零售「增長黑客」：5大經(jīng)典的零售大數(shù)據(jù)用例

2019-05-07 15:27 來源：A5專欄我來投稿撤稿糾錯(cuò)

從多渠道產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，使得零售行業(yè)的邊際不斷擴(kuò)大，也為零售企業(yè)實(shí)現(xiàn)前所未有的價(jià)值和競爭優(yōu)勢提供了新的機(jī)遇。從商業(yè)角度來看，零售商需要使整個(gè)企業(yè)內(nèi)的人員快速、準(zhǔn)確且自信地做出決策，而實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的唯一方法是利用大數(shù)據(jù)制定最佳計(jì)劃和決策，從而更深入地了解客戶，發(fā)現(xiàn)隱藏的趨勢，揭示新的機(jī)遇。

為了更好地理解零售行業(yè)中大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值，讓我們來看看以下5個(gè)經(jīng)典用例，目前它們正在各個(gè)領(lǐng)先的零售公司中得到廣泛實(shí)踐。

1.零售客戶行為分析

以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的客戶洞察力通常被認(rèn)為對(duì)于提高客戶轉(zhuǎn)化率、制定個(gè)性化營銷活動(dòng)、增加營收、預(yù)測并避免客戶流失以及降低客戶獲取成本等挑戰(zhàn)具有至關(guān)重要的意義。但今天的消費(fèi)者通過多個(gè)交互渠道與零售商互動(dòng)-包括移動(dòng)設(shè)備、社交媒體、商店、電子商務(wù)網(wǎng)站等，這極大地增加了企業(yè)必須聚合和分析的數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜性和多樣性。

當(dāng)所有這些數(shù)據(jù)匯總起來并進(jìn)行分析時(shí)，它將產(chǎn)生前所未有的洞察力。例如：

誰是您的高價(jià)值客戶？是什么促使他們購買更多？他們的行為方式如何表現(xiàn)？如何觸達(dá)消費(fèi)者以及何時(shí)是最佳觸達(dá)時(shí)機(jī)？

......

有了這些見解，您就可以改善客戶獲取并提高客戶忠誠度。搭建諸如觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)工程是解析您的客戶行為數(shù)據(jù)的關(guān)鍵所在，因?yàn)槟梢詫?shí)現(xiàn)一次性組合、集成和分析所有數(shù)據(jù)，以生成推動(dòng)客戶獲取和忠誠度所需的洞察力。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)-消費(fèi)行為分析示例

2.打造個(gè)性化店內(nèi)購物體驗(yàn)

在過去，商品推銷被認(rèn)為是一種藝術(shù)形式，也沒有真正的方法來衡量商品推銷對(duì)消費(fèi)者購買決策的影響。隨著在線銷售的興起，出現(xiàn)了一種新的趨勢，即購物者可以在店內(nèi)體驗(yàn)商品實(shí)物，然后在線上購買。

人員跟蹤技術(shù)的出現(xiàn)，為分析商店購物行為和衡量商品推銷工作的影響提供了新的方法。數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)可以幫助零售商理解他們的數(shù)據(jù)，優(yōu)化營銷策略、與消費(fèi)者建立可信賴的聯(lián)結(jié)，并適時(shí)進(jìn)行產(chǎn)品露出，推動(dòng)消費(fèi)者完成購買，從而打造個(gè)性化的店內(nèi)購物體驗(yàn)，最終目標(biāo)是帶來所有渠道銷售的全面提升。

數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)將店內(nèi)的客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榱闶凵痰暮诵母偁巸?yōu)勢，從數(shù)據(jù)中獲取的洞察力可以推動(dòng)交叉銷售（*即發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有客戶的多種需求，并通過滿足其需求而實(shí)現(xiàn)銷售多種相關(guān)的服務(wù)或產(chǎn)品的營銷方式。），提高促銷效果等等，這些數(shù)據(jù)可以從以下這些方面收集：

網(wǎng)站POS系統(tǒng)移動(dòng)應(yīng)用供應(yīng)鏈系統(tǒng)店內(nèi)傳感器相機(jī)

......

在智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的幫助下，全渠道零售商可以實(shí)現(xiàn)：

測試和量化不同營銷和商品策略對(duì)客戶行為和銷售的影響使用客戶的購買和瀏覽記錄來識(shí)別需求和興趣，然后為客戶打造個(gè)性化的店內(nèi)服務(wù)監(jiān)控店內(nèi)客戶行為并及時(shí)推動(dòng)客戶提供店內(nèi)購買或之后的在線購物，從而使消費(fèi)者購買保持在零售商的可控范圍內(nèi)

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)-門店服務(wù)質(zhì)量分析示例

3.通過關(guān)聯(lián)分析和有針對(duì)性的促銷提高轉(zhuǎn)化率

為了以較低的成本獲取更多的客戶，零售企業(yè)需要制定有效的促銷策略，這需要其對(duì)現(xiàn)有客戶和潛在客戶的360度視圖描繪得盡可能準(zhǔn)確。

以前，客戶信息僅限于銷售交易期間統(tǒng)計(jì)到的數(shù)據(jù)，但是今天，客戶與零售企業(yè)交互的次數(shù)超過了交易本身-這些交互通常發(fā)生在社交媒體上，包含多種渠道來源，這促使零售商不得不開始重視客戶通過交互而生成的海量數(shù)據(jù)的價(jià)值。

智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)能夠串聯(lián)客戶購買歷史和個(gè)人資料，以及社交媒體網(wǎng)站上的行為，這種相關(guān)性往往會(huì)揭示出意想不到的結(jié)果，例如，零售商的高價(jià)值客戶喜歡在電視上觀看美食頻道并經(jīng)常在全食超市購物，假如零售商從數(shù)據(jù)分析結(jié)果中獲取了這一信息，他就可以通過在與烹飪相關(guān)的電視節(jié)目，社交媒體頁面和有機(jī)雜貨店中精準(zhǔn)投放廣告和特別的促銷活動(dòng)推送，針對(duì)性地轉(zhuǎn)化這些高價(jià)值客戶，從而帶來整體客單價(jià)的提升。

使用數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)，全渠道零售商可以實(shí)現(xiàn)：

測試和量化不同促銷策略對(duì)客戶行為和轉(zhuǎn)化的影響使用客戶的購買和瀏覽記錄來識(shí)別需求和興趣，然后為客戶制定個(gè)性化促銷方案監(jiān)控客戶行為和社交媒體活動(dòng)，以便及時(shí)向客戶提供優(yōu)惠，并刺激購買行為發(fā)生

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)-促銷活動(dòng)分析示例

4.客戶旅程分析

今天的消費(fèi)者比以往任何時(shí)候都更有自主性和連接性。借助成熟的移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)，他們可以在幾秒鐘內(nèi)獲取他們想了解的任何商品信息。其中包括他們應(yīng)該從哪里購買，以什么價(jià)格購買......然后再根據(jù)他們獲得的信息，隨時(shí)隨地進(jìn)行購買決策。

與此同時(shí)，客戶期望也隨之增多。他們希望零售企業(yè)能夠跨渠道提供一致的信息和無縫銜接的購買體驗(yàn)，優(yōu)質(zhì)的客戶體驗(yàn)將比以往任何時(shí)候都更能促進(jìn)銷售和客戶保留。鑒于這些趨勢，營銷人員需要不斷調(diào)整他們與消費(fèi)者的聯(lián)系方式，這同樣需要有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察力，來幫助您了解每個(gè)客戶跨渠道的消費(fèi)旅程。

借助智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，您可以將社交軟件、收銀系統(tǒng)、客戶管理系統(tǒng)等多種數(shù)據(jù)來源的數(shù)據(jù)整合起來進(jìn)行分析，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)全新的客戶洞察并探索更具創(chuàng)造性的銷售模式，而這些是運(yùn)用傳統(tǒng)分析無法達(dá)到的。通過智能分析，您將能夠回答復(fù)雜的客戶旅程的問題，例如：

客戶旅程的每一步都發(fā)生了什么？誰是您的高價(jià)值客戶以及他們的行為方式？如何以及何時(shí)與他們聯(lián)系最好？

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)-會(huì)員分析示例

5.運(yùn)營分析和供應(yīng)鏈分析

零售行業(yè)更快的產(chǎn)品生命周期和不斷復(fù)雜的運(yùn)營，讓零售商必須使用大數(shù)據(jù)分析來了解供應(yīng)鏈和產(chǎn)品分銷，從而降低成本。許多零售商都深知優(yōu)化資產(chǎn)利用率、預(yù)算、性能和服務(wù)質(zhì)量的巨大壓力，因此推動(dòng)更好的業(yè)務(wù)績效來獲得競爭優(yōu)勢至關(guān)重要。

利用智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)提高運(yùn)營效率的關(guān)鍵是利用它們來解鎖埋在日志、傳感器和機(jī)器數(shù)據(jù)中的洞察力。這些見解包括有關(guān)銷售趨勢，運(yùn)營模式和異常值的信息，這些信息可以改善決策，提高運(yùn)營績效并節(jié)省數(shù)百萬美元。

服務(wù)器，工廠機(jī)器，客戶擁有的應(yīng)用設(shè)備，手機(jī)信號(hào)塔，能源網(wǎng)格基礎(chǔ)設(shè)施甚至產(chǎn)品日志 - 這些都是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的載體。收集，準(zhǔn)備和分析這些碎片化數(shù)據(jù)并非易事，因?yàn)閿?shù)據(jù)量可能每幾個(gè)月翻一番，數(shù)據(jù)本身也很復(fù)雜 - 通常有數(shù)百種不同結(jié)構(gòu)化的格式。

智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)允許您快速組合多數(shù)據(jù)源，如CRM，ERP，地理位置和公共數(shù)據(jù)等，然后您可以采用平臺(tái)預(yù)置的分析工具和模型，使用此數(shù)據(jù)來檢測異常值以及進(jìn)行基于時(shí)序的分析、因子挖掘，以及解析，轉(zhuǎn)換和可視化數(shù)據(jù)。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)-供應(yīng)鏈分析示例

結(jié)語

數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)快速匯集并探索大量多數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)，從而得以發(fā)現(xiàn)隱藏其中的新模式、新關(guān)聯(lián)、新趨勢，這為零售企業(yè)帶來了深入的客戶洞察以及其他有用的業(yè)務(wù)信息，并帶領(lǐng)零售從業(yè)務(wù)洞察走向了業(yè)務(wù)決策的發(fā)展進(jìn)程。

它的業(yè)務(wù)影響是真實(shí)且有效的。根據(jù)IBM商業(yè)價(jià)值研究所最近進(jìn)行的一項(xiàng)研究：“百分之二十二的零售商報(bào)告顯示，使用信息（包括大數(shù)據(jù)）和分析正在為其組織創(chuàng)造競爭優(yōu)勢，相比之下，63％的跨行業(yè)受訪者表示。我們還發(fā)現(xiàn)零售商正在采用更加務(wù)實(shí)的即以業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的方法處理大數(shù)據(jù)。最有效的大數(shù)據(jù)策略首先是確定業(yè)務(wù)需求，然后定制基礎(chǔ)架構(gòu)，融合多數(shù)據(jù)源分析以支持業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)。“

對(duì)于零售公司來說，要想在加速市場中保持競爭優(yōu)勢，他們主動(dòng)尋求創(chuàng)新的大數(shù)據(jù)應(yīng)用方式變得越來越重要。借助觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)，零售商將得以更深入地了解客戶數(shù)據(jù)，從而獲得有價(jià)值的業(yè)務(wù)洞察力。查看零售智能分析白皮書了解更多信息。