举例来说，为了清库存，零售商可能采取的常见促销决策是“统统半价”，这一方案诚然是既方便又快捷，能够迅速提升销量。但另一方面，“半价”促销策略会使利润率大幅下滑，盈利能力被削弱。
因此，一个优秀的促销方案不仅需要提升销量，还要尽可能地帮助零售商实现盈利目标。那么如何制定促销方案才能让消费者和零售商都能够获益呢？答案是引入 Advanced Analytics ，即高级分析技术，比如大数据、定价算法和机器学习。
在过去18个月期间，波士顿咨询公司（BCG）与时尚零售商合作，利用高级分析技术开展了20多个当季和季末促销项目。根据最终结果发现，经过高级分析技术优化的促销方案能够使零售商的毛利率提升10-20个百分点。
高级分析技术促销优化方案的第一阶段
该阶段包括三个步骤，分别是商品配对、需求量化和创建并选择方案。第一阶段结束后，零售商可以获得一张按商品和商店分类的精准促销折扣表。
1）商品配对：这一步骤在季末销售时尤其重要，它能够根据老产品的历史销售表现预测新产品的未来销售表现。商品配对是指从SKU（库存保有单位，是对每一个产品和服务的唯一标示符）的层面，为新商品寻找和匹配有着相同或者类似销售模式的老商品SKU集合。
2）需求量化：需求预测模型可以帮助零售团队在任何时间点都能把握销量和价格的关系，同时还可以把握季节性、促销程度、客流量和缺货等因素。对于零价格弹性的SKU或者系列，大幅度的折扣并不会带动销量提升，反而会削弱利润率。对于高价格弹性的SKU或者系列，些微幅度的折扣就可以大大提升销量，同时控制利润率小幅度下滑。需求预测模型是基于前几季的SKU销售数据，来量化新一季的需求，从而制定更好的价格策略。
3）创建并选择方案：最后一步是需求预测模型的应用，可以预测出各个折扣比例下每一个SKU在单位销售周期的销量，并借此数据创建多种促销方案。零售团队可以根据自己的销售目标选出最适合的方案。
如下图表一所示：
最左侧为零售商常见的四类销售目标，包括销售额、销量、毛利和现金流；
中间为零售商的最优策略；
最右侧为相应的销售环境。
举例来说，如果某时尚系列当季销售表现很差，库存量很大，那么零售商就需要清库存，为新一季系列腾出空间，采用的策略就是通过优化折扣组合来尽可能提升销量。
为了完成第一阶段，时尚零售商需要将过去两年的商店、SKU和发票等日常交易数据进行汇编和整理，从而有助于观察促销前和促销期间的顾客行为。除此之外，零售商还可以添加可用库存、商品尺寸、样式、颜色等数据。
在高级分析技术的要求下，零售商还需要制定各种促销参数，包括促销开始和结束日期，选择旺季促销或淡季促销，促销次数以及促销方式（比如打折，满减等等）。
如下图表二显示，零售商必需设定清晰的促销规则。比如：零售商可以选择对某类产品实行百分点的统一折扣方式，防止出现店内沟通不顺畅，避免顾客误解等情况。
高级分析技术促销方案的第二阶段
第二阶段其实就是促销方案进入实际应用阶段。随着商店和SKU销售数据的不断增加，机器学习和算法进一步得到提升，从而提供更加复杂和精准的建议。通过高级分析技术，零售商能够在实际促销销售过程中审核第一阶段给出的初始折扣表格，并随时对其进行调整。
如下图表三显示，最左侧为零售商的类型，比如多品牌高端零售商、奢侈品零售商、珠宝零售商等等。举例而言，当国际多品牌高端零售商的商品平均折扣下降了2.5个百分点，相应的销售额则增长了5%，毛利增长13%。
另外，BCG还发现，由于实体门店更受外部环境限制，因此电商比实体零售商能够更加灵活地实施调整促销策略。同时，对于所有的时尚零售商而言，最重要的仍然是“人”，比如门店在进行促销活动时仍需要专门的领导以及员工培训等等，确保方案顺利实施。
高级分析技术的优势
1）在整个产品生命周期都可以对目标进行优化：高级分析技术能够在实践和应用的过程中自我完善，这意味着时尚零售商能够在某商品或某系列的整个生命周期中对其进行优化，而不仅仅局限于某个促销阶段。时尚零售商还能够通过高级分析技术获得战略性规划建议，以及促销期结束后的采购决策。
2）人仍是核心：相比之下，技术仍然是人的补充。具体的促销规则仍旧由零售团队制定，同时只有在门店员工的通力合作下，促销方案才能顺利实施。另外，高级分析技术型促销方案仍需人来实时监控，保证其不偏离初始目标。
3）开发新技能：利用高级分析技术，时尚零售商还可以拓展至其他领域，比如整体的定价管理，配货、补货管理等等。对于正在寻求或已经着手数字化转型的零售商而言，高级分析技术将帮助他们进一步探索分析工具的潜力。
“大甩卖”在零售业由来已久，零售商知道促销意味着更大的客流量和销量。如今，在引入高级分析技术后，零售商不仅能够获得更好的销售业绩，还能够提前预测，把握促销的时机和力度，实现其盈利目标。