京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
传统零售商必须加快拥抱大数据时代
不久之前,传统零售商们还在竭尽全力,希望能够进军线上,而他们会这么想这么做,当然有充分的理由。互联网上,市场呈现爆炸成长的态势,传统零售企业当然不希望放过这样的机会。然而现在,则出现了有趣的一幕,即愈来愈多线上零售商开始反过来进军实体店面了,与那些传统的实体零售商相比,这些新玩家拥有一个前者并不具备的优势:大量关于自己消费者的数据。
哪怕到了现在,电子商务还在迅猛发展之中:2012年,线上销售额跃升16%,达到2250亿美元。不过,无论这个市场变到多大,看上去电子零售也不可能彻底替代实体店购物——即时满足,在地销售支持,甚至还有和朋友一同购物的愉悦等等,都是实体店显而易见的优势。
因此,在传统实体零售商拓展线上业务的同时,线上零售商则在做着相反的事情,这也就不难理解了。Gap(GPS)的线上业务Piperlime和之前纯粹的线上男装店Bonobos最近都在曼哈顿开设了第一批实体店面。
这些灵活的电子零售商锐气逼人,确实有那么一点独特的优势。他们可以收集和分析由交易而产生的大量数据,利用推特甚至是社交网站的评论来确定到底该在哪里开店,店里该卖些怎样的商品。他们可以获取海量的信息——常常都是即时的——并予以充分利用,这一点对于任何零售商都是至关重要的,可以帮助他们理解消费潮流,并采取相应的行动。
毋庸赘言,零售商获取数据,并利用分析技术来得出关于消费趋势和消费者习惯的重要结论,这方面成功的例子已经有很多,但是IBM最新的一次调查研究发现,大多数零售商事实上还有一点畏缩,没有真正充分拥抱大数据时代。调查发现,那些称从分析数据获得了竞争优势的零售商百分比有所降低,从2011年的66%降低到了2012年的63%。必须指出的是,那些真正能够有效利用分析结果的零售商可以更好地理解消费趋势,尤其是在进入新的市场,面对更多的消费者的时候,这是一种千真万确的优势。
可是,开设实体店,就意味着Piperlime和Bonobos这样的电商现在面临着若干挑战,而其中最重要者之一就是任何多渠道零售商都无法避免的:在所有渠道当中都提供一致的购物体验。
Jared The Galleria of Jewelry和Kay Jewelers的母公司Sterling Jewelers在线上和店面同时提供一致的品牌体验方面获得了值得注意的成功。作为整个数字销售渠道彻底检修计划的一部分,他们对Sterling商务网站的浏览和功能进行了优化,并推出了新的消费者特色服务,包括个人定制购物和在线客服交流等。这些投资获得了回报:在上个假期购物季节当中,他们的线上销售额较之2011年猛增了49%。
接受IBM调查的公司当中,大多数——57%——都说他们在研究数据开发路线图,但是只有15%说打算利用大数据。为什么那么多人裹足不前?答案是一些零售商依然有所怀疑。近三分之一受调查的零售商都只将大数据看作是“最近的时髦词”。与此同时,大约四分之一的零售商将大数据定义为“实时信息”,认为即时了解情况,加速决策速度对于零售行业是至关重要的。事实确实如此。
能够即时得知消费者口味、近期购物记录和位置等信息,零售商就可以和消费者建立更密切的,更值得信赖的关西,强化自己的品牌存在感,获得更高的忠诚度。
通过我和零售商打交道的经历,我确信他们对于整理和利用数据的挑战已经非常清楚地意识到了,他们也在寻找合作的机会。竞争对手中很多已经在寻求实现这些价值,这也就使得其他人愈来愈难以止步不前。
调查还发现,他们这么做,近半的原因都是希望更好了解消费者的行为。显然,零售企业是将收集和分析信息视作一种更好理解和预测消费者行为的途径。
从线上走向线下,让之前这些纯粹的电子商务玩家获得了另外一条收集信息,了解消费者真正需求的渠道。同时,这也是个机会,让他们可以更好地与日益挑剔的消费者建立重要的联系,为消费者提供他们真正想要的——量身定制的更好的服务。这一切的要义,难道不正在这里吗?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25