线下零售商需要挖掘大数据商业价值
随着电子商务和智能手机在过去十年间的迅速崛起，中国实体零售店业绩已然呈现下滑的现象。相反，网上零售商如天猫、京东和一号店等却越来越受欢迎，成为消费者购买日用百货和家庭用品的重要平台。
OC&C战略咨询公司的一项调查显示，与2013年同期相比，2014年的网上销量增长了近50%，而大型超市和普通超市的销量仅仅增长了6.7%，而且后者的增长很大程度上来源于新店开张。
在这样的环境下，线下零售商转型已是大势所趋。顾客科学公司Dunnhumby亚洲区总经理Matthew McLellan认为，大型超市想要在数字时代继续保持自身的竞争力，必须采用科学的方法，认清自己的客群，以及如何满足他们的期望。
Matthew McLellan表示：“对比盲目招揽新顾客，怎样更大程度地开发已有的顾客群才是零售商应该考虑的发展方向。零售商可以充分利用已有顾客的购物行为数据来了解他们的身份，以及他们最看重的零售要素，从而打造提高顾客行为粘性的购物体验。”
Matthew McLellan认为，过去传统零售商在制定战略时，只会盲目地参考销售数字，但这是一个错误的做法，因为销售数字掩盖了大量宝贵的数据，而这些数据可以用来改善顾客满意度，维系顾客与零售商之间的情感纽带。
据了解，Dunnhumby曾帮助一家中国零售商提高了对顾客的吸引力。利用Dunnhumby的独家数据分析工具和顾客科学知识，这家零售商的营销团队很快确定来店顾客是属于哪种类型的群体：新来的购物者、定期光临的忠诚顾客、可能不会再光顾的顾客，还是已不会光顾的顾客。
在获得这些数据后，Dunnhumby帮助该零售商根据每种类型的购物者发出超过2500万份定制促销信息，使其优惠券兑换率相比业内平均翻了一倍，获得了超过2.5亿元人民币的增量收益。
“顾客科学通过分析忠诚度计划、EPOS（银行卡受理系统）、支付卡以及其他数据源中的数据，能够发掘出大量有关顾客生活和喜好的重要信息。例如，顾客最喜欢的品牌和产品、对促销和价格的反应、对购买更贵的物品或者尝试新产品的意愿等。”Matthew McLellan说。
这些数据能够让零售商了解和采取更有意义的方式来吸引顾客，提高他们的满意度。此外，零售商还需要建立自己的优势，包括利用已有的顾客数据、加强线下购物体验以及与供应商合作共赢等
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比：urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求（如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师：业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段，其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑：从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中，“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例：数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下，精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析：概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中，“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05CDA 数据分析师：以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下，CDA（Certified Data Analyst） ...
2025-09-05SQL 日期截取：从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中，日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
