從大數(shù)據(jù)泛會(huì)員經(jīng)營(yíng)談新零售時(shí)代模式創(chuàng)新

日前TalkingData在上海舉辦了“首屆TalkingRetail高峰論壇”，聯(lián)商網(wǎng)&搜鋪網(wǎng)針對(duì)新消費(fèi)時(shí)代的泛會(huì)員經(jīng)營(yíng)及對(duì)如何以數(shù)據(jù)助力互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代零售模式深入發(fā)展等議題對(duì)TalkingData零售業(yè)首席布道師焦蔚進(jìn)行了專訪。

聯(lián)商網(wǎng)：大數(shù)據(jù)背景下各類數(shù)據(jù)泛濫，貴司指的泛會(huì)員是什么概念，具體有何作用？

TalkingData零售業(yè)首席布道師焦蔚：面對(duì)海量數(shù)據(jù)，如何避免誤讀或?yàn)E用，關(guān)鍵是要保障數(shù)據(jù)的采集、分析、應(yīng)用這三個(gè)步驟，一環(huán)套一環(huán)都應(yīng)正確無誤。如果只有數(shù)據(jù)卻沒有精準(zhǔn)的分析，數(shù)據(jù)量即便再大，技術(shù)即便再先進(jìn)，也無法為實(shí)際業(yè)務(wù)帶來幫助。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用務(wù)必要解決實(shí)際問題，唯有如此，大數(shù)據(jù)才是有價(jià)值的。

“泛會(huì)員”既包括橫向的、狹義顯性的“泛會(huì)員”，更包括縱向的、廣義非顯性的“泛會(huì)員”。從橫向來講，“會(huì)員”指的是自有會(huì)員，也就是CRM系統(tǒng)中的“C”——Customer，即留過痕跡的真實(shí)會(huì)員。從廣度上來講，“泛會(huì)員”將覆蓋范圍擴(kuò)大到來過、逛過店鋪，但沒有消費(fèi)過、留下痕跡的潛在會(huì)員。從更廣的角度看，“泛會(huì)員”還包括其他所有沒有到過店鋪但在商圈覆蓋范圍內(nèi)、可以觸達(dá)但尚未觸達(dá)的潛在會(huì)員。

以往，商業(yè)企業(yè)只能管理會(huì)員的消費(fèi)記錄、品牌偏好、消費(fèi)金額、消費(fèi)頻率、姓名、手機(jī)號(hào)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在分析、運(yùn)營(yíng)會(huì)員的時(shí)候，也只能依據(jù)這些淺顯的維度。如果消費(fèi)者一年內(nèi)在店內(nèi)消費(fèi)較多，就認(rèn)為“這是有消費(fèi)力的重點(diǎn)顧客”，如果特別少，就是“沒有潛力的顧客”，這種判斷顯然過于粗放，容易讓商家錯(cuò)失很多潛在的商機(jī)。

而“泛會(huì)員運(yùn)營(yíng)”，指的是對(duì)一個(gè)消費(fèi)者進(jìn)行全面深層的了解，通過更多維度的數(shù)據(jù)去分析一個(gè)消費(fèi)者的職住地半徑、生活半徑、所在商圈特征、以及結(jié)合相關(guān)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)去分析他（她）的審美取向、性格特點(diǎn)和價(jià)值觀等。而這些很難立刻量化的內(nèi)在、感性維度的標(biāo)簽，對(duì)消費(fèi)者最終的購買決定和消費(fèi)行為有著決定性的影響。

通過深入分析泛會(huì)員的顯性和非顯性興趣習(xí)慣，就能有針對(duì)性的、在不打擾消費(fèi)者的前提下做到有的放矢、精準(zhǔn)營(yíng)銷。

聯(lián)商網(wǎng)：總結(jié)起來，TalkingData就是以人內(nèi)心世界真性情人性的數(shù)據(jù)化來挖掘泛會(huì)員，新零售時(shí)代更講究人心人性的連接，商場(chǎng)如何才能做到精準(zhǔn)的泛會(huì)員營(yíng)銷，如何提升消費(fèi)者體驗(yàn)感？

TalkingData零售業(yè)首席布道師焦蔚：提升消費(fèi)者體驗(yàn)，首先要通過人本數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)能管理和運(yùn)營(yíng)的全部流量，即泛會(huì)員進(jìn)行全面畫像，這是我們了解消費(fèi)者的第一步。TD通常從八大維度進(jìn)行分析：1、人口屬性；2、設(shè)備屬性，比如其所使用手機(jī)的品牌、型號(hào)及價(jià)格等；3、職業(yè)；4、娛樂地，這三個(gè)維度并稱稱“職、住、娛”三維度。6、應(yīng)用偏好，比如手機(jī)中安裝哪類App更多、日常使用哪些App更久；7、線下消費(fèi)偏好，比如消費(fèi)更多是在餐廳、還是服裝店、還是酒吧等；8、觀影偏好，比如泛會(huì)員在線上更喜歡美劇還是韓劇，使用設(shè)備是手機(jī)還是Pad，觀影時(shí)間段是上班途中還是睡前等等。

通過以上維度的標(biāo)簽，就可以描繪基礎(chǔ)的消費(fèi)者畫像。此外，我們還根據(jù)不同行業(yè)需求定制了一些行業(yè)標(biāo)簽。比如：母嬰類標(biāo)簽，對(duì)銷售紙尿褲、嬰兒奶粉等母嬰產(chǎn)品的品牌來說就有重要的價(jià)值，這樣能夠?yàn)椴煌袠I(yè)的零售商提供更優(yōu)化、更完善的消費(fèi)者畫像。

在我們了解了消費(fèi)者之后，就可以從開源和節(jié)流兩方面提升企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率：（1）開源，體現(xiàn)在更高效的獲取新客，進(jìn)而增加客戶滿意度、提升客戶忠誠(chéng)度、增加復(fù)購率和客單價(jià)。我們能夠幫助零售企業(yè)在千萬級(jí)的潛在客群中，定位和觸達(dá)與其種子客群匹配度高的人群，轉(zhuǎn)化為新客。比如：某家電專營(yíng)店平均客單價(jià)是三千到五千元，但是通過針對(duì)性的套餐營(yíng)銷活動(dòng)，可將客單價(jià)提升到七八千元。（2）節(jié)流，體現(xiàn)在顯著降低企業(yè)營(yíng)銷成本。以往沒有精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)可參考，企業(yè)做營(yíng)銷別無他法，只能“廣撒網(wǎng)”，明明知道營(yíng)銷費(fèi)用有一半是浪費(fèi)的，卻無法知道是哪一半。現(xiàn)在，通過大數(shù)據(jù)這個(gè)精準(zhǔn)的手段和工具，企業(yè)可以精準(zhǔn)定位和影響目標(biāo)客群。以往需要購買覆蓋100萬人次的曝光廣告，現(xiàn)在可能只需要購買精準(zhǔn)覆蓋目標(biāo)客群的50萬甚至30萬人次就夠了。即使這部分人次的平均價(jià)格是以往的1.5倍或者1.3倍，但由于精準(zhǔn)了，轉(zhuǎn)化率提升了，ROI還是提升了。

說到體驗(yàn)，大數(shù)據(jù)并不能直接改變消費(fèi)體驗(yàn)，更多時(shí)候，大數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)體驗(yàn)的優(yōu)化是間接的。當(dāng)商家不知道目標(biāo)消費(fèi)者是誰的時(shí)候，只能給所有客群發(fā)騷擾信息，會(huì)讓消費(fèi)者的體驗(yàn)很不好。但是，當(dāng)商家了解消費(fèi)者的個(gè)人特點(diǎn)及興趣，推送的信息與消費(fèi)者的需求或潛在需求相匹配，其體驗(yàn)就會(huì)非常好。歸根結(jié)底，是大數(shù)據(jù)讓定位客群更精準(zhǔn)了。

舉例而言，有的客群是早上一睜眼，先看新聞動(dòng)態(tài)。另外的客群是睡覺之前，在線看電視劇。如果商家想投放今日頭條，就應(yīng)該投早上。如果商家想投放優(yōu)酷、愛奇藝，就應(yīng)該投晚上。這些信息，就是通過在數(shù)據(jù)收集時(shí)設(shè)置相應(yīng)的標(biāo)簽而了解到的。再比如：“母親”這個(gè)人群其實(shí)也有各自不同的需求，通過大數(shù)據(jù)來判斷其孩子的年齡段，就能夠更好的投其所好。如果消費(fèi)者手機(jī)上裝的是“寶寶樹”、“口袋故事”這樣的App，可以知道她的孩子應(yīng)該在3歲以內(nèi)。如果消費(fèi)者裝的是“口袋故事”“凱書講故事”，就知道他的孩子在3-6歲，如果安裝“家校通”、“一起作業(yè)”等App，則可以判斷孩子已經(jīng)上小學(xué)了。面向不同階段的“母親”人群，就可以針對(duì)性的推送不同產(chǎn)品或服務(wù)。而這些通過數(shù)據(jù)判斷的結(jié)果比以往的調(diào)研和猜測(cè)具有覆蓋面廣和準(zhǔn)確度高的特點(diǎn)。

聯(lián)商網(wǎng)：除了大量的零售企業(yè)會(huì)員，我們還有很多購物中心開發(fā)商會(huì)員，在此替他們問下TalkingData的數(shù)據(jù)如何為購物中心客群定位及導(dǎo)流服務(wù)？

TalkingData零售業(yè)首席布道師焦蔚：購物中心建設(shè)之前通常參考的是市調(diào)公司做的商圈調(diào)查報(bào)告。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，簡(jiǎn)單的商圈調(diào)查報(bào)告已經(jīng)不能滿足需求，更深入的商圈全量洞察報(bào)告才是更好的選擇。它不是問卷式、抽樣式的，而是通過GPS地理圍欄，將商圈周邊三公里、五公里甚至十公里范圍內(nèi)的一定時(shí)間段內(nèi)的移動(dòng)設(shè)備全部抽取出來，經(jīng)過排重、清洗、停留時(shí)長(zhǎng)等篩選條件對(duì)周邊常駐人群做全面畫像和商圈整體特征洞察。這樣的數(shù)據(jù)報(bào)告，才更接近真實(shí)和現(xiàn)實(shí)，才是真正對(duì)購物中心有所幫助的。

因此，在購物中心開業(yè)前，就能夠了解所覆蓋的人群到底是哪些客群，哪些客群與購物中心的定位相符合，符合滲透率有多高。舉例來說，購物中心如果定位青春時(shí)尚（如大悅城），數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確找到在其商圈所覆蓋的人群中目標(biāo)客群占比多少，開業(yè)后，則可以收集到購物中心在商圈總?cè)巳褐芯唧w滲透率達(dá)到多少。接下來，我們還能夠進(jìn)一步揭示，作為重點(diǎn)目標(biāo)客群的年輕人日常在線上的行為習(xí)慣如何，從而針對(duì)性的選擇他們感興趣的媒體和內(nèi)容，去全天候全渠道地觸達(dá)和吸引他們。

舉個(gè)例子，某購物中心希望做一個(gè)戶外運(yùn)動(dòng)主題的購物節(jié)，除了需要把主流戶外品牌集合起來，更需要尋找愛好或?qū)敉膺\(yùn)動(dòng)感興趣的KOL和參與者，通過手機(jī)了解所有進(jìn)入這個(gè)購物中心的人群的潛在興趣，找出其中有戶外運(yùn)動(dòng)訴求的，以及這部分人群還有其他哪些潛在標(biāo)簽。但商場(chǎng)僅有消費(fèi)過某運(yùn)動(dòng)品牌的會(huì)員數(shù)據(jù)，如果某消費(fèi)者在運(yùn)動(dòng)區(qū)逛了很多次而沒有找到其鐘意的商品又或者上網(wǎng)購買了，如何才能獲取這些潛在消費(fèi)者呢？大數(shù)據(jù)可以幫忙，既可以從到店的全部客群里，找到手機(jī)上安裝有戶外運(yùn)動(dòng)類App的客群，也可以通過GPS或LBS數(shù)據(jù)，了解哪些客群在過去的6個(gè)月中經(jīng)常去郊外或者特定戶外運(yùn)動(dòng)場(chǎng)館，這些就是更接近真實(shí)的戶外愛好者群體，利用這些，購物中心就能夠購物節(jié)找到最核心的種子客群，再用同樣的方法繼續(xù)準(zhǔn)備合適的內(nèi)容，確定合適的渠道和時(shí)間去觸達(dá)他們即可。這樣的活動(dòng)邏輯，隨著購物中心不斷根據(jù)效果進(jìn)行優(yōu)化，無疑將一次比一次接近營(yíng)銷智能，總有一天，我們能了解顧客，比顧客自己更清晰、更深刻，從而為他們提供永遠(yuǎn)正確的超出預(yù)期的服務(wù)和生活解決方案。