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快变时代，唯一不变的就是变化。要想赢得市场，就必须快速响应顾客瞬息万变的需求。而对商品进行数据化管理，则是快速响应的最佳途径之一。

在20世纪80年代，7-11就开始对商品进行数据化管理了，是零售便利店的灯塔。本文以7-11为案例，教你数据化管理的三个步骤。

7-11的前任社长铃木敏文认为：造成产品滞销、生意萧条的原因只有一个，即现在的工作方法已经无法满足时代和消费者需求的变化。

要想满足时代和消费者需求的变化，就必须具备快速响应能力。

快速响应能力，能让顾客进入你的店铺时，货架上刚好摆放着他想要的商品和数量。

快速响应能力，能让商家及时满足顾客的需求，把顾客从“头回客”变成“回头客”。

7-11被誉为便利店的鼻祖。不过，很多人可能不知道，7-11最早是一家美国公司，前身是成立于1927年的美国南方公司。

1973年，日本伊藤洋华堂公司(Ito-YokadoCo.，Ltd.)同美国南方公司签订了地区性特许加盟协议，直到1974年，711才正式进入日本。1975年，7-11变更为24小时全天候营业。

7-11的“全年无休真方便”，众所周知，也深得用户口碑。7-11还培养了许多我们熟知的便利店学徒，例如便利蜂、邻家。他们的创始人都曾是7-11的员工，我们也能看到这些品牌或多或少都有7-11的影子。

刚刚我们说，7-11对顾客响应速度极快，那他到底有多快呢？

一家7-11的门店，大约有100平左右，里面摆放着大约2000种商品，并且每天都会根据顾客的需求做出调整。不知道你有没有注意过，其实一个门店每天都会推出3-4个新品，这种上新的速度，让每一款商品几乎都是爆品，让顾客在5分钟之内都能产生有效购买。

这么快的响应能力，是如何做到的呢？

对于7-11来说，瞬息万变的顾客需求才是真正的竞争对手。7-11着眼于“顾客明天的需求”，在订货时，准确推测明天可能畅销的商品，以最快的速度满足顾客需求的变化。

能够精准预测客户的需求，取决于能否对商品进行数据化管理。

与其说7-11是一家便利店，不如说是一家大数据公司。通过大量搜集销售数据，根据顾客不断变化的需求，进行预测，进行合理化的验证，及时调整订货策略。

在具体操作上，7-11的数据化管理可以分解为3个步骤。

收集数据：掌握销售数据和顾客的消费习惯

第一步，数据分析。要想快速做出反应，需掌握顾客的消费行为，拿到商品的销售数据。

我们经常将“大数据”挂在嘴上，其实，对于很多公司来说，想要了解用户，学会用小数据就够了。

例如，上世纪80年代初，7-11就已经引进了POS机，收集销售数据，包括商品的销售时间、销售数量等。在顾客的数据上，7-11将顾客按照年龄和性别划分，并在收银按键上标注着“老男”“老女”“壮男”“壮女”等等。在收银员进行收银时，会迅速将顾客信息输入系统，用最古老的方式收集用户信息，这也开辟了零售便利店的先河。

所谓“知己知彼，百战不殆”，只有了解我们的顾客是谁，喜欢什么样的口味，每次买多少，我们才能采取相应的策略。比如，产品怎么选？备多少货？什么时候补货？什么时候打折促销？等等。

如今，我们的支付方式早已天翻地覆，出门不带现金，“一部手机走天下”成为我们习以为常的的生活方式，在7-11我们也早都习惯用手机支付。7-11的数据搜集方式也在不停演进，部分7-11还和支付宝合作，支持人脸支付。每个顾客，付款时只要看着收银台的一个小平板电脑的摄像头，一瞬间、毫无感觉的就完成了支付。而每一个支付宝用户，都在支付宝系统中完成了实名认证，这意味着，对顾客数据的捕捉也更加精准。

分析求证：根据销售数据，用假设验证的方式进行分析。

收集到了数据，我们就需要对数据进行分析。科学的分析方法就是提出假设、进行验证。

7-11前社长铃木敏文，工作的座右铭就是“假设与验证的努力，才是真正的努力；工作的第一步，从建立假设验证开始”。

“假设”并不是凭空想象。在第一步中，7-11已经搜集到了销售数据，以此为起点，再结合第二天的天气、气温、街市活动等前瞻信息，进行分析和思考，提前预判顾客的消费心理，并以此为基础订货。最后，再通过结算系统，精确掌握产品销售的数量和时间，印证、调整自己的假设。

例如，有一天，某个7-11店铺饭团的销量增加了10份，就要思考销量为什么增长，是因为天气变化了？还是客户年龄性别发生变化？

此时，就要根据销售数据进行观察，比如说，通过观察，发现当天的面包很早就卖完了，就可以提出一种假设：因为当天面包卖完了，顾客只能去买饭团了，所以饭团买的多。

那么如何验证呢，这就要去调整第二天面包和饭团的数量，看看如果面包备货充足，饭团的销量如何。第三天，再去看看面包缺货，饭团销量又如何。

如果面包缺货了，还能维持销量，就能验证，面包和饭团是互为替代品的，之后可以利用这个相关性，去调整。如果验证结果，假设不成立，就需要继续观察思考，引入其他因素，重复进行分析求证。

迭代优化：根据分析结果不断改变商品策略

在分析求证之后，我们就来到第三步：迭代优化。受欢迎的商品规模销售，不受欢迎的商品打折处理，这个过程实际是重复优化、重复反馈的过程。

7-11的店，通常有100平方米，可以摆下大约2000种商品，但每年上新的商品数量就有1300多种，也就是一年更换将近70%的商品。平均下来，大约每天就要更新三四种。

7-11店内，还会设高曝光货架，专门用来试验新品。如果你还没注意过，不妨找一家7-11去看看，入口处第一个或者第二个货架，就是在长长的货架两端的小窄货架，就是7-11的高曝光货架，也是货品频率变换最快的货架，平均2-3周就会更新一次。

这个货架上总会摆些新潮的小玩意儿，比如把酸奶和谷物分装的轻食套装。这里的商品，如果卖得好，就会被升级为常规商品，如果卖不好，就会马上打折促销。

这种优化的方式，罗森便利店也在采用。放置在收银台前、相对较矮的移动货架，会根据不同的促销活动和节庆活动，定期更换商品。

迭代优化，我们最常见的其实就是手机、电脑上的各种APP，一直在更新。用户的需求在改变，产品就要不断调整、优化。无论是一款软件、一个便利店、一个企业。

以上就是7-11应对顾客需求，快速响应的三个步骤。

总结一下，7-11快速响应顾客需求，本质上是要对顾客的需求提前做出判断，并不断调整商品结构和策略，主要为以下三个步骤：

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