CPG Data Tip Sheet az IRI és a Nielsen (és SPINS a Natural/Organic szektorban dolgozók számára) szindikált kiskereskedelmi értékesítési adatok elemzésének oktatására és legjobb gyakorlataira összpontosít. A szindikált adatok azonban nem az egyetlen CPG-adattípus, amellyel találkozhat. Sőt, még csak nem is ez az egyetlen kiskereskedelmi értékesítési adattípus! Ez a bejegyzés egy lépést tesz hátra, hogy leírja, hol illeszkednek a szindikált adatok a nagyobb CPG-adatok képébe. Ennek megértése segíteni fog Önnek:
- meghatározni, hogy melyik adatforrást érdemes használni a különböző kérdések megválaszolásához
- megismerni az egyes adatforrások erősségeit és gyengeségeit (és hogy ez hogyan befolyásolhatja az elemzést) és
- eldönteni, hogy a szindikált adatokra szükség van-e az adatarzenáljában (és a költségvetésében)
A kiskereskedelmi értékesítési adatok előnyei
A szindikált adatok a kiskereskedelmi értékesítési adatok egyik típusa. Az alábbiakban a szindikált és a kiskereskedői közvetlen adatok közötti különbségekről beszélek, amelyek egy másik fő típus. De előbb térjünk ki az összes kiskereskedelmi értékesítési adat néhány különleges tulajdonságára.
Nem mindenkinek van szüksége kiskereskedelmi adatokra az értékesítés méréséhez. A CPG-gyártók már pontosan tudják, hogy mit és mikor szállítottak az egyes kiskereskedőknek. Akkor miért a CPG-gyártók a kiskereskedelmi értékesítési adatok elsődleges vásárlói? Mert a szállítások távol állnak a fogyasztói magatartástól – sok minden történhet a termék gyárból történő kiszállítása és a boltban történő megvásárlása között eltelt idő alatt. A szállítmányok nem árulják el, hogy a vásárló milyen árat fizetett, mikor vásárolt, vagy hogy milyen bolti körülmények befolyásolták az eladást. Ehhez kiskereskedelmi értékesítési szintű információkra van szükség, amelyeket “fogyasztási adatoknak” is neveznek. Más elnevezései az elvitel, az elvitel, az eladás utáni és a POS-adatok.
A kiskereskedelmi értékesítési adatok olyan betekintést is nyújtanak, amely a piackutatási módszerekkel, például a fogyasztói felmérésekkel nem érhető el. A CPG-gyártók értékes adatokat gyűjthetnek a felmérési kutatások révén. A vásárlókat különböző csoportokra szegmentálják a hozzáállásuk alapján, megkérdezik a vásárlókat a termékjellemzőkkel kapcsolatos preferenciáikról, tesztelik a különböző csomagolási grafikákra adott reakcióikat, és még sok minden mást. A kiskereskedelmi értékesítési adatok azonban különböznek a fogyasztói ismeretek ezen forrásaitól, mivel a tényleges viselkedést tükrözik. Nem azt méri, hogy az emberek mit gondolnak vagy éreznek, hanem azt, hogy mit vásároltak egy adott pillanatban, egy adott üzletben, egy adott piaci és versenyfeltételek között.
A kiskereskedelmi értékesítési adatok tájképe
Segít tudni, hogy minden kiskereskedelmi értékesítési adat négy csoportra osztható, két paraméter kombinációja alapján.
- Adatforrás: Közvetlenül a kiskereskedőtől származik (mint például a Walmart vagy a Meijer), és ezért csak az adott kiskereskedő értékesítését tükrözi? Vagy egy szindikált beszállítótól származik (mint az IRI vagy a Nielsen), amely számos kiskereskedő adatait egyesíti, hogy képet alkosson a teljes piacról?
- Adatfókusz: Az adatok az üzletszintű értékesítésre összpontosítanak, és az összes egyéni vásárló tranzakcióit egyesítik? Vagy az adatok betekintést nyújtanak az egyéni viselkedésbe a vásárló vagy a háztartás szintjén?
Az alábbi ábra azt szemlélteti, hogy ezek a paraméterek hogyan kombinálódnak a kiskereskedelmi értékesítési adatok négy típusának létrehozásához.
Itt vannak a legfontosabb különbségek a kiskereskedelmi értékesítési adatok négy típusa között:
Szindikált bolti adatok
- A legjobb alkalmazások: általános tanulás az értékesítési trendekről, versenyelemzés, elosztás, ár és kereskedelmi promóció.
- Elérhető a Nielsen, az IRI és a SPINS által a legtöbb nagy kiskereskedő számára az élelmiszer-, gyógyszer-, dollár-, tömeg-, kényelmi, klub- és katonai csatornákon.
- Az adatok több száz piacon, több száz kategóriában, a kategória összes UPC-jére vonatkozóan állnak rendelkezésre. A konzisztencia lehetővé teszi a termékek, kiskereskedők és piacok közötti könnyű összehasonlítást.
Kiskereskedők közvetlen üzletadatai
- A legjobb alkalmazások: kiskereskedői együttműködés, kategória- és ellátási lánc menedzsment. A kiskereskedők tényleges adatai, úgy rendszerezve, ahogyan ők szeretnék látni.
- Elérhető számos kiskereskedőnél, nagyoknál és kicsiknél.
- Az adatok elérhetősége és formátuma változó.
- Az adatok soha nem tartalmazzák a konkurens kiskereskedőket, és gyakran nem fedik le a teljes kategóriát, csak a saját termékeket
Syndicated Panel Data
- A legjobb alkalmazások:
- A Nielsen, az IRI és a SPINS által rendelkezésre álló, demográfiailag kiegyensúlyozott, 120 000 háztartásból álló, UPC-kóddal ellátott, otthoni vásárlásokat szkennelő, 120 000 háztartásból álló minta.
- Teljes képet nyújt a háztartások vásárlási magatartásáról az összes kiskereskedőnél, még azoknál is, akik nem szolgáltatnak üzletadatokat az eladóknak. A minta mérete azonban problémát jelenthet néhány alacsony penetrációjú termék esetében.
Kiskereskedők közvetlen paneladatai
- A legjobb alkalmazások: a vásárlói magatartás, például a kosárméret, az utazások, a vásárlási gyakoriság és a keresztvásárlás megértése egy adott kiskereskedőnél
- Kizárólag a nagy kiskereskedőknél érhető el.
- A legtöbb termék esetében a minta mérete nem jelent problémát, de a viselkedésről alkotott kép hiányos, és az olyan kérdésekre, mint a hűség és a pénztárca részesedése, nem lehet válaszolni, mivel nincs információ arról, hogy a vásárlók mit csinálnak az adott kiskereskedőn kívül.
A kiskereskedői közvetlen vs. szindikált adatokról bővebben itt olvashat. További információ a bolti adatok vs. paneladatokról itt és itt.
Képzést keres ebben a témában? Ajánlom a Category Management Knowledge Group online tanfolyamát Understanding and Using Data. Ha már ismeri az alapokat, nézze meg a Building Data Competency tanfolyamukat. Van egy az áruházi adatokról és egy a paneladatokról.
Hasznosnak találta ezt a cikket? Iratkozzon fel a CPG Data Tip Sheet-re, hogy a jövőbeni bejegyzéseket megkapja az e-mail postafiókjába. Havonta egyszer vagy kétszer teszünk közzé cikkeket. Az e-mail címét nem osztjuk meg senkivel.