
大数据助零售商迎战购物季
去年,我们亲眼目睹了黑色星期五(感恩节之后的第一天,通常被认为标志着圣诞采购季节的正式开始——译注)悄然发生的改变。一些零售商打破传统,于感恩节当天开门营业。线上黑色星期五到来得更早。智能手机也闻风而动,仅限于移动设备下单的折扣将消费者诱离实体店外的黑色星期五购物长龙。营销人员学到了什么?今年有什么可以期待?
2012天睿咨讯伙伴用户组织会议&博览会(2012 Teradata Partners User Group Conference & Expo)于上个月举办,我想要分享一下从与会零售商处听来的一些见解。例如,从2011年销售额达264亿美元的超级零售商梅西百货(Macy’s)那里我们了解到:
零售商需要有策略地招徕顾客。利润依然极其微薄,而消费者的期望比以往更高。消费者想要的是:价值、正确的分类、服务、灵活地得到满足以及跨渠道无缝衔接体验。正如梅西百货所描述的,“我们的消费者想要在自己有需要时得到正合心意的商品。”根据美国零售联合会(National Retail Federation,简称NRF)最新的假日消费开支调查,今年购物季假日血拼者将平均消费749.51美元,比去年同期实际消费的740.57美元略有增加。NRF还发现,超过三分之一的接受调查者(36.6%)表示,影响决定去哪里购物的最重要因素是促销和打折信息。其他人优先考虑的是商品选择(16.1%)和商品质量(13.7%)。
在线销售将在多种销售渠道中占据更大的比重。近来,在线销售的增长速度几乎十倍于实体店。对梅西百货来说,官方购物网站Macys.com和Bloomingdales.com的销售额快速增长(2009年增长20%;2010年29%;2011年40%)印证了这一趋势。当然梅西百货并不是唯一一家看好这个假日购物季在线销售表现的零售商。正如Internet Retailer网站的道,根据一项近期调查,三分之二的零售商对自己的电子商务网站销售额在今年的假日购物季将实现同比增长持乐观态度。约四分之一的零售商预计销售额增长将超过50%。
电子商务和店内销售相结合。零售商认为建立全方位销售渠道从许多不同层面来看都是当务之急。毕竟全方位销售渠道对消费者和零售商而言都代表着一种革命。正如梅西百货所总结的,全方位销售渠道意味着:“从任何地方购买。从任何地方获得满足。”听上去可能容易,但实现起来绝非易事。零售商现在需要让购物变得尽可能简单。网站和移动应用程序必须是用户友好型。客服人员必须无所不知且彬彬有礼。商品必须备货充足或可随时发货。各种渠道必须整合一致。对梅西而言,头号规则是——于消费者所在的地方实现销售。任何令事情变复杂的因素都是在浪费机会。
需求链管理(DCM)愈发关键。梅西百货明白管理整个需求链会带来如下好处:1)可以灵活管理多种产品和门店,包括长短不一的生命周期、季节性因素、各种体积/容量、战略性或稳定的商业环境,以及本地化分类;2)促进与关键业务伙伴的合作——包括与内部商户及外部供应商的合作;3)对高库存单位(SKU)/门店数量进行规模化并收窄批处理窗口。此外,需求链管理能优化库存,让零售商在减少库存的同时减少脱销情况的发生。所有这些对满足购物时的需求都非常关键,尤其是在假日购物季。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14