瑞商网在带教客户中发现，对于商品规划很多连锁“摸不着头脑”，工作推进效率低。今天，小瑞主要从指标维度的基础概念、连锁的真实案例、具体的操作方法与大家分享《毛利率维度的品种补充》，希望能给大家在商品规划工作上一些启发。
首先思考：一家200平方米的药店，大概有多少种商品呢？
根据瑞商网的调查，少的有3000到4000个品规，多的有6000到7000个品规。这么多的商品想要管理好，做到精细化管理十分不易。而企业的发展和外部环境的竞争，又要求我们不得不做到精细化管理。因此必须把有限的资源，投入到少数给我们带来最大化效益的商品上。这也是今天课程的意义，从毛利率维度找到门店最赚钱的商品！
一、剔除误区
想借助品种补充提升毛利率，首先需要剔除错误观念：门店补品种会增加库存压力，产生更多近效期商品。这是很多店长在拒绝补充品种时的疑虑，其实这种观念已被证实是错误的！在瑞商网带教的数百家连锁中，分析师发现库存品种数越多，动销率越高。如下图：
实际上，品规数越多，单个品规的库存越小，商品线也就越丰满，反而能在带动客流的情况下缓解库存的压力。
二、毛利率提升三步曲
一般药店从“毛利率维度”补充品种都只是做到了各毛利区间品规配置的齐全，并未实现各毛利区间配置皆为最赚钱的商品。怎样能使各毛利区间配置最赚钱的商品呢？其实实现这一步只差了“行业数据”，如果我们能将药店各毛利区间的商品配置与行业做对比，就能直接找到行业里卖得好而药店中所缺失的商品。
下面小瑞以“瑞海•药店大数据商品规划”项目为例，为大家讲解药店如何从“毛利率维度”补充最赚钱的商品。
瑞海•药店大数据商品规划项目采集了行业中众多连锁的各十家门店的商品数据，汇总在一起得出行业数据，再将某药店自家数据导入，对比得知药店商品结构现状以及改进方向。
下面所有配图中的数据均为模拟数据，仅给同学们做个思路分享，不能直接用作行业参考值。
1.明确存在问题的毛利区间
首先药店需将自家各毛利区间品规配置占比与行业各毛利区间品规配置占比做个对比，找到自家品规配置不足的毛利区间。如下图：
从上图中可以很容易看出毛利区间在“0以下”、“40-70”以及“70以上”的毛利区间品规配置占比是低于行业参考值的，一般我们不建议药店过多补充负毛品，所以药店需要补充品种的“毛利区间”为“40以上”的区间。
毛利率在40以上的商品均属于高毛品，在瑞商网在带教过程中要求门店进行高毛品的补充时，大家一般都会“喊难”。很多药店会“凭感觉”选取商品，引入那些感觉还不错的高毛品。这种感觉可能是源于厂家的一面之词，也许是源于管理者的个人喜好，或者是不知道什么原因。那么这样的商品补充进门店后是很难保证畅销或吸客的。
到底怎样才能找到缺失毛利区间中既吸客又赚钱的商品进行引进呢？
2.明确行业中销售好的品种
我们依然以“瑞海•药店大数据商品规划”项目为例，这里还是需要借助行业数据，从行业中毛利率在“40以上”的商品里找到销售表现最好的商品。
①首先我们直接在“行业进销毛利率”一栏中筛选出毛利率在“40以上”的商品，如下图：
②然后在“行业销售数量”一栏中作降序，降序后所显示的商品就是行业中毛利率在“40以上”卖得好的商品。如下图：
3.明确需引进的高毛利商品目录
我们在上述筛选结果图中的“某药店销售数量”一栏中筛选出为“0”的商品，就找出了行业中毛利率在“40以上”卖得好而药店没有的商品。如下图：
在瑞商网的带教连锁中，山东某连锁在进行高毛品补充后，毛利率在短短两个月内从33%提升到35%。这说明高毛品的引进确实对药店毛利率提升起到关键作用！
下面一起回顾一下本课中提及的“毛利率维度”补充商品的三个要点：
一个目标：药店实现 “缺失毛利区间”中既吸客又赚钱的商品补充。
两个数据：药店经营数据、行业大数据（参考值）
三个步骤：
1.通过行业数据对比，找准药店品规配置不足的毛利率区间。
2.通过行业数据对比，找到待补充毛利区间中行业中卖得好的商品。
3.通过行业数据对比，确定待补充毛利区间中行业中卖得好的而药店缺失的商品名录。
可能很多伙伴会抱怨说没有“行业数据”，瑞商网新推出的“瑞海•药店大数据商品规划”项目可有效解决同学们的难题。它涉猎了全面的行业参考值，可以有效指导企业进行品规数配置、品种引进、提升毛利率、价格调配等难题。还有不同面积、不同商圈、不同客流的门店在品规配置上的参考值……如果有感兴趣的伙伴可添加微信号：rsxd2017，进行了解。
通过商品研究，进行合理的商品规划，实现高效的商品组合、高效的价格策略、高效的促销、高效的商品陈列，这些对企业赢利能力提升所带来的价值，无论怎么强调都不为过。希望越来越多的药店能运用“瑞海•药店大数据商品规划项目”，挖掘出最具价值的商品，从而提升门店盈利能力！ |
