
全球零售業(yè)的大數(shù)據(jù)營銷革命
大數(shù)據(jù)時(shí)代來臨之際,各類電子商務(wù)網(wǎng)站紛紛以數(shù)據(jù)為武器,分析和識(shí)別顧客的購物喜好,為顧客提供個(gè)性化服務(wù),由此收到了良好的效果。如今,傳統(tǒng)零售商也不甘落后,開始利用手中的大數(shù)據(jù)武器進(jìn)行反擊,并由此拉開了一場(chǎng)線上線下的大數(shù)據(jù)營銷之戰(zhàn)。
雨果網(wǎng)在此介紹英國廣播公司(BBC)發(fā)表的關(guān)于大數(shù)據(jù)在商務(wù)營銷中的應(yīng)用:
零售業(yè)正發(fā)生翻天覆地的變化
想象一下,當(dāng)你走進(jìn)一家百貨商店時(shí),你的所有情況都被商家如指掌地掌握了:你的名字、身材尺寸、在線或?qū)嶓w店的購物記錄,甚至你的生活觀、宇宙觀等等。
如果這樣的話,你是否覺得自己成為了名人?抑或一個(gè)正在被調(diào)查的嫌疑犯?你的回答將事關(guān)未來零售業(yè)的前景,因?yàn)樵趯?shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析的推動(dòng)下,零售業(yè)正發(fā)生了翻天覆地變化。
早在1994年,英國零售巨頭旗下的顧客研究數(shù)據(jù)庫Dunnhumby就設(shè)立了顧客忠實(shí)卡系統(tǒng)“Clubcard”,專門用來收集顧客的信息資料。
如今,這些歷史銷售記錄被大量的新數(shù)據(jù)補(bǔ)充和完善,這些新數(shù)據(jù)包括,社交媒體內(nèi)容、天氣狀況——從天氣狀況可以獲知應(yīng)當(dāng)采購多少燒烤材料、啤酒、雨傘等。
這些數(shù)據(jù)收集起來之后,被進(jìn)一步實(shí)時(shí)分析,零售商及其員工就可以為顧客提供量身定做的服務(wù),無論在線商店還是實(shí)體店,都可以這么干。SAP軟件公司的高管Klaus Boeckle稱,如果你知道顧客想買什么,以及你現(xiàn)在擁有庫存的貨物是什么,那么你就可以為這些顧客提供精準(zhǔn)的服務(wù),不過這些必須實(shí)時(shí)操作才行。SAP軟件公司開發(fā)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)Hana被ebay、B&Q等知名零售公司所采用。
蘋果公司開發(fā)的iBeacon是一款藍(lán)牙跟蹤器,用于定位顧客智能手機(jī)的位置。當(dāng)顧客走進(jìn)商店時(shí),這款設(shè)備將幫助商家或APP發(fā)布者識(shí)別和定位這些顧客,收集顧客資料。與智能手機(jī)對(duì)接的類似設(shè)備還將會(huì)被繼續(xù)推出,用以收集顧客的資料。
化妝品零售公司Lush的商店和倉庫員工手上都掌握了數(shù)據(jù)分析工具,因此他們可以輕而易舉地獲知實(shí)時(shí)銷售數(shù)據(jù)。Lush公司高管稱,員工掌握了數(shù)據(jù)分析工具之后,既可以鼓勵(lì)他們的銷售熱情,也能使他們獲知更多信息,并為顧客提供更好的服務(wù)。
比如,當(dāng)銷售員通過數(shù)據(jù)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn),某款沐浴液與某種洗發(fā)水搭配起來賣得很好。此時(shí),銷售人員可以重新布局店鋪,將兩類商品放在一起,這將提升銷售額。
電子商務(wù)的個(gè)性化大數(shù)據(jù)營銷
在網(wǎng)絡(luò)銷售的大數(shù)據(jù)更具有個(gè)性化,這一趨勢(shì)非常明顯。
亞馬遜在全球范圍內(nèi)擁有2.4億個(gè)顧客,年?duì)I收總額達(dá)750億美元。即便面對(duì)著如此龐大的顧客群體,亞馬遜也成功地進(jìn)行了顧客數(shù)據(jù)的收集和分析,并據(jù)此提升了自己的服務(wù)質(zhì)量。早在2004年,亞馬遜的數(shù)據(jù)收集和分析能力已經(jīng)超過了現(xiàn)在大部分的零售商。
亞馬遜首席技術(shù)官Werner Vogels稱,再多數(shù)據(jù)你也不嫌夠,數(shù)據(jù)越大越好,因?yàn)槟闶占嗽蕉鄶?shù)據(jù),你的收獲越多。
他補(bǔ)充道,云計(jì)算的出現(xiàn)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的誕生,使零售們更加精準(zhǔn)地為顧客提供服務(wù)。比如,在一個(gè)極其寒冷的冬日,你所在城市的零售商會(huì)向你推薦此前光顧過的某品牌外套。如果你加入其它的數(shù)據(jù)資源,比如語音或視頻,結(jié)果將變得非常有趣。
亞馬遜開發(fā)了一款購物推薦搜索引擎,它可以根據(jù)你之前的采購行為和習(xí)慣,向你推薦你可能感興趣的商品。如果你正在購買一個(gè)燒水壺,亞馬遜將根據(jù)你之前的數(shù)據(jù),向你推薦一個(gè)能與你廚房的其他器具相匹配的水壺。
不過,這一購物推薦搜索引擎并不太完美,幸好它具備 “機(jī)器學(xué)習(xí)”的功能,可以自動(dòng)改進(jìn)和修復(fù)其數(shù)據(jù),因此它將變得越來越好。
實(shí)體零售商的大數(shù)據(jù)武器
面對(duì)著亞馬遜勢(shì)如破竹的進(jìn)攻,傳統(tǒng)零售商們也利用自己的大數(shù)據(jù)武器進(jìn)行反擊。
RichRelevance公司就是這樣一位反擊者。RichRelevance公司的零售顧客包括瑪莎百貨、Boots、John Lewis等,如今它也非常擅長利用這些零售商收集的數(shù)據(jù)資料,并為顧客提供個(gè)性化的購物服務(wù)。
RichRelevance公司利用其開源代碼體系A(chǔ)pache Hadoop收集并分析數(shù)據(jù),根據(jù)顧客之前和現(xiàn)在的購物習(xí)慣,實(shí)時(shí)地預(yù)測(cè)顧客在某一特定的時(shí)間最可能買什么東西。分析這些數(shù)據(jù)的時(shí)間只有20毫秒,公司老板Selinger稱,幫顧客找到他們最想買的東西,可以將銷售量提高到3%至10%。
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。 ...
2025-09-18DSGE 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 ...
2025-09-11