线下CPG零售的核心:POG与销量的循环优化

线下CPG零售的核心:POG与销量的循环优化

在CPG(Consumer Packaged Goods,快速消费品)领域,线下零售的核心在于POG(Planogram)销量之间的高效联动。

简单来说,CPG品牌经理的关键任务之一,就是建立POG与销量的关联,通过销量反馈不断调整优化POG,进而持续提升销量,开启正向循环。

POG(Planogram,陈列图):指商品在零售货架上最佳摆放方式的图形化表示,涵盖位置、排列、数量等信息。


如何获取销量数据?

主要来源包括:

  • 内部销售报告

    公司内部销售跟踪系统提供的数据。

  • 零售商数据

    来自零售商分享,尤其在紧密合作关系下。

  • 行业数据提供商

    如尼尔森(Nielsen)、IRI、SPINS等机构提供的综合性市场数据。

  • 电商平台

    电商后台提供的销售分析工具,适用于线上销售。

  • CRM系统

    客户关系管理系统,不仅跟踪销售,还能记录客户偏好与反馈。


如何保证零售商按照POG执行?

  • 密切合作

    与零售商保持密切合作,确保理解并遵循POG。

  • 培训

    对零售商和一线员工进行充分培训,确保规范执行。

  • 销售执行

    自有销售代表到店核查并整理陈列,保证符合POG要求。

  • 执行核查

    使用第三方团队核查执行情况,引入ROG(Realogram,实际陈列)概念,通过对比ROG与POG评估合规率。


广义POG的理解

广义的POG,可以理解为所有品牌相关内容的视觉呈现

从物理尺度来看,POG涵盖:

  • 货架
  • 冰柜
  • 地堆
  • 端架
  • 展示柜
  • 悬挂陈列

同时,不同店铺、渠道、地区也在POG管理范畴内。

虽然POG与零售4P(Product, Price, Place, Promotion)不是直接一一对应,但底层数据是打通的,主要关联:

  • 商品(Product)
  • 价格(Price)
  • 位置(Place)
  • 促销(Promotion)

如何建立完整的数据链路?

1. 确定数据指标(KPI)

  • 纯净度(Purity):品牌或商品在特定货架区域的占比。
  • 货架份额(Share of Shelf):品牌或商品在整个货架上的占比。
  • 是否缺货(Out of Stock):商品在货架上是否存在。
  • 陈列深度(Depth):同一商品在货架前后堆放的数量。
  • 陈列位置(Place):商品在店铺中的具体摆放位置。
  • 促销物料(Promotion):如海报、横幅、展示架等。
  • 价签(Price):商品价签的商品名、价格、位置、特殊标识等。

2. 确定数据粒度

  • 品类/子品类/系列/品牌/PSKU范围
  • 竞品SKU范围
  • 区域划分:全国/按地区/按市占率/按销售渠道
  • 店铺范围
  • 时间频率:月/双周/周/日/实时

3. 确定交付方案

  • 数据准确率要求及评估方式
  • 交付时间与频率:实时或定期交付

4. 确定采集方案

  • 访店代表模式:自有/第三方自有/第三方众包
  • 根据指标和粒度制定访店计划
  • 采集硬件:统一采购或访员自备(手机/平板)
  • 采集软件:自研/接入第三方SDK/使用第三方全包/多方整合方案

5. 确定AI供应商

  • 技术能力要求:图像拼接、4P识别、数据管理
  • IT系统集成难度排序:
    • 数据对接 < API对接 < SDK对接 < APP替换
  • 成本控制:项目管理、访店执行、系统开发、算法模型、运维、交付质量保障(QA)

市场变化下,为什么数据更重要?

当然,CPG品牌管理不能只盯着销量单一指标,销量也不仅仅受POG影响。

根据尼尔森《2024中国消费者展望》,影响消费者购买决策的主要因素包括:

  • 产品质量
  • 价格敏感度
  • 促销活动
  • 购物便利性
  • 品牌知名度
  • 渠道体验

无论市场如何变化,品牌方必须做到:

  • 心中有数:对市场趋势、销售动态有清晰认知。
  • 手中有数:沉淀结构化、实时化、精细化的数据体系。

只有数据越立体,决策越准确,才能真正以用户为中心、以需求为导向、以数据为驱动力,小步快跑,持续进化!


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