京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
零售百货的大数据转型, 怎么转才能行_数据分析师考试
从目前各大报章杂志的分享文章来看,不难发现零售百货业除了谈新增在线电子商务渠道外,就是谈如何做好库存管理、如何防损、如何陈列等,营运的核心大多落实在商品本身。不置可否,这些都是成为一个好的零售百货要有的基本功,因为将商品卖出是企业基本的获利公式。但当你回过头来想,这些商品售出获得的营收,贡献来源是什么呢? 答案很明确,就是掏钱的顾客,当顾客走进你的门店,你完美的陈列才开始发挥作用,你的库存管理才开始有意义,而电子商务正是抓准时机,运用网络上一览无遗的消费者行为数据,以顾客为核心做决策及广告宣传,精准营销成功提升利润空间,那么我们何不让线下实体商店,也借由消费者交易数据,来为营销做更好的决策。
从经营商品到经营顾客的大数据时代思考
零售百货应该从过去“经营商品”的思维,转向以消费者为核心的“经营顾客”,而大数据时代,正是观点转型的最好时机。举例来说,过去零售业大多停留在营销1.0的被动策略,消费者要什么,商家就尽量提供,或以营销2.0主动策略,创造差异化去吸引消费者,虽然已从产品核心转向消费者核心,但创造的价值又不见得让消费者赏脸!大数据时代,是带领零售百货业走向互动营销3.0,经营需求的革命时代。过去,我们只能借由数据解决问题,而现在,我们能预测未来,从掏钱顾客的真实行为数据中,算出在什么时机,提供什么商品宣传,顾客会再把钱掏出!并在顾客付钱的同时,获得数据反馈,成为互动学习循环,使营销在决策中能不断优化,而消费者也能获得越来越好的服务,增加对品牌的黏度、忠诚度,最后零售百货业不但能提升营收利润,更能从经营顾客的数据中,规划商品策略。
MIGO功典信息CEO陈杰豪举例,通过经营顾客的方式,将某个内衣品牌客户的所有顾客数据如网站浏览轨迹、下单产品及频率、年收入、过往消费习惯等一一记录卷标,这些大大小小的标签,通过大数据的运算让每个顾客跃然“报表”之上,并找到“最可能在12月购买的顾客”,推播客制化的商品讯息,使每年业绩最差的12月,成功转为营收大幅提升的最佳月份。
当大家都在说零售百货受到电子商务冲击,该转型的同时,你的营运观点转型了吗?把过去习惯分析的商品销售营收方程式放到一边,改为经营顾客的营收方程式吧!
不要猜!人店物通了,钱流就通了
要成为经营顾客的零售商,数据的整合流通是很重要的一环,让交易数字与顾客数据串连,线上与线下顾客的资料配对,看到顾客、门店、商品之间的数据关系,才能真正掌握大盘,做出适当的决策。现如今营销面临的问题,是习惯使用的ERP、CRM或POS系统,数据皆分开独立记录,2014年的一项零售调查显示,大部分的零售商拥有的POS机不支持多样化的数字或跨渠道的购物体验,传统的POS系统是目前最迫切的技术障碍,营销人在这些碎片化的数据当中,只能看见数字结果,难以进一步交叉判断造成的原因,最终只能凭借着经验和所谓的常规拍脑袋决定;这种用“猜”的决定,一直是做营销的痛。而大数据时代,零售百货就应该利用大数据的搜集整合,将“猜”的元素拿掉,透彻了解顾客、门店、商品之间的关系和营收组成结构,规划有凭有据的精准对策,钱流也就跟着通了。
举个例子,当店家发现营收下滑,营销人员照例打开POS系统产生报表,检视品项销售状况、来客数与客单价等数据,然后一眼看到来客数下滑,就直接判定了来客数疲软不振是造成营收衰退的罪魁祸首,立马决定砸下百万预算,安排来店赠礼活动增加来客数,期望能够一举提升销售动能、拉抬业绩。结果来客数确实明显增加了,但营收却仍旧没什么起色,这一切归根到底都是因为数据的碎片化所造成的后果。藏在数据背后真正造成店家营收下滑的原因,其实是高贡献度的忠诚顾客大量而且快速的流失,活动提升的新顾客对营收帮助渺小。当务之急应该是先找出忠诚顾客流失原因、制订客户挽回方案,固本补破再去招客。
看错了数据、会错了意,不但会让店家消耗了无谓的营销预算和时间,更给了竞争对手可趁之机,这一来一往之间,胜负立判、能不慎乎?
进入大数据营销真的不难
大数据议题已发酵了几年,但真正落地执行,甚至产出价值的却不多。企业往往将问题归咎于自身规模是否够大、资源或数据量是否充足而观望不前。事实上,想加入大数据营销,并没有那么难,因为数据营销带给零售业的决策优化,关键不在于数据多寡,也无需大量投入资源,利用市场上已有专业大数据方案,就能轻松解决技术及统计可能造成的问题。企业真正该做的是找出“想用数据解决什么问题?”,再以此方向搜集整合关键数据,而非一股脑的只想搜集“大量”数据。
阿里巴巴唯一大数据应用合作伙伴─MIGO功典信息为B2C平台“天猫商城”中的商家,打造大数据营销应用程序“标签智库”,即是用数据解决天猫商家投入庞大广告费,投资报酬率却过低的问题。“标签智库”将所有阿里巴巴会员定义人群标签,24小时动态更新运算,并分析个别商家所属消费族群形态,天猫商家通过使用“标签智库”,挖掘出与自家顾客消费习惯相仿的阿里巴巴会员,精准投放广告,不但减少不必要的广告费用,更提升广告的转换率较以往高达2~4倍。
各位看官,看到这儿,你认为他们花了很多时间、金钱和投资才达成吗?事实上,他们所做的仅仅是确立要解决的问题,并且即刻开始着手进行。
大数据营销不会消失,拿着旧地图,永远都找不到新大陆。因此,不管如何,没有数据的企业,就从想解决的问题开始搜集关键数据;拥有数据的企业,要避免过多不必要的技术成本支出,就如同你开始使用POS、ERP系统一样,找到合适的数据软件,开启你的新地图。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02