（上接：了解“上帝”的行为秘密（五）—肯德基城市调研（下） ）

【瑞商语录】
    目视顾客分类法是比较简单直观，能快速增加企业消费者数据的一种方法，日本著名连锁便利店7-11一直使用，可见是行之有效的。企业获得消费者信息后，如何挖掘数字背后的意义，如何运用数据指导实践，进行商品的汰换，减少顾客的流失，提高客流量，增加客单价，这是最具价值的。这需要企业数据信息系统指导完成，改变传统“拍脑门”决策，让决策更理智、清晰和有的放矢。

    日本有名的连锁便利店7-11（Seven-Eleven），一直采用一种简单的目视顾客分类法来进行门店顾客分析研究。

    这种方法是这样：当顾客到收银机处交款时，收银员抬头看一看顾客，对顾客的年龄段、性别、收入水平、是否生熟客等作出判断，收款时，在收银小票中，键入相应的分类码。这样，每张收银小票上就包含了收银员所判断的目视顾客分类信息。

    将收银数据导入到数据分析系统中，与品类信息、售货员信息等相结合，就可以分析门店顾客构成、顾客品类相关度、消费习惯、销售人员顾客相关度等重要信息，从而发现门店经营中存在的问题、指导门店的经营改进。

    我们将这种方法引入到药店经营分析中，进行门店的顾客分析，得到了很好的效果。下面结合一个案例，来看一看采用这种目视顾客分类法所获得的成果。

    案例中的这家门店，坐落在一个已有二十年历史的社区门口，该社区常住居民约有三万人，其中老年人约占百分之三十。两年来，该门店的客流量，一直在持续缓慢下降，因此，通过数据分析发现客流下降的原因，找到行之有效的改进方法，是我们对该门店进行数据分析的原因之一。

    在三月上旬，该门店依据我们的要求，由收银员做了一周的目视顾客分类，然后我们将收银数据导入到瑞商网在线经营分析系统中，进行相关分析，得到以下几组数据：

图1：不同年龄段顾客客流
 
图２：性别分布

 图3：按性别、年龄段、收入水平划分的客流量
 
图4：不同年龄段的毛利率

图5：按性别划分的毛利率

    从上面几张表中，我们看到数据中反映出来的几个问题：

    ★ 老人在客流中的占比只有12%，与商圈中的30%的老人占比有较大的差距。
    ★ 在整体人群中，男性和女性各占50%，但在老年人中，男性比女性要多很多。
    ★ 按老中青三个人群中，年龄越大，毛利率越低，说明老年人对品牌药比较敏感（一般来说，品牌药毛利率较低，非品牌药毛利率较高）。
    ★ 男性比女性的毛利率高2.5个百分点，表明女性对品牌药比较敏感。

    依据上面的数据，我们看到，该门店的老年女性，流失得较为严重，在门店顾客构成中，占比最小。因此，我们判断，该门店的价格形象不太好，商圈内的顾客，会感觉该门店的价格偏高。通过与店长的沟通及到该店看店，印证了我们这个判断：原来，该门店在执行总部的主推政策时，将公司主推的高毛利品种放到黄金线上陈列，将品牌药请到了底层。

    基于这个判断，我们给店长提出了如下的陈列调整建议：将品牌药与主推品种并排陈列在黄金线上，主推时通过店员导购销售，不要象原来那样，做简单的主推陈列销售。

    该门店依据我们的建议，在3月15日对陈列进行了相应调整。我们继续跟踪监测该门店的经营数据，得到如下结果：

    ★ 3月下旬，该门店客流同比增长5%。
    ★ 4月份该店客流同比增长7%，但老人占比下降到7%。

    我们判断老人占比下降的原因，是由于客流的增长，主要是由进店人群的新增购药产生的（主要是中青年人），而老人还没有进店。为此，该门店在5月份开始有意识地与器械厂家合作，到店里为老年人提供免费测量等服务，以吸引老年人进店进行体验。

    通过上述调整，以及其它如联合营销、药学服务等业务活动，该店日销售额，由整改前的5500元，提升到现在的7000多元。日销售收入半年内提升了35%。

    （本章节完）