在竞争激烈的零售与商业环境中，企业需要不断寻找提升业绩的新方法。人货场模型作为一种经典且实用的分析框架，能够帮助企业从客户、商品和场景三个维度入手，系统地审视业务运营，发现增长机会。通过深入理解并有效运用人货场模型，企业可以更好地满足消费者需求，优化资源配置，最终实现业绩的持续增长。

一、理解人货场模型的核心要素

人货场模型并非简单的概念堆砌，而是由三个紧密联系、相互作用的核心要素构成：

• 人：指的是与企业发生关系的各类人群，包括顾客、销售人员、业务员等。对“人”的分析，需要关注他们的需求、消费行为、角色和分层。例如，对顾客进行购买力、行业属性等方面的细分，有助于企业更精准地定位目标客户群体。
• 货：指的是企业所提供的商品或服务。对“货”的分析，需要关注商品结构、价格、分类、品牌、库存、毛利等关键指标。合理的商品组合和定价策略，能够有效提升销售额和利润空间。
• 场：指的是商品或服务销售和交易发生的地点或渠道，包括实体店、线上平台、线下门店、物流中心等。对“场”的分析，需要关注渠道类型、位置、流量、推广方式、营运成本等因素。选择合适的销售渠道和优化门店布局，能够有效提升顾客触达率和购物体验。

二、人货场模型的应用方法

人货场模型的应用，并非简单的要素罗列，而是需要将其融入到企业的日常运营和决策过程中：

• 数据标签化与分类：以人、货、场为分类维度，对企业的业务数据进行标签化和分类处理。这有助于企业更清晰地了解各项业务的运营状况，为后续的分析和优化奠定基础。
• 问题根因分析：针对收入下降、转化率下降等业务问题，从人、货、场三个维度进行拆解，逐一分析可能的原因。例如，收入下降可能是由于目标客户群体发生变化、商品缺乏吸引力、或销售渠道不畅通等因素导致。
• 多维交叉对比：结合实际案例，开展顾客行为分析、库存管理、物流优化、渠道和营销效果评估等工作，从多维交叉对比中寻找优化点。例如，分析不同区域顾客对不同商品的需求偏好，可以为门店的商品陈列和促销活动提供指导。

三、人货场模型的行业实践与差异性

不同行业和企业在应用人货场模型时，需要结合自身的业务特点和发展阶段，进行适当的调整和侧重：

• 实体零售门店：更重视“场”标签，例如店铺位置、面积、客流量等。选择人流量大的商圈和优化店铺布局，是提升销售额的关键。
• B端业务：更强调“人”标签，例如客户规模、行业、采购周期等。了解客户的需求和痛点，提供定制化的解决方案，是赢得客户信任和长期合作的基础。
• 品牌商和产品线策划：优先考虑“货”的标签，例如产品分类、毛利、生命周期等。不断推出符合市场需求的新产品，并对现有产品进行优化升级，是保持竞争力的重要手段。

四、人货场模型与供应链管理

人货场模型的价值不仅体现在销售端，在供应链管理中同样发挥着重要作用。通过人货场模型，企业可以优化商品采购策略，提升库存周转效率，降低运营成本。例如，从供应链角度规划商品采购占比，企业可以根据实际情况对总部统采、知名品牌采购和区域自采的比例进行合理把控，例如总部统采：知名品牌采购：区域自采 = 6:3:1。结合门店信息，识别区域市场特性，定义区域商品采购框架和门店组货策略。在商品结构上，可以区分核心商品、补充商品和其他商品，并按品牌、价位段和功能组合等进行细分。同时，需要充分考虑本地消费者的特点、竞争态势和本地商品供应基础，制定更具针对性的采购计划。

五、九数云BI赋能人货场模型数据分析

在数字化时代，企业需要借助BI工具，才能高效地分析和利用人货场模型。九数云BI作为一款高成长型企业首选的SAAS BI工具，能够帮助企业快速搭建数据分析平台，实现数据的可视化和智能化分析。

• 多维数据分析：九数云BI支持多维度的数据分析，企业可以从人、货、场三个维度，对销售数据、客户数据、库存数据等进行深入分析，发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
• 可视化报表：九数云BI提供丰富的图表类型，企业可以将分析结果以可视化报表的形式呈现，更直观地了解业务运营状况，并及时发现问题。
• 自定义分析：九数云BI支持自定义分析，企业可以根据自身的业务需求，灵活地调整分析维度和指标，进行个性化的数据分析。
• 实时数据监控：九数云BI支持实时数据监控，企业可以随时随地了解各项业务的最新数据，及时做出决策。
• 预警分析：九数云BI支持预警分析，企业可以设置预警指标，一旦数据超出预警范围，系统会自动发出警报，帮助企业及时采取应对措施。

总结

人货场模型是零售与商业领域中重要的分析工具，能够帮助企业从客户、商品和场景三个维度入手，系统地提升业绩。高成长型企业可以借助九数云BI等SAAS BI工具，高效地分析和利用人货场模型，实现数据的可视化和智能化分析，优化商品采购策略，提升库存周转效率，降低运营成本。如果您想了解更多关于九数云BI的信息，可以访问九数云官网（www.jiushuyun.com)，免费试用体验。