AC尼尔森零售研究培训.ppt

AC尼尔森零售研究 培训课程,2002年5月14日 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: 7,00,AC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?,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 1989 1990 1991 1992 1993 1994 出货 100 110 121 133 146 161 +10%,0,100,200,300,400,500,600,1989,1990,1991,1992,1993,1994,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,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,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%),32,58,10,20,35,45,25,40,35,百货商店超级市场,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1 2,000,000 商店 2 1,999,975 商店 3 1,999,950 商店 4 1,999,925 商店 5 1,999,900 商店 6 1,999,875 商店 7 1,999,850 商店 8 1,999,825 商店 9 1,999,800 商店 10 1,999,775 - - - - - -,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,SO 99,ND 99,JF 00,MA 00,MJ 00,JA 00,SO 00,ND 00,JF 01,MA 01,MJ 01,JA 01,SO 01,1600.,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,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。,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,MAT DJ 02销量重要性,MAT DJ 02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,11.8,33.7,5.9,26.2,7.2,11.2,4,12.3,25.6,4.8,29.2,8.9,12.8,6.5,-1.1,-2.7,1.3,1.5,0,0.8,0.3,-0.7,-1.4,0.8,0.9,-0.7,1,0.1,大卖场/超市百货店,杂货店/售货亭,其他,市场份额数据解读案例-渠道重要性,平均价格计算公式,- 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,2.2,4.5,16.6,65.4,4.6,6.7,2.1,4.2,16.4,63.3,4.8,8.9,FM 01,FM 02,MAT,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）,0.9,3.9,4,2.2,1,4.2,1.7,1.8,0.9,13.9,6.7,12.3,2.1,0.7,23.7,2.8,0.7,1.7,0.3,0.5,102,98,92,89,82,81,77,77,76,71,67,60,50,50,45,44,32,22,21,14,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%,=100,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,商店数量比例,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,=100,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,商店数量重要性,=100,30,20,10,10,5,5,5,5,5,5,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,80,75,49,41,30,29,70,45,53,62,37,24,(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,MJ 00,JA 00,SO 00,ND 00,43,32,11,36,25,11,26,23,3,20,18,2,加权缺货率,加权存货率,品牌A新品,MJ 00,JA 00,SO 00,ND 00,3,3,0,29,28,1,32,31,1,34,33,1,品牌A整体,MJ 00,JA 00,SO 00,ND 00,45,34,11,52,44,8,47,45,2,45,43,2,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: SKU 1 DJ FM AM JJ AS ON 加权铺货率 90 85 80 80 80 80 市场份额 3.5 3.2 3.0 3.2 3.5 4.0 单点销售 3.9 3.8 3.8 4.0 4.4 5.0,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,69,70,71,72,78,79,81,86,80,77,74,81,84,92,86,87,88,93,91,89,86,86,87,85,88,88,DJ 00,FM 00,AM 00,JJ 00,AS 00,ON 00,DJ 01,FM 01,AM 01,JJ 01,AS 01,ON 01,DJ 02,加权铺货率,DJ 00,FM 00,AM 00,JJ 00,AS 00,ON 00,DJ 01,FM 01,AM 01,JJ 01,AS 01,ON 01,DJ 02,15.6,20,16.1,16.9,14.5,16.7,14.8,19,20,18.9,18.5,17,20.9,18.9,19.6,20.7,20.8,19.5,19.6,18.1,15.7,17.1,16.6,16.7,14.1,18.7,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,FM 00,AM 00,JJ 00,北京超市/卖场,荷氏薄荷糖销售量(公斤),1,244,2,352,2,951,Average = 2,182,数值铺货率 (%),26,24,23,单点销售量 (KG),48,98,128,Average = 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