下面我们再来整体描述一下群标签。
群标签划分出来的客户群，会多次的被对比，并发现其冲突的地方，这个查找分群的过程就是标签为我们提供的能力。
我们经常能感知到电商的千人千面，这是基于中心化流量的数据能力，但我们的终端门店是分布式流量，在我们的终端门店数量成百上千家时，你会发现差异还是很大的，销售能力，周转天数，品类都不一样。销售最好的门店也有弱势品类，再差的门店也有强势品类，这就要求我们做商品企划的个性化。
但是我们也应该有清醒地认识，如果我们能洞察每个客户的差异，我们是否有能力针对每个门店实施一套运营策略？答案是否定的，因此所谓的千店千面需要我们再次抽象一下，站在群店的角度运营，我们把他叫做店群企划，店群企划就是根据特征分组，包括门店特征，用户特征，品类特征，门店特征包括地区类型（如商业区，居民区，工业区，城乡结合部），门店面积，门店销售情况用户特征包括年龄，性别，人口，收入，教育等品类特征主要指品类销售指数来界定品类在门店的适卖度来划分店群。
店群企划的好处是可以提升计划精准度，而操作复杂度只会适度上升，这才是我们要的可落地方案。
这里我们提出一个具体思路，大家可尝试性的使用。
第一步：我们先设定门店的周转天数
第二步：结合门店面积两组数据，进行初步的划分店群，我们称作静态划分因为这两组数据相对固定
第三步：再结合门店销售品类结构占比差异和品类销售指数这两个可变性大的数据进行动态划分。就可以得到某时间点针对不同的品类划分出不同的店群。
我附上了一张图来做个说明，这个图的横轴是店铺面积，竖轴是销售数据（由周转天数得到），所有的点代表我们的门店群体，大家可以看到如图所示的一个大概分布，这就是做了一个静态分布图，我们可以根据这个数据来将客户划分几个店群，比如，你要划分4个店群来运营，就可以横切一刀，竖切一刀来完成划分，但这个不是最终结果，我们还要落实到品类上进行动态组合才能得到一个反映当前情况的动态店群。而动态部分就需要品类结构数据和品类销售指数，这些数据处理需要一定公式支持，这里就不做细化了。
总之，这样划分后，我们得到的就是针对这段时期，客户品类运营的洞察数据，我们在结合活动方案就可以针对性运营这批客户。
这里还要注意，针对门店压货严重会影响实际周转天数的数据，还需要我们经销商尽可能提高触达频次来优化服务。另外，静态的数据（如：门店面积）要季度性调整，动态数据则需要实时更新，因此这部分的计算最好交给信息化产品来完成。
最后，我再来陈述一下本文的逻辑思路，首先从我们的业务存在不精细的因素，引出需要我们更加了解用户，做用户分群，分群过程需要老板的经验和部分模型计算实现，可落地方案有销售 面积 品类占比的店群划分，最终用标签化的数据进行归类标注，并将活动策划案应用到这部分客户身上，实现运营效果的验证，再进行优化修改，这就是一个运营闭环。
本文观点有其欠缺性，我们也在积极的尝试与验证，诚邀大家参与到落地方案的研讨中来，出谋划策，共同成长。
