5-1.1-2.71.31.500.80.3-0.7-1.40.80.9-0.710.1销售额最大地区销售量最大地区平均价格偏低地区年度增长速度高于全国平均水平大卖场/超市百货店杂货店/售货亭其他销售量份额MAT速食面AS00AS017801377518顶新AS00AS016732156332白象AS00AS01692310864华丰AS00AS018811167519华龙AS00AS011184598210南街村AS00AS0149513952统一AS00AS016751976726市场份额数据解读案例-渠道重要性平均价格计算公式单位价格表示每单位商品的平均价格,如元/包,元/升,元/公斤商店价格销售量销售量乘以单价11.2526032521.3020026031.2830038441.20600720平均价格1,3601,6891.24=(1,689/1,360)-市场的价格结构如何?-我们的价格是否有竞争力?-我们的定价策略是否得到了贯彻?-价格对销售量/销售额的影响怎样?零售跟踪调查数据应用（2）零售价格<1.0顶新袋面<1.0统一袋面<1.0其他袋面>=1.0顶新袋面>=1.0统一袋面>=1.0其他袋面2.24.516.665.44.66.72.14.216.463.34.88.9FM01FM02MAT平均价格数据解读案例（1）销售量重要性（占袋面整体）价格优势较弱品牌平均价格数据解读案例（2）0.93.942.214.21.71.80.913.96.712.32.10.723.72.80.71.70.30.510298928982817777767167605050454432222114销售额份额平均价格(人民币/公斤)伊卡璐玉兰油舒肤佳多芬樱雪澎澎滴露花牌舒蕾力士碧柔强生婴儿东洋之花夏士莲六神妮维雅孩儿面滋采碧婷黛丽零售商存货在核数当天，该产品存在于某商店包括店面库存及后库库存数据既显示全部库存，同时也反映店面库存既有绝对数值，也有库存份额数值型及权重型存货分布率如果品牌A在这4家店里有存货，那麽它有:数值型存货分布率=40%=10010101010101010101010商店数量比例=10030201010555555商店产品类别销售量重要性比例权重型分布率=70%数值型和权重型缺货分布率如果品牌A核数当天在这4家店里缺货，但是在此之前的4个月里有存货，那麽它有：40%的数值型缺货分布率70%的权重型缺货分布率=10010101010101010101010商店数量重要性=10030201010555555产品类别重要性比例缺货率表示在核数当天，核数员在店面及库存均找不到该产品，但该产品在上次核数的确有库存。如果一个商品连续两期均无销售，库存，则被认为是丢失了铺货率，而非缺货。同样地，我们可以定义数值缺货铺货率和加权缺货铺货率缺货铺货率-产品目前的市场渗透程度如何？-我们的铺货广度情况如何?-我们的铺货质量如何?-我们所有的单品是否得到了平等的铺货支持?-我们是否错失了铺货机会?-我们的销售队伍是否实现了铺货目标?零售跟踪调查数据应用（6）数值铺货率和加权铺货率数值/加权铺货率应用案例（1）数值铺货率上海北京香口胶糖果干脆小食干脆面泡泡糖棒棒糖807549413029704553623724(16,172)(11,283)ACNielsen零售核数覆盖地区上海：55，766家北京：47，014家问题:在有销售我们产品的商店中，有多少店有缺货的?这些商店对于品类的销售有多大的重要性?在自己品牌SKU范围内与竟争对手对比.估计由于缺货而造成的销售损失.缺货率的应用缺货率应用案例品牌A旧品MJ00JA00SO00ND004332113625112623320182加权缺货率加权存货率品牌A新品MJ00JA00SO00ND00330292813231134331品牌A整体MJ00JA00SO00ND00453411524484745245432新品替换旧品速度较缓缺货率应用案例-=4,990-=68-=3,393-=8,239-=2.43-=19-=948-=2.43零售网点数量数值铺货率有货零售网点数量同期销售量单点销售量缺货铺货率缺货零售网点数量单点销售量由于缺货造成的销售损失=2303.64问题:在销售我的产品的商店里我的市场份额如何?我们市场份额的变动是受铺货率还是单点销量的影响？通过单点销售份额，可以向零售商显示我们品牌在这个销售领域的强度。什么是我潜在的市场份额?方法:品牌或SKU的市场份额除以当前的加权铺货率再乘以100。单点销售份额(SIH)例如:SKU1DJFMAMJJASON加权铺货率908580808080市场份额3.53.23.03.23.54.0单点销售3.93.83.84.04.45.0单点销售份额(SIH)解释:由于铺货率的下降导致在DJ和FM期间市场份额的丢失在AM到ON市场份额的增长是由于单点销售份额的增长单点销售份额暗示了潜在的市场份额,铺货率应增加至100%单点销售份额分析案例6970717278798186807774818492868788939189868687858888DJ00FM00AM00JJ00AS00ON00DJ01FM01AM01JJ01AS01ON01DJ02加权铺货率DJ00FM00AM00JJ00AS00ON00DJ01FM01AM01JJ01AS01ON01DJ0215.62016.116.914.516.714.8192018.918.51720.918.919.620.720.819.519.618.115.717.116.616.714.118.7单点销售份额=销售量份额/加权铺货率来一桶康大碗SIH是有一个有效的指数,但他不应单独使用，应把铺货率水平相应的不同品牌或SKU比较。在解释这些结果时应小心，因为并不能保证最新增长的铺货率有一个相似的销售率。提高铺货率需要有额外成本，但考虑该因素时，应权衡随之产生的利润增长。在品牌的销售过程周期早期得以实现铺货率主要是在较大规模的商店,当铺货率延伸至较小规模的商店,将表现为SIH下降。在分析SIH时需注意的几点问题:如果铺货率的差距减小，品牌可产生多少的销售量?方法:计算SKU的单点销售能力(销售/铺货率).测定潜在的铺货率(品牌铺货率–SKU铺货率)。将单点销售量乘以潜在铺货率。与品牌有关的铺货率差距FM00AM00JJ00北京超市/卖场荷氏薄荷糖销售量(公斤)1,2442,3522,951Average=2,182数值铺货率(%)262423单点销售量(KG)4898128Average=91若数值铺货率达到品类平均水平(69%)，则最大销量可达6,305+189%若数值铺货率达到宝路薄荷糖水平(41%)，则最大销量可达3,747+72%假设:(1)单点销售量保持不变.(2)销量和铺货率成正比.与品牌有关的铺货率差距分析案例问题:什么是单点销售单品数?单点销售平均品牌数是增加，减少还是保持稳定?与竞争对手相比，我们的单点销售单品数处于什么样的水平?我们最近推出新的SKU是否能增加我们的单品数量?方法:把单个SKU的数值铺货率相加并除以此品牌的数值铺货率。单点销售单品数例如:数值铺货率品牌A-SKU135%-SKU245%-SKU350%-SKU465%品牌A总体65%平均=(35+45+50+65)/65=3.0解释:销售品牌A的SKU单点销售品牌数是3.单点销售品牌数单点销售品牌数分析案例199920002001占整体市场80%以上市场份额品牌数量销售额份额199920002001NatS1S2E1E2N1N2W1W22.937.27.61.321.61.30.98.812.913.112.18.17.3910.27.226.531.837.328.628.321.832.33127.7National292716N114129N216169E115148E2171413S1191910S214119W113108W216159SH366BJ988CD787GZ556问题:我的零售库存是否充分?我如何与竞争对手进行比较?方法:库存份额除以销售份额然后乘以100。例如:库存份额%销售份额%比例SKU15.07.567SKU25.05.0100SKU35.03.5143解释:SKU2的库存份额和销售份额一致，因此指数为100。SKU1表现出相对地库存不足,同时SKU3的库存过剩。库存与销售比率值得注意的几点:当店面库存与销售份额的比率低于100时，要考虑增加货架陈列。当销售较快的品牌或主要销售品牌库存周转速度较高，可能导致库存低于销售份额。但是当比率远低于100时，可能会导致缺货情况出现的危险，从而产生销售损失的结果。.库存与销售比率Advisor零售研究快报阅览/输出/打印阅览进入PersonalAdvisor界面直接点击WSV文件,或找到WSV文件所在路径我们会看到下面的界面点击Advisor图标，进入Advisor;点击此处，找到WSV文件所在路径，点击WSV文件打开File,ReportBook,Report双击此处即可打开相应的报告FileReportBookReport菜单及工具栏菜单和工具栏PanelAreaPageBar栏数据行图表表格工具栏按健功能介绍在Table状态下，直接点击以上按健翻页阅览点击此处即可打开相应的报告例如不同的Market和Fact点击此处可上下翻页在Table状态下可任意改变4个Dimension位置点中需调换的两个Dimension中的一个,拖动鼠标至目标处，松开鼠标即可在Table状态下PageBar可变为1个和2个2个PageBar变为1个PageBar方法：按住Ctrl健，再拖动1个PageBar,拖动鼠标至目标处；1个PageBar变为2个PageBar方法：按住Ctrl+Alt健，再拖动1个PageBar,拖动鼠标至目标处；在Table状态下PageBar2个变为1个(实例)改变Panel类型点中需要改变类型的Panel，点击右健，选中PanelType,可选择图和表格在Chart中选择需显示的数据项点击右健，选中FormatGraph点中DataSeries,选择Dimension及相应的选项,再点击“应用”，然后“确定”在Chart中选择显示和隐藏数据点击右健，选中TextandColor点中Lables,Applyto选择“Data”,Style可选择“Show”ornot,再点击“应用”，然后“确定”Table中改变字体及背景颜色点中需改变的目标，点击右健，选择FormatCells，点中Font/Color例：目标改变字体改变背景颜色Table中调整行宽及列宽点中要改变的行或列，将鼠标移至相应的线上，当光标变为双箭头时，向两边或上下拉输出数据输出--Generate步骤1点中的Panel报告中被选中的数据报告中所有的内容当前页面的数据在File中选择Generate数据输出--Generate步骤2可选择4种输出方式数据输出--Generate步骤3点中此选项，可以将数据输出到一个指定的且已经存在的文件后面选择输出路径数据输出--Generate步骤4给文件一个名字数据输出--Generate步骤5执行数据输出--Generate完成数据输出--ExportPanel步骤1点击File中的ExportPanel数据输出--ExportPanel步骤2选择第二项，输出当前页面中的数据选择第一项，输出整个Panel中的数据数据输出--ExportPanel步骤3输出到你所希望的目录下，给它一个名字，单击“保存”打印打印在File中选择Print点中的Panel报告中被选中的数据报告中所有的内容当前页面的数据为客户提供市场讯息帮助他们更好地了解市场并获得全球性成功