
大數(shù)據(jù)助力零售業(yè)發(fā)展變革_數(shù)據(jù)分析師考試
零售業(yè)與其他商業(yè)相比,所掌握的數(shù)據(jù)更多,包括商品數(shù)據(jù)、消費(fèi)者數(shù)據(jù)、供應(yīng)商數(shù)據(jù)以及相互間的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)等,然而與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)相比,傳統(tǒng)零售業(yè)企業(yè)并未充分利用這些數(shù)據(jù)。隨著零售業(yè)信息化以及互聯(lián)網(wǎng)+零售業(yè)的發(fā)展,零售企業(yè)將更加關(guān)注到這些數(shù)據(jù)挖掘利用的價(jià)值,并正確地收集、分析、運(yùn)營(yíng)這些數(shù)據(jù),將“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用結(jié)合到自己的企業(yè)經(jīng)營(yíng)中。零售業(yè)的數(shù)據(jù)化市場(chǎng)存量很大,通過大數(shù)據(jù)技術(shù),必將給零售業(yè)帶來一場(chǎng)大規(guī)模的發(fā)展變革。
大數(shù)據(jù)改變零售業(yè)未來
百度基于其強(qiáng)大的搜索引擎創(chuàng)建了百度數(shù)據(jù)研究中心;騰訊則是依靠其廣泛的社交圈建立了一個(gè)大型數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò);攜程在旅游大數(shù)據(jù)方面的控制也同樣非常強(qiáng)大。而阿里從2008年起就將大數(shù)據(jù)作為公司的基本戰(zhàn)略,通過電商切入數(shù)據(jù),未來的方向則是希望建成一個(gè)囊括所有與消費(fèi)相關(guān)的數(shù)據(jù)平臺(tái)。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說,數(shù)據(jù)未來是能夠變現(xiàn)的有價(jià)值商品。
對(duì)于零售業(yè),在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用上有先天的優(yōu)勢(shì),多年來積累的海量客戶信息為其進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,挖掘客戶洞察,發(fā)現(xiàn)全新商業(yè)機(jī)會(huì)提供了重要基礎(chǔ)?;诹闶蹣I(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的再利用,借助大數(shù)據(jù)新的思維和手段,可以挖掘隱含的客戶社交屬性、位置信息、行為信息、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等信息。先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù),能夠顯著改善洞察的精確性,從而建立起全面的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)洞察力。通過對(duì)這些信息的掌握,可以使得零售企業(yè)更精確對(duì)客戶的完整畫像進(jìn)行描述,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷,提升客戶體驗(yàn)。此外,應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析,零售業(yè)可以與第三方合作伙伴建立廣泛的業(yè)務(wù)聯(lián)系,打造跨行業(yè)聯(lián)盟,實(shí)現(xiàn)資源整合和優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),建立更加完整的大數(shù)據(jù)客戶視圖。
零售業(yè)如何“擁抱”大數(shù)據(jù)
國(guó)內(nèi)很多零售企業(yè)都知道“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用的好處,但他們一旦將“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用結(jié)合到自己的企業(yè)經(jīng)營(yíng)中時(shí),便會(huì)出現(xiàn)與目前經(jīng)營(yíng)有非常大的不適應(yīng)問題,因此應(yīng)當(dāng)將大數(shù)據(jù)與零售業(yè)進(jìn)行有效結(jié)合。
1、記錄收集數(shù)據(jù)
有些零售業(yè)已經(jīng)在開始嘗試布局WiFi,利用視頻技術(shù)判斷顧客年齡的魔鏡試衣等科技手段來輔助零售。零售企業(yè)可以通過WiFi捕捉的動(dòng)線數(shù)據(jù)、追蹤用戶的手機(jī)信號(hào)、網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買行為、瀏覽數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等,收集顧客行為數(shù)據(jù),即使零售企業(yè)目前還沒有完整的工具和方法去分析這些數(shù)據(jù),也要提早收集好這些數(shù)據(jù)并進(jìn)行存儲(chǔ)。然后再隨著技術(shù)提升逐步應(yīng)用、細(xì)化,這是大數(shù)據(jù)管理的底層。
2、把業(yè)務(wù)分析OLAP和業(yè)務(wù)處理OLTP相整合
零售的業(yè)務(wù)場(chǎng)景日益要求基于查詢、分析、預(yù)測(cè)進(jìn)行業(yè)務(wù)處理,這要求大數(shù)據(jù)處理和業(yè)務(wù)操作緊密結(jié)合,給予業(yè)務(wù)人員實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)能力。同時(shí),業(yè)務(wù)分析OLAP和業(yè)務(wù)處理OLTP整合后,可以獲得近10倍的數(shù)據(jù)壓縮比、1000倍的速度提升,從而簡(jiǎn)化企業(yè)IT架構(gòu)。
3、優(yōu)先建設(shè)顧客行為數(shù)據(jù)庫(kù)
把圍繞顧客的所有渠道的購(gòu)買行為數(shù)據(jù),如網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買行為、LBS的信息、POS收款信息、CRM上的投訴、微信上的發(fā)言等整合到一個(gè)集中的數(shù)據(jù)庫(kù),形成一個(gè)對(duì)顧客的統(tǒng)一視圖,這個(gè)是零售大數(shù)據(jù)應(yīng)用核心。
4、基于顧客行為數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行營(yíng)銷
在顧客活動(dòng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,了解了顧客是誰(shuí),然后做顧客的細(xì)分。比如某企業(yè)有800萬(wàn)會(huì)員,通過數(shù)據(jù)采集得到顧客的詳細(xì)網(wǎng)上購(gòu)買行為和線下購(gòu)買行為的信息以后,通過系統(tǒng)應(yīng)用對(duì)會(huì)員進(jìn)行分群,描述這些顧客群的特征,然后根據(jù)這些顧客群來設(shè)計(jì)營(yíng)銷。零售企業(yè)可能暫時(shí)無法做到一對(duì)一的精準(zhǔn)營(yíng)銷,先能做到對(duì)某個(gè)特定客群營(yíng)銷,在目前情況下已經(jīng)足夠了。
“大數(shù)據(jù)”在零售企業(yè)實(shí)戰(zhàn)中的應(yīng)用
1、沃爾瑪?shù)腤MX數(shù)字化平臺(tái)
每一周,有數(shù)百萬(wàn)消費(fèi)者涌入沃爾瑪實(shí)體店購(gòu)物,再加上光顧沃爾瑪在線和使用沃爾瑪APP的消費(fèi)者,每周將有2.4億消費(fèi)者與沃爾瑪發(fā)生直接或者間接的聯(lián)系,產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。于是,沃爾瑪利用自己作為全球最大的連鎖零售商所擁有的顧客數(shù)據(jù),推出WMX平臺(tái),主要用于數(shù)字化定位、數(shù)字廣告購(gòu)買和優(yōu)化,通過對(duì)消費(fèi)者的大數(shù)據(jù)分析,重塑自己以及供應(yīng)商的戰(zhàn)略活動(dòng),如產(chǎn)品開發(fā)、營(yíng)銷、推銷等,從而提高經(jīng)營(yíng)效率。
一方面可以通過顧客的行為習(xí)慣、意見,在顧客通過各種渠道進(jìn)入沃爾瑪?shù)臅r(shí)候,實(shí)時(shí)給他提供特定的產(chǎn)品信息,讓他有利可圖。這反過來又可以提高顧客的忠誠(chéng)度。當(dāng)越來越多的顧客在這個(gè)平臺(tái)上互動(dòng)時(shí),沃爾瑪就能撬動(dòng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的市場(chǎng)份額。另一方面,通過分析店內(nèi)采購(gòu)數(shù)據(jù),掌握購(gòu)物者的消費(fèi)習(xí)慣,從而判斷供應(yīng)商的廣告怎么投、何時(shí)投效果才是最好的。從而也為自己的200多名供應(yīng)商提供一個(gè)廣告程序化購(gòu)買的平臺(tái),減少?gòu)V告和媒介購(gòu)買上的浪費(fèi)。
2、萬(wàn)達(dá)百貨的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)
當(dāng)消費(fèi)者光顧萬(wàn)達(dá)廣場(chǎng)時(shí),可能會(huì)產(chǎn)生兩類數(shù)據(jù):消費(fèi)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)。對(duì)于前者,通過與品牌店鋪的會(huì)員體系對(duì)接的方式,萬(wàn)達(dá)可直接跟蹤會(huì)員的消費(fèi)行為,并將消費(fèi)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步到大會(huì)員系統(tǒng)中。對(duì)于后者,顧客進(jìn)入廣場(chǎng),連接廣場(chǎng)WiFi,打開“萬(wàn)匯”APP,選擇“掃廣場(chǎng)”,即可展示顧客當(dāng)前位置各個(gè)方向的店鋪分布列表,選擇感興趣的店鋪,可查看店鋪品牌詳細(xì)信息、促銷活動(dòng)、優(yōu)惠卷、新品展示等;而萬(wàn)達(dá)也可以基于免費(fèi)WiFi和LBS,進(jìn)行室內(nèi)定位、導(dǎo)航、 AR導(dǎo)航、人流統(tǒng)計(jì)與分析等LBS服務(wù),可真實(shí)還原消費(fèi)者的行為“路徑”:他們?cè)诤螘r(shí)到達(dá)與離開?停留過哪些店鋪,時(shí)間有多長(zhǎng)?WiFi也可以幫助追蹤消費(fèi)者在線下的行為軌跡。
基于這兩種數(shù)據(jù),萬(wàn)達(dá)可有效開展各式大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn),創(chuàng)新O2O服務(wù)形態(tài)。消費(fèi)行為畫像、個(gè)性化商品與服務(wù)推薦、室內(nèi)導(dǎo)航服務(wù)、基于地理位置的導(dǎo)購(gòu)信息等,深挖大數(shù)據(jù)背后的商機(jī)。
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