京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
日本麦当劳,用大数据来“淘金“!
你我每天都生活在「数据之海」中,从个人浏览互联网、刷卡付账、移动支付到政府统计,点滴数据蕴藏无穷价值。麦当劳一直在实践中。餐饮业也已经开始运用大数据分析来实现高效的营销,餐饮业等行业正在从庞大的客户消费中获得利益。
住在日本东京足立的千代,习惯周末早晨到离家附近的麦当劳来杯咖啡。星期五中午,她的手机里传来了麦当劳推出周末新品的资讯,还附上专属于她的优惠券,她决定隔天去试试。
周六早上,她和先生到了麦当劳,用手机应用程序里的优惠券触控点餐,再用手机钱包结账,「您累积的点数可以折价100日元喔,这次要用吗?」店员笑眯眯地问她。
这是日本麦当劳和电信商NTT DoCoMo合作的手机支付系统,透过完整地收集、运用所有消费者信息,形成O2O,虚实整合的生态体系。一旦消费者建立账号,从用餐喜好到刷卡信息,日本麦当劳都可以透过客户关系管理系统进行分析,提供客制化服务。
目前,日本麦当劳控股公司展开了一项实验,也就是根据约1000万名客户各自的消费特征,通过手机发送优惠券。例如,针对以周末消费为主的客户,发送可在周末早晨使用的咖啡免费优惠券,而针对一定时间没有进店消费的客户,则发送以前曾经购买过的汉堡的优惠券,以促使他们再次进店消费。
O2O闭环帮助日本麦当劳更好地采集用户行为数据,实现利益增长
从基础设施上来看,日本是全世界最适合发展O2O产业的国家之一。日本3G网络普及率达到100%,4G的普及率已经接近10%,手机网络信号好,且有一半的手机用户是流量不封顶套餐使用者,不会担心流量超标。手机近场支付的渗透率超过40%。
此外,日本的7-11、全家、罗森等便利店高度发达,药妆店遍布全国,各种支持手机支付的自动售货机随处可见。
日本公认最经典的O2O案例是日本麦当劳的优惠券业务。日本麦当劳的手机优惠券业务成功后,美国、欧洲的麦当劳都纷纷前来取经。现在,日本麦当劳的注册会员数已经超过了3,000万人,也就是说每4个日本人,就有一个人在用麦当劳的优惠券业务,几乎所有的年轻人都在用。
形成O2O闭环后,日本麦当劳可以很好地采集用户交易行为数据,从而精准地向他们推送手机优惠券,大大提升到店率和销售额。
日本麦当劳优惠券发展的四个阶段
第一阶段:纸质优惠券。日本麦当劳的优惠券最早是通过印刷纸张的方式发放的。不仅发放成本高,而且印刷耗费时间长,且投放不精准。
第二阶段:2003年开始提供在手机网站上下载优惠券,到店出示享受打折。(中国目前处于这个阶段)
第三阶段:要求享受优惠券服务的人注册,并搜集他们的信息。2006年2月麦当劳开始通过旗下的网站向注册会员发放优惠券,到2007年9月,麦当劳手机网站的会员数已经突破了500万人。
第四阶段: 发展基于手机NFC支付的优惠券服务。2007年,日本麦当劳和日本最大的移动运营商NTTDoCoMo成立了合资公司“TheJV”,日本麦当劳占70%股份,NTTDoCoMo占30%股份。NTT DoCoMo有着著名的“手机钱包”近场支付业务,还有名为“ID”的手机信用卡业务。合资公司成立后,麦当劳的手机优惠券形成完整的O2O死循环。
日本麦当劳的完整O2O闭环模式
日本麦当劳一直想搜集用户的消费行为信息,然后精准地为他们提供优惠券。起初,麦当劳是让用户自行填写个人信息,例如性别、年龄之类的,但是这些信息价值不大。
麦当劳真正采集到用户交易信息,是在2008年开始和DoCoMo一起在其旗下3,300家门店建设了NFC手机支付读取终端,并部署了CRM系统,采集用户信息,至此,日本麦当劳形成了O2O的闭环模式。
日本麦当劳实现了O2O闭环,最大的好处是能够精准挖掘用户行为信息。这些信息包括用户的消费频次、经常光顾的店面、单次消费的金额、购买的食物品种等。
日本麦当劳耗资数百亿日元,建设了一套顾客信息挖掘系统,并对门店采集来的用户交易数据进行非常精准的挖掘分析,然后个性化地向他们推送每个都不同的优惠券。
个性化优惠券帮助日本麦当劳更好的实现客户管理
§对于周六、周日白天频繁购买咖啡的顾客,发送周末早上免费兑换咖啡的优惠券
§ 对于一段时间没有光顾的顾客,发送过去经常购买的汉堡等产品的打折优惠券
§ 对于光顾频率很高,但没有购买过新品汉堡的顾客,发送新品汉堡大幅打折优惠券
§ 对于经常购买汉堡套餐的顾客,发送苹果派等小食的打折优惠券
这些个性化的优惠券大大提升了日本麦当劳的门店销售,使用户更频繁地光临麦当劳,并每次消费更多的钱。或者说更好地起到了CRM的作用。
相比之下,国内的麦当劳优惠券,目前都是标准化优惠券。也就是说这种优惠券是单向的推送,无法采集到用户的有效信息,也就不存在精准营销。
有愈来愈多餐饮企业,追随日本麦当劳的脚步,在空前浩瀚的海量数据里掏金。
大数据应用专家观点
2020年,全球资料量将达40ZB(相当于1兆GB),约2015年的15倍。大数据商机,已经在爆发。IDC资深副总裁詹斯(Frank Gens)在2014年始就提出,「2014年,所有重要企业都会扩大云端、行动和海量数据相关投资」。
从数据分析、精准营销、与使用者互动,到完整打造自有生态体系,海量数据改写了营销的传统定义,更翻转了企业与消费者之间的关系。
美国国家广告商协会年度大会上,以「疯狂」来形容眼前的营销剧变。沃尔玛营销长奎因(Stephen Quinn)直言,新时代的转型令人痛苦,「但这间屋子里的每个人都得更以消费者为优先」。
转型难就难在,企业想要赚钱,不能再只凭单向放送产品或服务的信息给消费者,也不只是知道消费者要什么,而是要运用数据分析和社群互动,精确抓住需求产生的时间、地点与形式。
如此天时地利人和之下,不着痕迹地把相关产品及服务信息送到消费者眼前,让其心生向往与赞叹,不由自主产生交易。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04