
探索大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)的創(chuàng)新性應(yīng)用
隨著網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)的不斷普及,人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量正在呈指數(shù)級(jí)增長,而云計(jì)算的誕生,更是直接把我們送進(jìn)了大數(shù)據(jù)時(shí)代。“大數(shù)據(jù)”作為時(shí)下最時(shí)髦的詞匯,開始向各行業(yè)滲透輻射,顛覆著很多特別是傳統(tǒng)行業(yè)的管理和運(yùn)營思維。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用,其真正的核心在于挖掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的情報(bào)價(jià)值,而不是簡單的數(shù)據(jù)計(jì)算。
其在零售行業(yè)有以下四方面的創(chuàng)新性應(yīng)用:
成功的品牌離不開精準(zhǔn)的市場(chǎng)定位,而基于大數(shù)據(jù)的市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析和調(diào)研是企業(yè)進(jìn)行品牌定位的第一步。
零售行業(yè)企業(yè)要想在市場(chǎng)中分得一杯羹,需要架構(gòu)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,拓寬零售行業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)的廣度和深度,從大數(shù)據(jù)中了解零售行業(yè)市場(chǎng)構(gòu)成、細(xì)分市場(chǎng)特征、消費(fèi)者需求和競(jìng)爭者狀況等眾多因素,在科學(xué)系統(tǒng)的信息數(shù)據(jù)收集、管理、分析的基礎(chǔ)上,提出更好的解決問題的方案和建議,保證企業(yè)品牌市場(chǎng)定位獨(dú)具個(gè)性化,提高企業(yè)品牌市場(chǎng)定位的行業(yè)接受度。
企業(yè)想進(jìn)入或開拓某一區(qū)域零售行業(yè)市場(chǎng),首先要進(jìn)行項(xiàng)目評(píng)估和可行性分析,只有通過項(xiàng)目評(píng)估和可行性分析才能最終決定是否適合進(jìn)入或者開拓這塊市場(chǎng)。如果適合,那么這個(gè)區(qū)域人口是多少?消費(fèi)水平怎么樣?客戶的消費(fèi)習(xí)慣是什么?市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)知度怎么樣?當(dāng)前的市場(chǎng)供需情況怎么樣?公眾的消費(fèi)喜好等等。這些問題背后包含的海量信息構(gòu)成了零售行業(yè)市場(chǎng)調(diào)研的大數(shù)據(jù),對(duì)這些大數(shù)據(jù)的分析就是我們的市場(chǎng)定位過程。
企業(yè)開拓新市場(chǎng),需要?jiǎng)佑镁薮蟮娜肆?、物力和精力,如?a href='/map/shichangdingwei/' style='color:#000;font-size:inherit;'>市場(chǎng)定位不精準(zhǔn)或者出現(xiàn)偏差,其給投資商和企業(yè)自身帶來后期損失是巨大甚至有時(shí)是毀滅性的,由此看出市場(chǎng)定位對(duì)零售行業(yè)市場(chǎng)開拓的重要性。只有定位準(zhǔn)確乃至精確,企業(yè)才能構(gòu)建出滿足市場(chǎng)需求地產(chǎn)品,使自己在競(jìng)爭中立于不敗之地。
2、成為零售行業(yè)市場(chǎng)營銷的利器從搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)的普及到人手一機(jī)的智能移動(dòng)設(shè)備,互聯(lián)網(wǎng)上的信息總量正以極快的速度不斷暴漲。每天在微博、微信、論壇、新聞評(píng)論、電商平臺(tái)上分享各種文本、照片、視頻、音頻、數(shù)據(jù)等信息高達(dá)的幾百億甚至幾千億條。
這些信息涵蓋著:商家信息、個(gè)人信息、行業(yè)資訊、產(chǎn)品使用體驗(yàn)、商品瀏覽記錄、商品成交記錄、產(chǎn)品價(jià)格動(dòng)態(tài)等等海量信息。這些數(shù)據(jù)通過聚類可以形成零售行業(yè)大數(shù)據(jù),其背后隱藏的是零售行業(yè)的市場(chǎng)需求、競(jìng)爭情報(bào),閃現(xiàn)著巨大的財(cái)富價(jià)值。
通過獲取數(shù)據(jù)并加以統(tǒng)計(jì)分析來充分了解市場(chǎng)信息,掌握競(jìng)爭者的商情和動(dòng)態(tài),知曉產(chǎn)品在競(jìng)爭群中所處的市場(chǎng)地位,來達(dá)到“知彼知己,百戰(zhàn)不殆”的目的;同時(shí)企業(yè)通過積累和挖掘零售行業(yè)消費(fèi)者檔案數(shù)據(jù),有助于分析顧客的消費(fèi)行為和價(jià)值趣向,便于更好地為消費(fèi)者服務(wù)和發(fā)展忠誠顧客。
如果企業(yè)收集和整理消費(fèi)者的消費(fèi)行為方面的信息數(shù)據(jù),如:消費(fèi)者購買產(chǎn)品的花費(fèi)、選擇的產(chǎn)品渠道、偏好產(chǎn)品的類型、產(chǎn)品使用周期、購買產(chǎn)品的目的、消費(fèi)者家庭背景和個(gè)人消費(fèi)觀等。
通過這些數(shù)據(jù),建立消費(fèi)者大數(shù)據(jù)庫,統(tǒng)計(jì)和分析來掌握消費(fèi)者的消費(fèi)行為、興趣偏好和產(chǎn)品的市場(chǎng)口碑現(xiàn)狀,再根據(jù)這些總結(jié)出來的現(xiàn)狀制定有針對(duì)性的營銷方案和營銷戰(zhàn)略,那么其帶來的營銷效應(yīng)是可想而知的。因此,可以說大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著出奇制勝的力量,將成為零售行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭中立于不敗之地的利器。
3、支撐零售行業(yè)收益管收益管理意在把合適的產(chǎn)品或服務(wù),在合適的時(shí)間,以合適的價(jià)格,通過合適的銷售渠道,出售給合適的顧客,最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)收益最大化目標(biāo)。要達(dá)到收益管理的目標(biāo),需求預(yù)測(cè)、細(xì)分市場(chǎng)和敏感度分析是此項(xiàng)工作的三個(gè)重要環(huán)節(jié),而這三個(gè)的環(huán)節(jié)推進(jìn)的基礎(chǔ)就是大數(shù)據(jù)。
需求預(yù)測(cè)是通過對(duì)建構(gòu)的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析,采取科學(xué)的預(yù)測(cè)方法,通過建立數(shù)學(xué)模型,使企業(yè)管理者掌握和了解零售行業(yè)潛在的市場(chǎng)需求,未來一段時(shí)間每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的產(chǎn)品銷售量和產(chǎn)品價(jià)格走勢(shì)等,從而使企業(yè)能夠通過價(jià)格的杠桿來調(diào)節(jié)市場(chǎng)的供需平衡,并針對(duì)不同的細(xì)分市場(chǎng)來實(shí)行動(dòng)態(tài)定價(jià)和差別定價(jià)。
細(xì)分市場(chǎng)為企業(yè)預(yù)測(cè)銷售量和實(shí)行差別定價(jià)提供了條件,其科學(xué)性體現(xiàn)在通過零售行業(yè)市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)來制定和更新價(jià)格,最大化各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的收益。敏感度分析是通過需求價(jià)格彈性分析技術(shù),對(duì)不同細(xì)分市場(chǎng)的價(jià)格進(jìn)行優(yōu)化,最大限度地挖掘市場(chǎng)潛在的收入。 大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,為企業(yè)收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。
4、創(chuàng)新零售行業(yè)需求開發(fā)隨著論壇、博客、微博、微信、電商平臺(tái)、點(diǎn)評(píng)網(wǎng)等媒介在PC端和移動(dòng)端的創(chuàng)新和發(fā)展,公眾分享信息變得更加便捷自由,而公眾分享信息的主動(dòng)性促使了“網(wǎng)絡(luò)評(píng)論”這一新型輿論形式的發(fā)展。
在微博、微信、論壇、評(píng)論版等平臺(tái)隨處可見網(wǎng)友使用某款產(chǎn)品優(yōu)點(diǎn)點(diǎn)評(píng)、缺點(diǎn)的吐槽、功能需求點(diǎn)評(píng)、質(zhì)量好壞與否點(diǎn)評(píng)、外形美觀度點(diǎn)評(píng)、款式樣式點(diǎn)評(píng)等信息,這些都構(gòu)成了產(chǎn)品需求大數(shù)據(jù)。
作為零售行業(yè)企業(yè),如果能對(duì)網(wǎng)上零售行業(yè)的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,建立網(wǎng)評(píng)大數(shù)據(jù)庫,然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費(fèi)者的消費(fèi)行為、價(jià)值趣向、評(píng)論中體現(xiàn)的新消費(fèi)需求和企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量問題,以此來改進(jìn)和創(chuàng)新產(chǎn)品,量化產(chǎn)品價(jià)值,制訂合理的價(jià)格及提高服務(wù)質(zhì)量,從中獲取更大的收益。
大數(shù)據(jù),并不是一個(gè)神秘的字眼,只要零售行業(yè)企業(yè)平時(shí)善于積累和運(yùn)用自動(dòng)化工具收集、挖掘、統(tǒng)計(jì)和分析這些數(shù)據(jù),都會(huì)有效地幫助自己提高市場(chǎng)競(jìng)爭力和收益能力,盈得良好的效益。
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
SQL 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)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 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)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
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)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)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)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 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
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)營問題、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) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10