服裝行業新零售怎麼做？

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自從馬雲和雷軍在同一天提出了「新零售」，然後我們會看到同類型的概念，「新消費」， 「智慧零售」， 「第四次零售革命」，BAT等行業巨頭紛紛斥巨資布局線下新零售行業，那處在傳統零售行業的我們，應該要重視和積極擁抱「零售變革潮」。

阿里新零售的定義：以消費者體驗為中心的數據驅動的泛零售形態，區別與以往的零售變革，新零售將通過數據與商業邏輯的深度結合，真正實現消費方式逆向牽引生產變革，用數據去重構人—貨—場。服裝行業是零售行業的大類，那今天我們以服裝行業為例談一下如何重構「人」?

「人」我們分為兩部分，客戶群體+銷售人員，都需要通過數據看本質。

消費升級的時代，消費者更注重的是個性化消費體驗，所以對於我們企業也提出了新的挑戰。如今不再是需求大於供給，只要產品生產出來，選擇一個黃金地段就能把產品賣出去。更精準把握消費者的需求是每家企業急需解決的問題，所以我們要對到店客戶做一個用戶畫像分析，了解我們的用戶結構和客流的趨勢，以下圖為例：

更精準的劃分應該做到店內人群和店外人群的畫像分析，

記得和某家男裝品牌的董事長聊過，他說：「在企業最初建立的時候，我們已經給產品做了定位了，如果需要這個東西去了解我們的用戶結構，那麼對於企業來說是失敗的。只要我的產品做的好，消費者自動會到店購買，口碑也會口口相傳」。個人覺得很惋惜，他自己也承認服裝行業現在的設計風格都偏向於年輕化，時尚化，如果連續多個季度到店客戶的年齡層次都發生了改變，但是企業還沒有察覺到，那麼對於企業來說應該是致命的打擊。並且，現在人們也會說酒香也怕巷子深了，消費者有太多的選擇，在某個場景下受營銷活動的影響往往會在一瞬間作出購買的選擇。

那麼我的客戶在哪裡呢？企業如果知道我們的客戶長期活躍的地理位置，不管是做線下的地推還是線上的新媒體廣告投放，這都有一定的參考作用。

不管是客戶工作區域還是居住區域，都可以進行一個統計分析。

那說到新媒體廣告的投放，我們就要知道目標客戶群體使用哪一款app的頻次高，或者是哪一款app上的用戶是我們的目標客戶群體，例如做內衣的，可能陌陌，探探，美柚經期這些app的女性用戶比較多，那就可以做精準的投放了。針對到店客戶，消費頻次低的客戶，流失的客戶，或者是殭屍會員，或者是經常從店外經過卻從來沒有進店消費的目標客戶，都可以嘗試對他們進行廣告投放。

同時，我們還需要分析客戶到店的一個數據，例如來訪天數佔比，來訪頻次分析，店內停留時間佔比，店內的消費軌跡等等。

這是我們對「人—客戶群體」的重構，重新理解每一位「數字化會員」，能夠360度的把一個陌生的客戶比較清晰的展現在我們眼前，精準的把握客戶的需求，為消費者提供優質的服務體驗。

那對於「人—銷售人員」的重構是怎樣的呢？對於連鎖門店，每天的進店率，試衣率，成交率等各項指標都是尤為重要的，那麼我們可以通過客流的統計進行分析，看看門店運營的不好是哪個環節出現了問題。

對比店內人群和店外人群的一個佔比，就知道門店的引流能力。進店率低有可能是因為門口的廣告牌不明顯，店鋪的位置不好，或者是因為店員吸引客戶的方式存在問題，這就要做出相應的調整了。

如果進店率很高，店內停留的時間很短，試衣率也很低，那有可能是產品款式不適合或者是導購的服務不熱情，不專業，跟進速度慢等等因素，也要做出對應調整。

如果試衣率比較高，但是成交率卻不高，有可能是產品價格問題，那也做相對應的價格調整，促銷活動等等。

對於銷售人員的重構，最終還是得反映在消費者身上，我們可以採取打通門店會員系統，做會員觸發功能。一旦消費者進入門店，系統對店員進行信息推送，告訴店員進來的會員叫的名字，年齡階段，收入水平，消費偏好，上次購買的衣服款式和價位，然後進行個性化的推薦和促銷。試想，會員進店那一刻，就有店員上來打招呼「劉生，你來了，今天準備購買上衣還是褲子，我給您推薦幾款等等」這類話語，給會員以私人服裝顧問的感覺，增強消費購物體驗。

以上兩部分就是我對新零售「人」重構的理解，都是通過大數據去理解客戶的需求，了解店員在門店運營的實際情況，減少人的主觀認知對事實的誤判。