对于传统零售商而言，品类管理与门店执行曾是其传统优势，但在数据科技时代的冲击下，这一优势正逐渐减弱。在新的背景下，零售商需重拾优势，借助数据与科技全面理解消费者，提供满足其需求的类与品，并为自身带来真实价值提升。

数据与科技在零售各环节中累积沉淀，并被应用到品类管理的分析决策中，即顾客洞察、品类空间分配、商品选择与陈列、执行与回顾。

愈加高要求的消费者

回到零售的核心——消费者，其追求优质商品和服务的消费诉求一直不曾改变，只是在核心诉求上的要求和期待越来越高。我们观察到消费者如下三大核心诉求和趋势。

 诉求一 ：对便捷性的更高要求，从单纯要求时效到要求全流程的无障碍体验。便捷的购物体验一直是消费者的重要诉求，在这个快节奏的时代，时间与效率格外宝贵，消费者愈加期待无障碍的全流程消费体验以省时省力省事。这也对零售商提出了更高的要求，比如从要求更快网购时效，发展到要求更便捷的店内体验结合配送到家的全流程体验。

 诉求二 ：愈加偏爱变化，且追求优质产品和服务，从主要关注价格和品牌到关注高端优质和高性价比的产品和服务本身。消费者始终是偏爱变化的，一方面，驱动其变化的因素变得更加复杂；另一方面，随着消费触点的增多、商品丰富性以及产品可获得性的提高，客户的转移成本变得更低，忠诚度也随之降低。消费者愿意高价购买特别的体验与服务，但也不介意低价购买同质化的高性价比商品。

 诉求三 ：打造“个人品牌”的意识不断提升，从被动接受产品信息到愿意为喜爱的产品进行主动宣传。消费并不是单纯的购买行为，而是个性和自我概念的差异化体现。在当前的背景下，消费者在消费过程中塑造“个人品牌”的意识越来越强，其在全流程的主导性和控制权也正逐渐增强。当面临选择时，消费者更希望自己掌控购物决策和活动，提升参与感。

传统品类管理面临的挑战

基于中国零售市场的独特背景，我们观察到零售商在品类管理各流程上面临如下主要挑战。

挑战一：不同门店，不同顾客的购物目的和决策偏好各不相同，顾客行为和需求难以被准确分析和应用

顾客需求洞察是品类管理的前提。一方面，中国零售市场的地域性差别明显且店铺业态多样，消费特征有明显区别，因此在品类管理时需要充分考虑差异性。店铺分群可以有效解决这一问题，然而传统零售商往往缺乏店铺分群的科学方法，难以实现品类价值的最大化。

另一方面，即使是同一类门店，顾客行为仍然千差万别，然而传统零售商在此面临诸多挑战。不同顾客的购物目的和购买决策树千差万别，零售商依靠传统手段难以对顾客行为进行抽丝剥茧，无法实际应用到品类管理中。

挑战二：门店空间有限 ，空间分配需符合消费特征，且及时调整以满足动态的顾客需求

门店类型复杂，且门店空间有限，因此门店的空间分配需要体现差异性，符合消费特征，且应根据时间季节进行动态调整，如：中午以即食类商品为主，晚市则以半成品为主。然而传统零售商往往缺乏有效方法实现合理的空间分配，主要依靠店长和品类管理人员的经验，科学性和灵活性不足。

挑战三：商品种类繁多，消费者行为复杂且非线性，商品真正贡献难以衡量

面对有限的货架空间和繁多的商品种类，如何选择最符合消费者偏好且能带来最大价值的商品成为零售商面临的难题。然而在衡量商品价值时，零售商往往只考虑销量和利润率等直接指标，容易导致错误的商品决策。从消费者角度出发，其消费行为从来不是线性的，简单以销售结果来衡量商品价值并不可行。零售商应根据顾客购物路径，综合衡量商品的真正价值。

挑战四：可用于分析决策的有效数据有限

如今的时代下，数据对于零售商的重要性不言而喻。然而对于多数传统零售商，零售各环节的数据并未有效打通，通常系统维护的只有基本的交易数据和顾客数据，数据的广度和深度都严重不足，难以实际应用到顾客洞察和运营优化中。以商品属性数据为例，相关数据通常以商品名的方式进行基本记录，而未对完整的商品属性进行充分挖掘整理，且往往未在系统中进行维护。

挑战五：选品流程多基于人工操作，费时费力且往往不够合理

在品类管理的具体执行落地上，大多数零售商依然严重依赖人工判断与操作。从效率上看，人工选品耗时长且效率低下，举例而言，一家大型超市一年用于选品的时间可达48,000工时；从质量上来看，由于人员能力参差不齐，选品结果往往不够准确、不够贴合消费者需求和潮流趋势。