京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
传统零售与O2O零售之间差着一个“大数据”
O2O火了,也让更多人将目光聚焦到了实体零售,国内电商的强大有目共睹,但近期的“关店潮”证明O2O的另一只腿依然是“瘸”的。
错过电商化的时代,O2O时代很多实体零售商都不甘就此消亡,大企业纷纷开始自救,苏宁2011年就开始发力线上,近期更是联手阿里,万达拉来百度苏宁做非凡电商,沃尔玛各种折腾最终将1号店收归囊下,朝阳大悦城建立“悦界”从Shopping Center向Lifestyle Center快速转型……大公司自救,中小实体零售靠平台“拥抱互联网”,于是饿了么、美团外卖聚集了一大批餐饮店铺,唯品会、聚美优品是服饰类零售商的聚集地……
与其艳羡电商覆盖面大,不如保有自己本色
全民“电商化”带来了什么呢?移动支付成了“抢手饽饽”,前有阿里布局支付宝,后有微信的钱包,百度、京东也各有自己的移动钱包,大众点评的张涛也表示转型做移动支付……大家纷纷为O2O铺路是为实体零售商创造了复兴的机会,但扎堆做移动支付,并不能满足实体零售扭转“O2O”劣势的愿望。
实体零售与电商最大差别之一在于:电商覆盖面积往往远广于实体零售。一家中小型超市的覆盖面积是2500㎡,基本是附近居民步行10分钟或5分钟自驾的距离,理论上来说淘宝的小店铺的覆盖面积也远大于国内任何一家大型商场。实体零售既然不能做大,与其临渊羡鱼,不如专心经营自己那一亩三分地,做“精”用“小而美”吸引用户。
像现在非常火的黄太吉、雕爷牛腩,以及西少爷,是单以味道取胜吗?黄太吉的成功,营销的因素远高于商品本身价值,不仅利用微信微博与粉丝大量互动,同时还针对三里屯特定的白领消费场景打造自身服务特色,一家满足了用户所有需求的店铺,顾客又怎会去另一家店“探险”?
大数据让实体零售“小而美”不是梦
如何做到“小而美”呢?目前最便捷的方法就是大数据。
马云在去年互联网大会上曾说:“上世纪做企业一定要做好IT(Information Technology),这个世纪做企业要做好DT(Data Technology)。“DT就是数据技术,对实体零售而言,大数据就是粉丝,就是精准营销。
“客来乐”支付终端近期推出的线下收银台整体解决2.0方案也暗合大数据时代的精准营销,这套方案的收银终端有两个显示屏的体态装扫码器,与人体呈90度的屏幕显示二维码,以及优惠券和优惠活动,与人体称呈60度的屏幕用来扫码,主扫与被扫可以在一个机器上完成,收银员的操作与传统方式无异,避免了收银环节的核对与找零。
简化收银环节是一个优势,最值得实体零售关注的创新是收银打印出的发票上附有店铺的微信公众号二维码,同时使用微信支付,在手机端的支付面会提示顾客是否关注该企业微信公众平台,此举目的是收集用户数据以便最终可以达成精准营销等行为。据客来乐CEO介绍,目前这款产品已接入200多家支付方式,此前曾有店铺25%的进店消费用户选择关注该店铺公众号,这部分用户就成为了该店铺的核心用户,利用微信公众号可以向这些用户推送优惠券、店铺最新活动,最终形成自己的粉丝圈。
日本实体零售遭电商冲击小,秘诀亦在数据收集
为什么电商对日本实体零售影响不大?也是因为大数据的收集。
日本7-11株式会社培训部部长蒲哲介绍到:一是7-11整体销售额的60%来自自主研发,每周推荐的新商品约占100 SKU,行业壁垒较高,其二是因为日本传统零售商的互联网+起步比国内早十年,实体零售商已经习惯用互联网收集用户数据,从而形成精准营销,第三点是不仅对中高龄的用户会推荐产品,针对新生用户,更是与之不断互动,且通过各种方法将年轻用户吸引到店里来,譬如购买市面上的热门游戏,以供到店用户免费下载。7-11也因此越做越大,其地位难以被电商撼动。
各种杂、大、全的网购就像快餐,适于应急但由于“不接地气”所以与用户的感情难以培养,但实体零售却很容易利用大数据了解用户需求从而建立精准营销,当你常去的店,店主记住了你吃饭不喜辣,喝水要温,喜欢靠窗的座位······他已不仅是在满足用户的消费需求,而是在满足用户情感需求,这种顾客又怎会不是“老顾客”呢?
最后,用北大零售业研究中心主任王向阳的对实体零售的一句话结束本文:不是电商太强,而是实体零售太弱。请实体零售快马追上吧,否则,你做不到的,你的竞争者会做到!
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22