
抗衡互聯(lián)網(wǎng)沖擊,購(gòu)物中心要玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)_數(shù)據(jù)分析師考試
大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)……這些虛擬空間的名詞正在跟實(shí)體產(chǎn)業(yè)融合,互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)行業(yè)之間的界限越來(lái)越模糊,飛凡、喵街、大眾點(diǎn)評(píng)加上不計(jì)其數(shù)的O2O產(chǎn)品讓實(shí)體商業(yè)變得越來(lái)越好玩,人們?cè)谔撎搶?shí)實(shí)之間享受著“互聯(lián)網(wǎng)+”帶來(lái)的方便、經(jīng)濟(jì)和愉悅感。
與此同時(shí),還有一大批實(shí)體商業(yè)正在忙碌地編織著適合自己的互聯(lián)網(wǎng)。大型的購(gòu)物中心開(kāi)始鋪設(shè)免費(fèi)Wi-Fi、導(dǎo)入Beacon微定位技術(shù)、建設(shè)在線商城、開(kāi)展朋友圈營(yíng)銷……不亦樂(lè)乎地為邁進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”新時(shí)代準(zhǔn)備著。
智慧商業(yè),過(guò)去只存在于人們嘮嗑吹牛皮里的生活場(chǎng)景,真的實(shí)現(xiàn)了。
智慧來(lái)源于數(shù)據(jù)
購(gòu)物中心作為人們娛樂(lè)、休閑的場(chǎng)所,為什么不長(zhǎng)“情”商,長(zhǎng)“智”商?其實(shí)目的很簡(jiǎn)單,智慧能夠幫助購(gòu)物中心降低經(jīng)營(yíng)成本、提高銷量。
問(wèn)題一:智慧從哪獲取?
人類智慧的來(lái)源主要是從書(shū)本,以及在社會(huì)經(jīng)歷中獲取信息,經(jīng)過(guò)大腦處理分析、總結(jié)而來(lái),互聯(lián)網(wǎng)智慧也是同樣道理,它用“0和1”將人類的行為轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù),進(jìn)行分類處理,再由人進(jìn)行分析、形成具象的畫(huà)面,幫助人類營(yíng)造充滿想象力的生活,換句話說(shuō),智慧商業(yè)需要大數(shù)據(jù)才能體現(xiàn)價(jià)值。
問(wèn)題二:智慧怎么幫助購(gòu)物中心達(dá)到目的?
沒(méi)有大數(shù)據(jù)之前,購(gòu)物中心在分析消費(fèi)者習(xí)慣、商戶需求、制定活動(dòng)促銷策略時(shí),要么憑借多年經(jīng)驗(yàn)、要么費(fèi)時(shí)費(fèi)錢(qián)的做現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研,按照一個(gè)相對(duì)武斷的結(jié)果,對(duì)購(gòu)物中心發(fā)展進(jìn)行指導(dǎo)。這其中產(chǎn)生的試錯(cuò)成本、人力成本和時(shí)間成本是不可估量的。
如果有了大數(shù)據(jù),購(gòu)物中心提高“智商”之后,這些成本可以降到最低。
舉個(gè)例子,以玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)出名的美國(guó)百貨公司梅西百貨,會(huì)根據(jù)消費(fèi)者的購(gòu)物路線、每個(gè)店的停留時(shí)間描繪出個(gè)體的重點(diǎn)購(gòu)物區(qū)域,對(duì)他們進(jìn)行個(gè)體區(qū)分,為企業(yè)在展臺(tái)布置、展品擺放等方面提供很多信息,從而幫助企業(yè)有針對(duì)性的開(kāi)展促銷來(lái)提升其銷量。
此外,梅西APP的智能試衣間、在線支付、圖像搜索等依托大數(shù)據(jù)建設(shè)的智能購(gòu)物體驗(yàn)也幫助它俘獲了不少消費(fèi)者的心,于是,在國(guó)內(nèi)百貨業(yè)跌入冰點(diǎn)發(fā)展的時(shí)期,梅西百貨的凈利潤(rùn)增長(zhǎng)還能保持在20%以上。
也就是說(shuō),已經(jīng)被互聯(lián)網(wǎng)改變生活方式的消費(fèi)者,需要“智”取。
梅西百貨的大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)模式,如今在中國(guó)的購(gòu)物中心身上一樣可以實(shí)現(xiàn),而且會(huì)很快。飛凡、喵街等購(gòu)物中心電商開(kāi)放平臺(tái)的推出,能夠更好地幫助購(gòu)物中心以輕姿態(tài)構(gòu)建大數(shù)據(jù)。
以飛凡電商開(kāi)放平臺(tái)為例,它目前的大數(shù)據(jù)處理能力可以幫助購(gòu)物中心實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化,提供分析報(bào)表、消費(fèi)者畫(huà)像等,進(jìn)而指導(dǎo)購(gòu)物中心針對(duì)不同群體發(fā)起實(shí)時(shí)的新品和優(yōu)惠推送。
同時(shí),飛凡大數(shù)據(jù)還能幫助購(gòu)物中心針對(duì)不同商戶進(jìn)行客流、銷售和物業(yè)管理等方面的分析,有效調(diào)整招商策略、定價(jià)策略、活動(dòng)策略和服務(wù)策略等,通過(guò)數(shù)據(jù)采集處理、數(shù)據(jù)挖掘分析等個(gè)性化解決方案,構(gòu)建智慧商業(yè)生態(tài)。
智慧要懂得開(kāi)放
不過(guò),在購(gòu)物中心是否要和外部平臺(tái)合作,共同打造智慧商業(yè)生態(tài)的問(wèn)題上,業(yè)內(nèi)也有不同的聲音。有人認(rèn)為,如果購(gòu)物中心將數(shù)據(jù)開(kāi)放,很有可能被電商“綁架”,失去線下優(yōu)勢(shì),所以,一些規(guī)模實(shí)力強(qiáng)勁的購(gòu)物中心為了避免與電商合作,淪為倉(cāng)庫(kù)和配送站的風(fēng)險(xiǎn),傾向于自己建設(shè)封閉性的平臺(tái)。
購(gòu)物中心的這種做法無(wú)可厚非,但自建平臺(tái)需要投入大量的資金、人員、設(shè)備等硬性成本,它跟建造一個(gè)APP、開(kāi)通一個(gè)微信賬號(hào)的概念不一樣,智慧商業(yè)是一個(gè)生態(tài)系統(tǒng),相當(dāng)于購(gòu)物中心要重新建造一個(gè)相同量級(jí)的互聯(lián)網(wǎng)電商。
但羅馬不是一天建成的。
在快速迭代的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)者不會(huì)給你太多時(shí)間去閉門(mén)造車,所以,購(gòu)物中心嫁接外圍資源建設(shè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),是能夠較快融入“互聯(lián)網(wǎng)+”,推進(jìn)智慧商業(yè)的最好辦法。更有利的是,與電商合作后,購(gòu)物中心還可以共享電商平臺(tái)的互聯(lián)網(wǎng)資源,例如龐大的會(huì)員數(shù)量、強(qiáng)大的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。
飛凡擁有騰訊、百度和萬(wàn)達(dá)的龐大資源,還有完善的會(huì)員管理體系和積分聯(lián)盟,未來(lái)都可以共享給合作的購(gòu)物中心。
這些資源上的“福利”,解決了購(gòu)物中心客源不足、提袋率不高、會(huì)員不活躍的問(wèn)題,也是盤(pán)活購(gòu)物中心大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的重要手段。
互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)以開(kāi)放、共享為特征的信息化革命的全新時(shí)代,因此,帶上互聯(lián)網(wǎng)思維與飛凡等開(kāi)放平臺(tái)進(jìn)行大數(shù)據(jù)合作,是購(gòu)物中心智慧商業(yè)轉(zhuǎn)型的明智選擇。更重要的是,飛凡是基于萬(wàn)達(dá)實(shí)體商業(yè)運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn),從線下長(zhǎng)起來(lái)的,它不做單純的電商,而是作為線下購(gòu)物的“智慧工具”,以用戶而非客戶的角度,為購(gòu)物中心提供大數(shù)據(jù)支持,更懂得實(shí)體商業(yè)需要什么。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11