
大数据为消费者画像 线下零售精准营销去库存
过去十年,中国零售业发生了翻天覆地的变化。随着互联网的应用,各类电商迅速崛起,传统零售业受到巨大冲击。
如今,不少零售商正转型求变,而拥抱大数据、探寻新时代下的新零售模式则是其中一种尝试。将大数据融入实体零售给零售业带来哪些新变革?银泰商业与阿里牵手进行的新尝试或许能够提供一些答案。
大数据描绘消费者画像,线上线下价格自动同步
6月1日,阿里天猫与银泰商业共同打造的新品牌ONMINE零食馆在杭州中大银泰城开业。记者在现场看到,与其他休闲场所略有不同,收银吧台将整个零食馆隔成零食陈列区与休闲体验区两块。而之所以这样进行装修及零食种类的布置,可不是负责人“拍脑袋”定下的,而是根据大数据测算出的。
开业之前,阿里凭借天猫平台上的消费者大数据,向银泰百货提供了商品供应链资源及基于大数据的技术支持,并绘制出商场5公里内的消费者画像。通过大数据分析,门店掌握了所在地人群的消费习惯和商品喜好,从而调整商品。这有助于商品短频、快速上新,更大程度地满足消费者的购物需求。
店铺负责人介绍说,消费者画像反映出附近居民对坚果类的零食有偏好,所以在进货铺货的时候,不同品种坚果类的商品占的比重较大。
如今,店内除了进口品牌零食之外,还有很少出现在线下的线上淘品牌。
这家店还以天猫大数据为基础,实现线上线下同款同时同价。记者了解到,店内商品的价签都是电子价签,在线打通天猫商品信息、共享后台数据。只要网上天猫供货商的价格有所变动,零食馆内的相应商品会自动更新同步。
此外,实体门店内还设有云货架,云货架呈现的主要是店内不直接售卖的商品,消费者如果有兴趣可以线下扫码线上下单购买。
大数据驱动精准化营销,最大限度去库存
其实,这家零食馆并非阿里与银泰双方的新零售首秀。早在2013年,银泰商业便与阿里巴巴展开战略合作,包括淘品牌入驻银泰百货、银泰百货开设天猫旗舰店等。2016年初,阿里与银泰打造了具备互联网基因的百货门店——银泰百货下沙工厂店。
“很多工厂不是货不行,而是‘死’在了积压的库存上。”银泰百货下沙工厂店负责人表示,大数据驱动下的精准化营销,可以最大限度地去库存,并为消费者提供了定制化产品来满足需求。而大数据应用的效果被充分地体现在数字上,截至今年6月,银泰下沙工厂店销售额同比增长62.5%,客流量同比增长38%。
银泰商业CEO陈晓东认为,原来零售商与品牌商是甲方乙方的关系,现在应该转变为互联网、零售商、供应商“三位一体”,充分融合,共同服务消费者。“传统的商业关系是树形结构,从该品牌端到渠道端单向供给,如今移动互联网将这种关系改为网状。”
2017年5月,阿里巴巴完成对银泰商业的私有化。“银泰是阿里巴巴进行零售商业线上线下融合创新的平台。”阿里CEO张勇这样阐释银泰的定位。
张勇还表示,阿里巴巴将从“人”——用户营销,“货”——商品运营,“场”——商场三个方面,帮助线下百货拥抱数字经济。利用互联网的力量,把传统百货从“坐商”变成“行商”,实现人货场的完美统一。
卖商品到卖服务,消费者有了更优体验
去年底,银泰和阿里又开了一家线上线下打通的新店——生活选集,主打新零售概念下的生活美学。
前两天,店内营业员找店铺负责人抱怨,店里来了位客人,喝着免费咖啡,待了3个多小时一样东西都没买。“这是好事,客户得多喜欢这家店,才能一逛就是3小时。”这位负责人却这样回答。如今的新零售正在从卖商品向卖服务转变。
7月底,天猫将与银泰实现“会员通”,天猫会员到银泰可享受同等会员权益、积分,反之亦然。这将是打造线上线下新零售的关键一步。
未来逛银泰将会是什么样子?银泰集团创始人兼董事长沈国军描绘了他的畅想:线上线下一波消费者、货是同一批货、同款同时同价、线上线下服务一体化。消费者付款、提货的方式可线上线下自由组合。
未来,消费者可以一边逛商场,一边将货品放到手机购物车内。遇到犹豫的商品,可添至手机购物车慢慢考虑,无需二次返店寻找。即便是买到不合心意的商品,无论是线上还是线下购买,均能随心选择退货渠道。
此外,大数据将为不同的消费者推荐不同的商品,实现“千人千面”。试想一下,去实体店,进门有一台机器,向你推荐最可能喜欢的产品,并可查看其他消费者的评价。
而上述的这一切,都基于人的数字化以及商品的数字化。“如何几乎零成本地将海量商品数字化、彻底打通并优化供应链,是百货零售业面对的重大挑战。”陈晓东表示,随着人、货、场数字化的完成,零售要素将被重新架构。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01