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“分層”的概念對于運營工作者并不稀奇！用戶分層/品類分層/促銷分層等等都是在運營過程中常見的精細化手段。分層的本質在于通過組合排列的形式將同集歸類，且定制化運營策略。
新零售業(yè)務的開展離不開線下門店，在擁有全國近500家線下門店體量的前提下，每家門店對于線上業(yè)務的投入/執(zhí)行/業(yè)務表現都存在差異，需要在這樣的環(huán)境下把握核心方向主線，這就要求我們運用分層方法論，對門店的運營進行分層精細化。
類似用戶的RFM模型概念，我們嘗試把門店的3個核心指標拆解作為模型的三個因子，分別是上線時間（Time），訂單滲透率（Order）以及準時履約率（Punctuality），我們把這個模型暫且稱為TOP門店模型，在內部應用名稱亦可稱為TOP提升計劃。
任何模型的搭建一定是基于已有數據的前提下才有意義，新零售業(yè)務上線1-2個季度后，我們可以開始拿到已經的數據指標作為TOP計劃的幾個參考值。
1.TOP模型的三個數據維度指標
上線時間：上線時間我們按照單個忠誠用戶在平臺內的最長生命周期來計算，大概在10個月左右，我們拆解成三個階段（0-1個月的新店，1-5個月的發(fā)展中店，5-10個月的老店）。
訂單滲透率：訂單滲透率我們需要根據平臺總KPI和線下目前的體量做對比，拿到一個基準值（假設KPI為1億，線下目前體量10億，則基準值為10%），這個10%是基礎也是最低值，可適當提高2個檔次，15%和20%作為沖刺值。
準時履約率：準時履約率在O2O行業(yè)來看是不可忽視的一個目標，拿到行業(yè)數據來看90%的準時率已經大部分能滿足，則我們暫且把90%作為基礎值，適當提高2個檔次，95%和98%作為沖刺值。
2.根據TOP模型數據指標標簽化門店
TOP模型下的3個維度確認了1個基礎值+2個沖刺值之后，我們需要可視化這些數據，并且開始逐一把目前門店的效果對應到等級內。表格模型如下圖：
3.針對不同階段的門店標簽SABC
對于0-1個月的新店：門店運營屬于起步階段，我們給到的KPI只需要滿足基礎值即可，10%的訂單滲透率和90%的準時履約率，滿足的門店歸為A檔，若超出預期則給到S。
對于1-5個月的發(fā)展中店：門店已經開始掌握并熟悉新零售營運模式，則基礎值提升到15%的訂單滲透率和95%的準時履約率，滿足的門店歸為A檔，若超出預期則給到S。
對于5-10個月的老店：門店已經規(guī)?；\轉，基礎值提升到20%的訂單滲透率和98%準時履約率，滿足的門店歸為A檔，若超出預期則給到S。
四個檔位的門店我們通過TOP數據模型分層，接下來我們需要對已分層的門店進行差異化策略投入，確保S級門店穩(wěn)住發(fā)展，最有潛力的A級提升到S。
1.S級門店穩(wěn)指標，拓模式
S級門店作為頭部門店，無論是業(yè)務銷售還是線下履約表現最為優(yōu)異，這部分門店的核心是穩(wěn)守當前的業(yè)務指標狀態(tài)，并且拓展更多可開源的業(yè)務模式，為銷售和履約負責。
一店配全城，為S級門店賦能銷售：“一店配全城”顧名思義，以單個門店做為母店，用戶在前端下單實現全城市區(qū)域范圍覆蓋，不再局限于3公里范圍內。對于銷售而言，該模式有效規(guī)避3公里小范圍內拉新瓶頸和銷售瓶頸，和更大范圍的用戶群體實現商品的交付。對于母店效率而言，訂單密度加大，員工人效和揀貨倉坪效同樣能實現提升。
一店配多倉，為S級門店賦能客群：“店倉一體化”的合作模式弊端在于限制客流群體，因此給S級門店選址配套2-3家前置倉店，把S級門店作為母店，倉店作為子店，母店給子店供貨，子店直接面向C端用戶群體，即彌補了倉店一體化的客流瓶頸局面，又能填補前置倉的倉店利用率問題。
一店帶多店，為ABC級門店復制：“一店帶多店”的核心在于模式的復制和傳承。作為頭部門店的責任義務，以城市級為單位，建立門店走訪經驗分享探討會，定期分享和開展細節(jié)討論，便于成功經驗的復制。
2.A級門店穩(wěn)基礎，拓指標
A級門店已經擁有較好的業(yè)務基礎和客群，核心重點是加大馬力，提升潛力門店各項指標，往S級門店沖刺。
智慧標桿門店計劃試驗田：A級門店擁有較好的用戶基礎和門店履約能力，對于測試門店發(fā)展性項目提供良好的試驗田。測試成功快速復制到平行門店和S級門店，測試失敗快速調整迭代?！爸腔坶T店”概念一直是店倉一體化新零售在全力試圖打開的窗口，作為切入點提升門店履約能力和用戶體驗。
家樂福“LeMarche”智慧門店深度打通騰訊生態(tài)鏈包括小程序，微信支付，騰訊優(yōu)圖，社交廣告，騰訊視頻IP等產品，一方面顧客進店后可快速便捷的購物體驗，其次作為商戶也深度獲取用戶大數據信息，提高二次復購和留存。蘇寧“北斗”系統是一款為門店服務研發(fā)的數據產品，依據線下監(jiān)控視頻數據資源，利用視頻圖像識別技術，融合視頻處理、圖像處理、模式識別以及人工智能等多個領域的技術，徹底顛覆了一直以來依賴人工統計或傳統方式的數據統計方式。
商品貨架電子標簽近兩年在天虹/華潤等門店應用廣泛，電子標簽植入定位系統和庫存記憶系統，有效提供店內地圖導航，快速實現最優(yōu)揀貨路線和庫存周轉周期。其次，可延伸類似語音揀貨，指環(huán)揀貨都可以提升揀貨效率。
階段性毛利投資提高優(yōu)惠券力度：對于潛力門店的毛利通常都是“易守難攻”，可以平穩(wěn)守住毛利點但需要突破就比較難，商品結構和用戶消費習慣都比較穩(wěn)定。因此我們可以考慮1-2個點的毛利或者集中引入品牌商資源投入品牌促銷。
舉例：上海/北京/重慶等一二線A級檔位門店，階段性測試0元門檻免郵；同時研究競品促銷力度投入，比如重慶的永輝，福州的樸樸，上海的叮咚買菜，通過在線對比城市化競品力度，適當在該門店投放一些新人低門檻大力度券（29-8，19-5等等），引導競品用戶轉化。
駐店專送運力，提高配送履約時效：運力配送在門店履約也是非常重要的一部分，配送時效也最終影響的是整體履約時效。對比自建物流，大部分選擇第三方物流的商戶更多的考慮是開源節(jié)流，分攤管理壓力節(jié)省成本開支。
而對于目前主流的配送團隊順豐/美團/達達，不但擁有靈活度較高的眾包團隊，也有“自營專送”團隊，“自營專送團隊”我們通常稱為“駐店專送”騎手，這部分騎手會駐場在門店，單獨為某一家門店服務，在服務質量和時效都優(yōu)于眾包騎手，當然可以作為主力團隊入駐到A級門店。
店倉一體化升級揀貨倉，提高揀貨履約時效：對于新零售行業(yè)很大一部分成本壓力在于“倉店投入”，“樸樸”/“叮咚買菜”/“每日優(yōu)鮮”這類獨立前置倉在大批量分布倉店時，需要考慮倉店租金成本以及倉店利用率，倉店租金成本基本是固定值，而倉店利用率就需要要求商戶通過運營策略和大數據驅動訂單密度和品類密度，有了足夠的訂單才能保證倉店是盈利。
店倉一體化新零售雖然少了店面租金壓力，但也同樣有倉店利用率的壓力，這就要求我們對倉內進行優(yōu)化升級：倉內揀貨路線導航（倉內商品擺放位置，從貨架到層級一目了然），用數字跑腿代替人工跑腿；倉內SKU智能管理（訂單系統智能化抓取動銷率高/用戶偏好/高頻等多維度一體的SKU，這部分SKU會推薦到倉內作為擺放）；倉內庫存智能管理（倉內所有商品單獨商品庫，同時系統會根據往期購買記錄做AI判斷，提供庫存預警和補貨周期預告）
3.BC級門店強鼓勵，拓基礎
BC級門店各方面相對較弱，業(yè)務基礎處于起步階段，在不斷復制應用S級門店的成功模式前提下，核心是更需要給予更多的鼓勵性政策，鞏固基礎。
平行門店PK計劃，設置沖刺獎勵計劃：BC級門店作為潛力門店，平行式的沖刺激勵可以同樣有效增加門店之間的賽馬。節(jié)點適用于大促例如618/雙十一/雙十二，在固定大促周期內，以訂單滲透率和履約時效作為KPI，分別設置一個沖刺獎和領銜獎，沖刺獎可以把KPI定為20%的訂單滲透率和98%的履約時效，率先達成的門店給予獎金發(fā)放，領銜獎則為在大促期間哪家門店表現最為優(yōu)異發(fā)放獎金。
以增速環(huán)比為基準，增速TOP5設置獎勵：對于單方面激勵除了賽馬機制外，增速環(huán)比同樣可以定義為獎勵基準。
舉例：以6月份一個月為比賽周期，50家BC級門店作為樣本，分別投放同樣的投資力度優(yōu)惠券和促銷方案，避免差異投入。7月份再回顧當前數據和6月初的數據，兩者做增速比。以增速最高的TOP5獎金發(fā)放。
新零售業(yè)務源于線下也立于線下，線下門店的分層是精細化B端切入點，以B端和C端同步齊頭并進才是新零售的運營的最優(yōu)解。
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