首先看下化妝品行業的營銷現狀面臨的營銷挑戰
1、營銷方式變化，推動管理升級
由線下營銷轉為線上線下同步營銷；
由廣告轉為滲透；
過去的營銷經驗放在今天已不能完全適用。
2、90後成為基層管理者與消費的主力軍
90後更喜歡線上購買；
90後消費習慣更趨向於感性；
90後成為基層管理，營銷強於管理，比如庫存控制。
3、消費多極化，客戶忠誠度低
客戶忠誠度比較低；
消費多極化導致客戶流失；
高收入的消費者傾向於選擇環境優雅的高階百貨商場；
中檔收入的顧客更願意接受店面形象富有品味的專業美容院；
低收入的人群則喜歡一站式購物、低價打折的大中型超市。
4、產品良莠不齊
產品良莠不齊，新品牌難以獲得客戶信任。
新形勢下，化妝品行業企業如何破局，實現業績持續增長？
零售新動向：化妝品行業企業要想在無硝煙的市場中分得一杯羹，需要架構大資料戰略，結合零售新動向，利用大資料重塑“人、貨、場” 的分析，圍繞核心消費者實現全鏈路運營，透過資料和組織驅動，圍繞消費者全渠道觸點佈局，真正實現單店、單品、單客的精細化管理，資料賦能，尋求企業價值增長。
分析要點
在化妝品行業市場營銷工作中，無論是產品、渠道、價格還是會員，可以說每一項工作都與大資料的採集和分析息息相關，透過獲取資料並加以統計分析來充分了解市場資訊，掌握競爭者的商情和動態，知曉產品在競爭群中所處的市場地位，來達到“知彼知己，百戰不殆”的目的。
01、安全庫存動態模型
以往的安全庫存管理都是企業高管根據經驗在ERP中設定一個大概數值，但是這樣的效果並不是很好。分析雲安全庫存動態模型，滿足不確定因素導致的更高的庫存預期。根據商品的貢獻度情況、銷售速度、發貨速度、偏差情況等計算出安全庫存值，實現安全庫存動態管理。
02、庫存鮮度分析
庫存鮮度分析，主要分析了近期庫存成本控制是否合理，庫存積壓情況、營銷與配貨、補貨是否均衡，庫齡與商品效期比對，結合會員策略，提前部署區域/商品促銷措施。
03、智慧配貨
智慧配貨的決定因素：總部重視程度、當前銷售情況、安全庫存設定、已有庫存、門店人工經驗，疊加以上因素，系統自動、智慧地將本次批次發貨商品匹配到每個門店。
04、新品追蹤
05、會員管理
會員即資產，加強會員管理，實現差異化服務，做到“比客戶自己還了解客戶”，跟蹤和分析會員的購買行為，提供個性化精準運營服務，從而進一步提升營銷轉化效果，增加經營收益。
（1）會員級別定義
分析雲支援複雜演算法計算會員級別。
新顧客：第一次進店的客戶
返店客：第二次、第三次購買的客戶
固定客：經常購買的客戶
（2）會員標籤結構分析
會員銷售佔比，決定銷售的穩定性與市場滿足度。
06、精準營銷
（1）貢獻值金字塔
透過對會員購買力分析，評估老客戶運營成果，提供針對性營銷策略。
（2）RFM分析
在眾多的客戶關係管理的分析模式中，RFM模型被廣泛應用，最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額(Monetary)。會員RFM模型在反映會員購買偏好方面具有良好的表徵性，它是衡量會員價值和會員創利能力的重要工具和手段。
實現週期性營銷、忠誠度分析、觸點與服務最佳化。
（3）營銷事件分組
產品角度、交易角度、會員屬性角度、流失客戶啟用等。
（4）滲透營銷
最佳化產品佈局、識別增長點、提高市場投放效率。
首先看下化妝品行業的營銷現狀面臨的營銷挑戰
1、營銷方式變化，推動管理升級
由線下營銷轉為線上線下同步營銷；
由廣告轉為滲透；
過去的營銷經驗放在今天已不能完全適用。
2、90後成為基層管理者與消費的主力軍
90後更喜歡線上購買；
90後消費習慣更趨向於感性；
90後成為基層管理，營銷強於管理，比如庫存控制。
3、消費多極化，客戶忠誠度低
客戶忠誠度比較低；
消費多極化導致客戶流失；
高收入的消費者傾向於選擇環境優雅的高階百貨商場；
中檔收入的顧客更願意接受店面形象富有品味的專業美容院；
低收入的人群則喜歡一站式購物、低價打折的大中型超市。
4、產品良莠不齊
產品良莠不齊，新品牌難以獲得客戶信任。
分析雲數字化營銷解決方案新形勢下，化妝品行業企業如何破局，實現業績持續增長？
零售新動向：化妝品行業企業要想在無硝煙的市場中分得一杯羹，需要架構大資料戰略，結合零售新動向，利用大資料重塑“人、貨、場” 的分析，圍繞核心消費者實現全鏈路運營，透過資料和組織驅動，圍繞消費者全渠道觸點佈局，真正實現單店、單品、單客的精細化管理，資料賦能，尋求企業價值增長。
分析要點
在化妝品行業市場營銷工作中，無論是產品、渠道、價格還是會員，可以說每一項工作都與大資料的採集和分析息息相關，透過獲取資料並加以統計分析來充分了解市場資訊，掌握競爭者的商情和動態，知曉產品在競爭群中所處的市場地位，來達到“知彼知己，百戰不殆”的目的。
01、安全庫存動態模型
以往的安全庫存管理都是企業高管根據經驗在ERP中設定一個大概數值，但是這樣的效果並不是很好。分析雲安全庫存動態模型，滿足不確定因素導致的更高的庫存預期。根據商品的貢獻度情況、銷售速度、發貨速度、偏差情況等計算出安全庫存值，實現安全庫存動態管理。
02、庫存鮮度分析
庫存鮮度分析，主要分析了近期庫存成本控制是否合理，庫存積壓情況、營銷與配貨、補貨是否均衡，庫齡與商品效期比對，結合會員策略，提前部署區域/商品促銷措施。
03、智慧配貨
智慧配貨的決定因素：總部重視程度、當前銷售情況、安全庫存設定、已有庫存、門店人工經驗，疊加以上因素，系統自動、智慧地將本次批次發貨商品匹配到每個門店。
04、新品追蹤
05、會員管理
會員即資產，加強會員管理，實現差異化服務，做到“比客戶自己還了解客戶”，跟蹤和分析會員的購買行為，提供個性化精準運營服務，從而進一步提升營銷轉化效果，增加經營收益。
（1）會員級別定義
分析雲支援複雜演算法計算會員級別。
新顧客：第一次進店的客戶
返店客：第二次、第三次購買的客戶
固定客：經常購買的客戶
（2）會員標籤結構分析
會員銷售佔比，決定銷售的穩定性與市場滿足度。
06、精準營銷
（1）貢獻值金字塔
透過對會員購買力分析，評估老客戶運營成果，提供針對性營銷策略。
（2）RFM分析
在眾多的客戶關係管理的分析模式中，RFM模型被廣泛應用，最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額(Monetary)。會員RFM模型在反映會員購買偏好方面具有良好的表徵性，它是衡量會員價值和會員創利能力的重要工具和手段。
實現週期性營銷、忠誠度分析、觸點與服務最佳化。
（3）營銷事件分組
產品角度、交易角度、會員屬性角度、流失客戶啟用等。
（4）滲透營銷
最佳化產品佈局、識別增長點、提高市場投放效率。