小米市场第一真相:向渠道压货能力惊人

时间:2020-01-12 来源:www.ruevente.com

8月4日,美国市场研究公司Canalys发布了中国智能手机市场第二季度出货量数据。小米的手机出货量首次超过三星,市场份额为14%,位居第一。三星、联想和酷派位列第二、第三和第四,市场份额约为12%。

看到这个消息,有些人惊叹小米发展太快了!有些人质疑市场调查数据是否准确。这篇文章搁置了关于是否应该第一个谈论手机制造商将商品推入渠道的能力的争论。

首先,基于良好的渠道关系,将商品压入渠道是制造商在销售淡季实现出货逆向趋势的保证。

所谓将商品压入渠道通常有两种情况:一种是在产品上市的初始阶段,大量商品被压入渠道以抵消销量数据。三星S3在50天内发运了1000万台,S4用了27天,S5用了25天。除了旗舰产品的受欢迎程度之外,它还包括要求渠道合作伙伴帮忙,以获得漂亮的出货数据。另一种情况是,产品处于销售生命周期的末尾,导致形成报废产品。为了减少损失,制造商强制下游渠道。诺基亚在中国衰落之前,渠道上就有很多这种压力的案例,这几次引起了渠道商家的不满,形成了恶性循环。

每年的第二季度是产品销售的淡季。手机制造商头疼。他们需要清理一些最终产品。新产品正在上市。是否有良好的渠道关系,能否合理地将产品推向渠道,决定了销售业绩。首先,让我们看看2013年前三个季度中国智能手机销量的前五名,并分析数据。

(数据来源:易观国际,单位:10,000单位)

从图表中可以看出,2013年前三个季度,国内智能手机销量排名前五的制造商中国酷联的平均销量在第二季度出现下滑,而三星的销量则逆势上升。原因是三星S4上市(4月),S3和其他产品缺货并被压入渠道。例如,2013年4月,全球最畅销的车型三星(Samsung)占据了三个车型。除了新S4,还有S3和S3迷你进入了生命周期的末期。

然而,今年第二季度,情况有所不同。根据美国研究公司Canalys的数据,中国酷联盟仍未崛起。三星销售额下降,市场份额从18%降至12%。相反,小米逆势而上,其市场份额从10%升至14%。

分析原因。对三星来说,新S5缺乏竞争力,对品牌在国内影响力的怀疑,人事变动等。削弱了渠道业务的信心,但在同样巨大的渠道压力下却获得了相反的结果。作者了解到三星对商品的压力已经导致一些经销商情绪反弹。

小米的出色表现也源于其压榨商品能力的提高。只有小米压制商品的方式不同于传统手机制造商。区别在于渠道提供商是主动接受还是被动接受。4月8日的米粉节是小米的大规模清理活动,出货量超过100万件。作为新产品,红米纸币在第二季度销售良好。这些受益于渠道对小米品牌的认可,并积极接受小米的“压力商品”或“接收商品”。

2。小米确实向经销商销售商品,而且它有很强的销售能力。

有些人可能会问,小米的大部分都是直接在官方网站上销售的。分销商来自哪里?你怎么能压碎这些货物?

第一个问题,小米的官员(战略合作总监刘洋)曾经说过,小米70%的销售是通过电子商务渠道,只有30%是通过渠道。事实上,在今年6月的中国电信零售渠道运营发展创新论坛上,市场调研公司Sinoe的负责人从监测中得出结论,小米粉的线上和线下销售比例为。

第二个问题是,渠道量=出货量-销售量。装运和销售是有区别的。严格来说,手机的销量

小米压制商品的方法不同于传统的方法。渠道商家看中小米的产品和品牌,认为在他们自愿囤积商品或接受“紧俏商品”之前,他们有增值空间。目前,这种压力是良性的。

四年多来,我们见证了小米的成长,从产品质量到售后服务到供应链管理,但没有人提到其将商品压入渠道的能力有所提高。对于成熟的手机制造商来说,这是一项基本能力。它直接反映了产品的品牌影响力和与渠道的合作关系。

应该指出,把货物压入渠道是一把双刃剑。渠道交易者可以携带和推翻船只,一切都与利益相关。我敢预测,有一天,小米的经销商将无法在压力下接受商品。苹果5C不是一个例子吗?当时,是否保证压力商品的健康发展需要小米认真思考。

3。强调关于数据真实性和准确性的问题。

以上所有的分析和思考都基于一个条件:小米公司和研究公司发布的数据是真实准确的。出现这种情况的原因是数据容易出现“问题”。

外国研究公司在研究出货量时主要关注渠道合作数据。然而,与传统手机制造商不同,小米在官方网站的销售是其重要组成部分,这并不排除研究公司可以通过小米直接或间接获得电子商务发货数据的可能性。在这种情况下,准确率会很高,真实性取决于小米的诚信。卡纳利研究小米Q1出货量约1000万台,Q2出货量约1500万台,累计2500万台,类似小米2611万台的数据。

对于销售量的研究,传统的研究公司习惯于计算各大城市和街道站点的销售点的销售量。他们积累了一定的经验。研究统计模型早已形成,适合线下销售,准确度高。对于网上销售的研究方法,要抽取多少网民样本,从第三方平台获取多少比例的数据,要构建什么模型,等等。都需要不断探索,而且精度无法保证。

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