生活中的任何领域，要想取得出色的成绩，与在该领域中的专业知识息息相关，持续优化是获得成功的关键因素。
如何成为奥运短跑选手？你最好先从健身房开始。想要成为一名医生？从读书开始着手。举重并不会帮助你在医学院校学习，满腹医学知识也没法让你跑得更快。
这个道理对“完美门店”同样适用。想要完美地执行计划，那么你需要首先分析，哪些因素可以真正带动销售，之后再在合适的门店采取正确的措施。对于品牌商而言，货架数据和分析洞察是当务之急。
“完美门店”：预期vs现实
如今零售场景的主要特点是：激增的SKU数、越来越多的小型门店，以及总体可用货架空间的减少。消费者花在货架前的时间越来越少了。
消费品公司倾注心力创建了一种“成功图像”，这一系列的货架标准能够帮助他们从众多品牌中脱颖而出，抓住消费者的注意力，并将品类消费者成功转化为品牌消费者。
销售和品类团队宣称，“完美门店”相比其他类型的门店产生更高的销售额，这种情况并不罕见。不过这些门店的销售潜能到底有没有完全释放呢？
没有颗粒化的门店层级数据便无从得知。每个渠道、每家零售商的作用方式都不尽相同，在这家门店适用的货架原则也许并不适用于其他门店。
例如一家品牌商发现，相似的货架原则在同一渠道的A和B两家门店实施，结果却相去甚远。在A门店，陈列顺序是影响销售的最大因素，但在B门店却不尽然，B门店相邻品牌的影响更为显著。
这意味着，要想提升销量，你必须知道在特定门店最有效的货架原则是哪些，并且将其优化。
货架数据和分析洞察能够为上述情景提供解决方案，而Trax是这一领域的佼佼者。
通过大规模监测门店活动和货架变化以及复杂计算原理的运用，Trax开发出了提取和结构化海量货架数据及销售数据的方法，帮助客户识别运营模式，领先竞争对手一步预测结果。
下面的案例展示了，Trax的货架数据和分析洞察不仅可以开发更优的“完美门店”计划，还可以精确地激活它们。
第一步：根据完美门店合规和销售之间的相关性创建分组
长期以来，品牌商一直从渠道和零售商的角度规划他们的“成功图像”细分。但随着数据质量和分析能力的提升，很多消费品公司正在逐渐稳步转变心态，转而根据“完美门店”得分对销售的影响程度来对门店进行分组。
将呈现相似模式的门店划分为同一组别，这将提供一些很有趣的洞察。
例如，一家快消品客户发现，在制定营销策略时，与其根据渠道或零售商进行分组，还不如按门店面积和地理位置，或二者以某种形式相结合的方式来分组更有意义。
第二步：找出哪些KPI或指标能提升销量
“完美门店”分数卡（或合规得分）由多个指标或KPI组成，例如货架位置、集中陈列、品牌邻近关系、陈列顺序、价格执行和产品是否上架。
将门店分到具有相似合规性得分和销售业绩的群组中去，你就可以检查哪些特定的KPI在每个同类组别中对销量的影响最大。
通常来说，数据表明没有两家门店是完全相同的，因此消费品公司不能采用一刀切的“成功图像”法。通过了解在哪些门店中是什么推动了销售，你就能作出更明智的决策。
第三步：提出明确的货架原则
所有这些数据和分组都指向同一个目标——清晰地呈现各个组别中与业绩相关的货架原则，从而最有效地推动营收上涨。
在最近针对数百家门店的研究中我们发现，Trax的算法是将门店配置和销售业绩相结合，以了解特定货架原则和业绩之间的关系。
在与客户的共同努力之下，Trax成功提出了基于分组的“完美门店”执行计划，客户团队可以很轻松地上手执行。例如：
• 在食物品类中创建不同的区域(基础和平衡，限定成分饮食等)
• 在子品牌层面上保持与食品相关的区域
• 将核心SKU放在区域货架的中心位置，并将其排面最大化
• 在货架通道放置保持增长的食品品类
第四步：激励现场销售团队
Trax帮助客户制定针对各个门店组别的行动计划，使现场销售团队对门店执行优先级顺序一目了然。如果一位销售代表在某个门店只有10分钟的停留时间，那么他最应该关注的指标是哪些？
在上面这个案例研究中，基于组别分类的“完美门店”方案实现了：
• 7%整体品类销售额提升
• 2%组合包装销售额提升
新的基于AI的数据流正在为货架上发生的事情提供前所未有的情报。品类管理人员和消费者洞察团队正利用新发现的货架真相来规划“完美门店”策略，并为每个品类提供最适合的计划。
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