AC尔森零售研究调查培训顶新集团.ppt

1 AC尼尔森零售研究 培训课程 2002年5月14日 顶新国际集团 2 日程安排 lAC尼尔森公司简介 lAC尼尔森零售研究的方法及数据解读 lAdvisor 零售研究快报 3 AC尼尔森公司简介 4 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。” 5 l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 6 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 7 AC尼尔森零售研究方法 及数据解读 8 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) 9 为什么需要零售跟踪调查 l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% 10 0 100 200 300 400 500 600 198919901991199219931994 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 11 零售核数有什么好处 l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 12 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 13 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 14 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. 15 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 16 l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 17 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 18 ACNielsen 零售市场普查 l开始于1994年 lACNielsen 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。 l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。 l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）。 19 使用分层、非比例、系统随机抽样方法： l分层抽样： 相似商店分在一组 提高抽样效率 l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 l系统随机抽样: 确保抽样具有随机性和代表性 零售跟踪调查的零售跟踪调查的样本设计 20 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。 21 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 22 分层抽样的好处 l缩小样本尺寸但提高抽样的准确性和代表性 l提高抽样的效率 23 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。 24 为什么要用非比例抽样 l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 l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 l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 25 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) 26 为什么要用系统随机抽样 l避免在抽样过程中夹杂主观因素 l当样本量足够大时，可以非常客观真实地反映 总体的情况 27 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 采集样本数据采集样本数据 推算样本数据 发送信息 28 l数据采集共覆盖50多个商品类别。 l数据由200个专职核数员收集。 l核数员每两月收集一次数据。 零售跟踪调查的数据采集 29 l每家商店每两个月核数一次。 l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。 30 l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 31 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 32 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 推算样本数据推算样本数据 发送信息 33 例如: 样本总体ACV = ￥1000 样本商店ACV = ￥100 推算系数 = 10 l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 34 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向客户递交调查报告 35 l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 36 l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 37 l零售跟踪调查是了解市场的有利工具 l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 38 l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 39 零售跟踪调查报告数据类型 定义及解读 40 销售量与销售额 l两个月内零售商卖给消费者的商品量 l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 41 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 37.637.837.937.938.3 39.2 40.441.3 42.6 43.7 45.045.8 46.6 ND 99JF 00MA 00 MJ 00JA 00SO 00ND 00JF 01MA 01MJ 01JA 01SO 01ND 01 1,8651,858 1,8461,8301,849 1,894 1,956 2,020 2,101 2,173 2,253 2,309 2,370 MAT +15.3%+15.3% +21.2%+21.2% +4.9%+4.9% +7.4%+7.4% 销售额(百万人民币)销售量(百万公斤) 100 101 101101 102 104 107 110 113 116 120 122 124 100 100 99 98 99 102 105 108 113 117 121 124 127 销售增长指数 42 SO 99ND 99 JF 00 MA 00MJ 00 JA 00SO 00ND 00 JF 01 MA 01MJ 01 JA 01SO 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 进货量 库存量 销售旺季之前的压货 43 市场份额销售额/销售量 l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。 0 100 200 300 400 500 600 199319941995199619971998 产品产品 其他产品其他产品 44 销售额/销售量市场份额应用 l品牌份额 l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） l地区重要性（某地区占全国销售量/销售额份额） l渠道重要性（某渠道占某地区销售量/销售额份额） 45 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 1.31.5 0 0.8 0.3 0.7 1.4 0.8 0.9 0.7 1 0.1 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 46 大卖场/超市百货店 杂货店/售货亭其他 销售量份额 MAT 速食面速食面 AS 00AS 01 7 80 13 7 75 18 顶新顶新 AS 00 AS 01 6 73 21 5 63 32 白象白象 AS 00 AS 01 6 92 3 10 86 4 华丰华丰 AS 00 AS 01 8 81 11 6 75 19 华龙华龙 AS 00 AS 01 11 84 5 9 82 10 南街村南街村 AS 00 AS 01 4 95 1 3 95 2 统一统一 AS 00 AS 01 6 75 19 7 67 26 市场份额数据解读案例渠道重要性 47 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 11.25260325 21.30200260 31.28300384 41.20600720 平均价格1,3601,689 1.24=(1,689/1,360) 48 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 49 =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 01FM 02 MAT 平均价格数据解读案例（1） 销售量重要性（占袋面整体）销售量重要性（占袋面整体） 50 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 1.71.8 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 51 零售商存货 l 在核数当天，该产品存在于某商店 l 包括店面库存及后库库存 l 数据既显示全部库存，同时也反映店面库存 l 既有绝对数值，也有库存份额 52 数值型及权重型存货分布率 如果品牌如果品牌A A在这在这4 4家店里有存货，那麽它有家店里有存货，那麽它有: : 数值型存货分布率数值型存货分布率 = 40% = 40% =100=1001010101010101010101010101010101010101010 商店数量比例商店数量比例 =100=10030 30202010101010 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 商店产品类别销售量重要性比例商店产品类别销售量重要性比例 权重型分布率权重型分布率 = 70% = 70% 53 数值型和权重型缺货分布率 如果品牌如果品牌A A核数当天在这核数当天在这4 4家店里缺货，但是在此之前家店里缺货，但是在此之前 的的4 4个月里有存货，那麽它有：个月里有存货，那麽它有： 40% 40% 的数值型缺货分布率的数值型缺货分布率 70%70%的权重型缺货分布率的权重型缺货分布率 =100=1001010101010101010101010101010101010101010 商店数量重要性商店数量重要性 =100=10030 30202010101010 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 产品类别重要性比例产品类别重要性比例 54 l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。 l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。 l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 55 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 56 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 57 l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 58 缺货率应用案例 品牌A旧品 MJ 00JA 00SO 00ND 00 43 32 1136 25 11 26 23 3 20 18 2 加权缺货率 加权存货率 品牌A新品 MJ 00JA 00SO 00ND 00 3 3 0 29 28 1 32 31 1 34 33 1 品牌A整体 MJ 00JA 00SO 00ND 00 45 34 11 52 44 8 47 45 2 45 43 2 新品替换旧品速 度较缓 59 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 60 l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? l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) 61 l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: l由于铺货率的下降导致在DJ和FM期间市场份额的丢失 l在 AM到ON市场份额的增长是由于单点销售份额的增长 l单点销售份额暗示了潜在的市场份额,铺货率应增加至100% 62 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 8686 87 85 8888 DJ 00FM 00AM 00JJ 00 AS 00ON 00DJ 01FM 01AM 01JJ 01 AS 01ON 01DJ 02 加权铺货率 DJ 00FM 00AM 00JJ 00 AS 00ON 00DJ 01FM 01AM 01JJ 01 AS 01ON 01DJ 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 20.720.8 19.519.6 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 63 l 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。 l 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。 l 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。 l 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 64 l问题 : 如果铺货率的差距减小，品牌可产生多少的 销售量? l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 65 FM 00AM 00JJ 00 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)4898128 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 66 l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? l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 67 l例如 : 数值铺货率 品牌 A SKU 1 35% SKU 2 45% SKU 3 50% SKU 4 65% 品牌 A 总体 65% 平均 = (35+45+50+65) / 65 = 3.0 l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 68 单点销售品牌数分析案例 199920002001 占整体市场占整体市场80%80%以上市场份额品牌数量以上市场份额品牌数量 销售额份额销售额份额 1999 2000 2001 Nat S1 S2 E1 E2 N1 N2 W1 W2 2.9 3 7.2 7.6 1.3 2 1.6 1.3 0.9 8.8 12.9 13.1 12.1 8.1 7.3 9 10.2 7.2 26.5 31.8 37.3 28.6 28.3 21.8 32.3 31 27.7 NationalNational292927271616 N114129 N216169 E115148 E2171413 S1191910 S214119 W113108 W216159 SH366 BJ988 CD787 GZ556 69 l问题 : 我的零售库存是否充分? 我如何与竞争对手进行比较? l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 SKU 1 5.0 7.5 67 SKU 2 5.0 5.0 100 SKU 3 5.0 3.5 143 l解释: SKU 2 的库存份额和销售份额一致，因此指数为100 。 SKU 1 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 70 l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 71 Advisor 零售研究快报 阅览/输出/打印 72 阅览 73 进入Personal Advisor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 74 打开File,Report Book,Report 双击此处即可打开相应的报告 File Report Book Report 75 菜单及工具栏 菜单和 工具栏 Panel Area Page Bar 栏 数据 行 图表 表格 76 工具栏按健功能介绍 在Table状态下，直接点击以上按健 77 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 78 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