
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
在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25