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
在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09