康师傅伊利等快消企业新品上市做销量预判要会的三步基本法

　　另外，通过移动访销助手设置拜访校验，如GPS定位、到点打卡、拜访拍照等，企业能够确保业务员每次拜访的真实性和记录数据的有效性。

　　如果企业已与大量终端通过万能零售小助手建立在线连接■◆，也可以在创建调查问卷，调查竞品的进货频率、销售速度★★■★、库存周转率◆◆◆◆◆■、消费者购买偏好以及终端客户对竞品的评价等。需要提醒的是，企业在策划问卷内容时要站在终端门店的角度，设置终端门店能够回答的问题。比如想要了解竞品的库存水平和动销速度■■★★★■，如果在问卷中直接问★★■★，那么由于终端门店认知程度不一，一部分终端甚至是大部分终端门店是没办法回答的◆■◆◆◆。这时企业可以迂回询问★◆★★◆，通过询问终端门店在过去一个月内竞品的进货次数和销售数量★★■◆，从而根据这些数据去推算竞品的库存水平和动销速度。

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　　通过一物一码赋予产品唯一的身份证★■◆★★，拉通货物流向和渠道关系★■■★，借助产品流通渠道各个角色的扫码动作记录产品的流通情况，企业可以通过系统后台实时掌握产品的流通情况。在掌握产品的货物流向后，企业可以在新品上市期间，根据产品的流通情况监测其动销情况■★，一旦发现产品在某个环节流通受阻，那么企业可以快速发现受阻情况、找到原因◆★，并解决问题。比如通过系统后台企业发现新品在某家终端门店的动销阻滞◆■■，就可以指派业务员到一线调查，并结合系统抓取的终端门店信息进行分析，找到动销受阻的症结点，通过调整促销策略等方式推动产品的动销。

　　虽然传统促销预定存在着各种各样的问题★■★，但该策略的核心思维是正确的，通过调查终端门店的进货意愿、订货数评估产品的销量，从而根据产品预估销量有计划地生产。因此■★■，在传统促销预定活动中，米多通过数字化赋能，以米多创始人王敬华的观点◆■■◆■：“以营销费用数字化为指挥棒，在不改变营销费用预算体系及类型的前提下，以提升b端动销为目的，还原各类营销场景并进行在线化改造，让营销费用由◆■■‘大水漫灌■■’的‘不够花★★■★■■’变为‘精准滴灌’的■◆■★‘花不完’★■■■■◆。”为底层逻辑，让企业在精准把握订货数量的同时确保费用的透明化投放◆★。

　　在日益激烈的市场竞争中，快消品企业需要充分利用一物一码这样的营销数字化系统，结合市场调研■■■、数据分析和样板市场测试■◆★◆，保持敏锐的市场洞察力和灵活的应变能力，构建科学的销量预判体系，在新品上市中抢占先机，实现业绩的稳步增长。

　　通过市场调查、促销预定评估预期的新品销量后，企业还需要通过实际测试的结果进一步调整，此时企业最好能够在小范围试点，打造一个样板市场，一方面通过样板市场的测试效果进行数据的进一步调整，另一方面◆◆★★◆◆，样板市场的成功案例也是提高终端门店对新品上市的动销信心的有力说服凭证，在下发新品促销预定活动时，企业可以将样板市场的动销成果作为预订数量的参考值◆★◆，供终端门店参考决策■◆★◆◆。

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　　新品上市后的销量有较大的因素取决于消费者的购买意愿★■，因此企业在做新品销量预估时◆★■◆，还需要对消费者的购买意愿进行调查。通过互动营销平台，企业可以创建问卷调查活动，设计问卷内容■◆■★◆，调查消费者对新品的认知了解程度、兴趣点、购买动机以及购买意愿强度、可能购买数量★◆、和可接受的价格等信息■■★■◆，然后通过企业的会员小程序■★、微信公众号等平台广泛投放问卷、收集数据。

　　对新品做销量预估时，企业首先需要对新品所属市场的规模、容量进行调查，可通过多种渠道收集相关数据，比如权威的市场研究报告、行业协会发布的数据◆◆★■、政府统计部门的资料等，获取宏观层面的市场规模信息。

　　基于一物一码系统捕捉到的货物流通数据，企业可以精准计算库存周转率，从而预测市场需求◆★★，提前调整生产计划◆★，避免再次发生过度生产导致库存积压或者生产不足的情况。而针对库存积压的区域■★◆，品牌可以制定针对性的营销政策，如促销活动◆■◆■◆■、折扣优惠等★★★◆■，加速库存消化★◆★，提升库存周转率。

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　　因此企业在做样板市场时，为了提高样板店成功率，可以选择渠道配合度高、市场容量高的市场作为样板试点，这样可以在相对可控的环境下，快速获取新品在实际市场中的销售数据和消费者反馈★◆◆■，为后续的大规模推广提供宝贵经验和数据支持★■。

　　除了对宏观市场、细分领域的市场调查外，企业在做新品销量预判时，还要考虑到竞品对销量的挤压影响，因此需要对市面上与新品同属于竞争领域的产品做详细的了解，比如研究竞品的产品特点、价格和市场份额等■★■★★■，从而根据收集来的竞品资料快速找到新品在市场站稳脚跟的优势点■★■，以及评估竞品对新品销量的影响程度，从而能够为后续新品销量预判■■◆◆。

　　在样板市场推广期间，企业需要密切关注新品推广的各项销售指标和市场反馈信息。通过一物一码系统收集产品动销数据，并通过数据智能BI系统对数据进行清洗、加工★■、萃取，通过统一的数据建模及算法引擎，输出多维度的数据分析■■◆，如铺货率、动销率、销量增长趋势◆■■◆★★、消费者复购率等◆■★，以及消费者的评价和反馈意见，包括对产品口味、包装、价格的满意度，对促销活动的参与度和评价等，全面了解新品在样板市场的表现，辅助企业经营决策◆■★◆。

　　除了对市面上现存竞品的分析以外，企业还可以调查竞品在终端的动销情况，特别是有计划铺货的终端。

　　在设计好问卷内容后，企业通过万能零售小助手将调查问卷一键推送给终端。但如果只是将问卷推送给终端填写，并没有激励措施，那么可能难以收集到较多的数据，因此企业在创建问卷时，可以设置一些奖励★◆■■，比如积分、红包◆★★★■、产品★◆■、进货抵扣优惠券等，通过奖励的引诱让终端门店积极填写问卷。通过对大量终端客户的问卷调查结果进行统计分析，企业可以从更广泛的样本中获取竞品动销情况★★◆★，弥补业务员调查可能存在的局限性■■■◆★★，从而更全面◆★◆■◆■、准确地了解市场动态，为新品的销量预判提供数据支持。

　　在新品上市后★■★■，企业按照之前预定的单数将对应的货物发给经销商，终端门店的直属上级经销商收到货款后■■★◆■★，在新经销助手上查看门店订货订单，然后让业务员根据订单将货物送到指定的终端门店◆◆■★■■，终端门店扫码签收后，订单确定完成■■◆，进而触发企业在创建活动时预设的经销商奖励。

　　如果样板市场的销售数据和市场反馈良好，如铺货率迅速达到较高水平★■◆◆◆■，动销率持续上升★■■，消费者复购率较高，且消费者对产品的评价积极，那么企业可以适当调高对新品的预期销量值◆■★★，并加快在其他区域的推广步伐◆◆★。

　　此外，企业在进行新品市场调查时，还需要时刻关注市场的动态变化，考虑经济发展◆◆★◆、消费者生活方式的改变以及技术创新等趋势因素的影响，以便更准确地把握新品的市场潜力★★★。

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　　通过对大量消费者问卷数据的统计分析，企业可以了解不同消费群体对新品的购买意愿分布情况，结合目标消费群体的规模和市场渗透率，初步预估新品的潜在销量。

　　新品上市是快消品企业实现业务增长的重要一环，而做好销量预判则是确保新品上市成功的关键。销量预判不仅能够帮助企业合理安排生产计划和库存，还能为市场推广和渠道策略提供数据支持。

　　在新品上市计划阶段◆★，企业传统的做法是将新品促销活动确定后，通过“企业→经销商→业务员→终端门店”这样的链路去传递，然后由业务员统计终端门店的订货意愿和订货数量◆◆★，然后再层层上报给企业■★。这样的方式不仅耗时长，还可能存在着数据虚报、漏报的问题导致最终收集而来的订货数据不准确■★★◆◆■。而且■■★◆■◆，在这样的传统链路中，如果经销商不配合，或者接下任务但不执行★◆◆★◆■，到时间随便报个数量上去，企业还分辨不了真假。

　　在宏观信息的基础上★■■◆◆，再进一步结合产品定位等信息分析细分领域的市场情况，如目标消费群体的数量、消费能力、消费频率以及市场的饱和度等。例如★◆◆，针对一款定位为高端健康零食的新品◆★，如果目标消费群体主要是一二线城市的中高收入人群◆■■■，企业就需要对这些城市的人口数量◆■■、年龄结构★■、收入水平进行详细分析，并结合市场上类似高端零食的销售情况，估算出该新品在目标市场中的潜在市场容量。

　　企业在系统后台创建订货促销任务后通过渠道路由器将活动任务一键推送给经销商、业务员和终端门店。终端门店接收消息后并根据需要在线订货◆■★，也可以由业务员代终端门店下单订货，然后订货订单会按渠道关系分发给直属上级经销商。

　　相反，如果样板市场的销售情况不理想，企业则需要深入分析原因，找出问题所在◆★，若是市场策略存在问题，如促销活动力度不够、铺货渠道选择不当等。针对这些问题，企业需要及时调整促销策略◆■◆■、拓展铺货渠道等◆■◆★■■，并根据改进后的情况重新评估销量预期◆◆◆★■。

　　企业可以指派业务员在拜访终端门店时对终端在售的竞品进行调查，并通过移动访销助手制定详细的拜访调查指标■★■★◆◆，让业务员在拜访时详细记录竞品的销售数据、陈列位置■★◆★■★、促销活动情况以及消费者的购买反馈等信息，例如★◆◆，业务员在拜访时，可以先在店内观察竞品的货架陈列面积、是否有促销堆头、促销的推广效果等■◆★，了解大致的信息后再与终端门店主交流◆◆★，进一步了解竞品的近期销售情况、消费者对竞品的关注点等◆★■★◆。通过业务员和移动访销助手收集来的第一手资料能够帮助企业直观地了解竞品在终端市场的实际动销情况，为新品销量预判提供有力依据。