京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
电商当道,实体行业好像迎来了寒冬,凛冽的网购风潮一阵接一阵刮倒一批批实体店,实体店高昂的租金成了压死骆驼的最后一根稻草。对于网购的优势,据中国消费者报调查表明:半数以上的人觉得网购价格便宜,30%的人觉得商品丰富选择更多,10%的人觉得便利快捷。电商在大数据收集和运用中更具灵活性,瞄准目标受众,从传统行业以产品为导向的传统营销模式像以消费者为导向的精确营销模式,此类的精准化营销也成了倒逼实体店改革的推手,那么实体店如何跟上步伐,运用好大数据。在互联网时代打场翻身仗。
什么是大数据
大数据(Big Data)是指数据规模大到不能使用传统分析方法在合理时间内进行有效的处理。大数据不仅仅指数据规模大,还包括数据处理和数据应用,是数据对象、数据分析、数据应用三者的统一。大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。大数据的核心就是预测,通过运用数学算法对海量数据进行分析,可预测事情发展的趋势,这将使人们的生活达到一个可量化的维度。大数据的特征可用四个V概括:数据量很大(Volume),通常指规模在10TB以上的数据集;数据类型多样(Variety),如声音、地理位置信息、文本、视频、网络日志、图片等;数据产生和处理速度快(Velocity);价值密度低(Value),在大量数据中有价值的信息相对较少,比如一段监控视频只有几秒的画面是有用的信息。
什么是精准营销
莱斯特·伟门认为要以消费者和销售商为中心,利用电子媒介等方式,建立消费者、销售商资料库,然后通过科学分析,对消费者进行细分,不仅用分析来引导销售商制定可行的销售推广方案,同时为生产商提供产品设计和制造参考。而对于现今流行的内容生产和消费来说,则是要进行受众细分,给予受众充分的选择权。投受众所好,有目的地内容生产。
在越发激烈的市场竞争面前,产品的利润空间不断压缩,在正确的时间将正确的产品销售给正确的消费者,是零售企业管理者普遍面临的一个难题。与此同时,消费者的消费习惯发生了重大的改变,消费者能通过各种手段了解到各式的产品信息,货比三家不说,越来越注重自己的消费体验。企业被迫要改变以往消费方式,注重消费者个性化需求并且预测到消费者,那么通过什么手段才能掌握这些数据信息并且将它运用到生产营销中去,最终达到获取利润。
1、数据收集
使用大数据的基础是大数据的收集。通过POS机、观测设备、移动终端、互联网、智能终端等收集企业与顾客的交互数据,同时在企业运营过程中重视对商品数据、销售数据、会员关系数据等交易数据的收集。另外,企业外部的数据如市场调查数据、专家意见、第三方机构数据等也可收集,并对数据进行清洗、重构、填补,保证数据质量,补充到数据库。根据企业的商业目标,对数据进行分类,将原始数据整理为目标数据集。
2、细分消费者
根据二八原则,企业80%的利润是由20%的重要消费者创造的。企业就针对这20%的消费者的需求进行重点满足。就避免了和同行竞争者正面交锋,企业只要把握住了这二十的消费者,那么营销资源的利用率和利用效果都能得到大幅度提升。差异化可能会丢掉一部分消费者,但是留住的这百分之二十的忠实消费者能够为企业带来真正的价值。同时消费者价值进行定位后,消费行为规律,预测其消费需求。
最著名的是市场购物篮分析,主要是将两件看似毫不相关的商品通过关联分析、神经网络分析。序列模式分析在此基础上,不仅考率商品间的关系,也考虑一些消费者在购买商品是的周期规律。而且从中找出差异产生的原因。
3、有目的的营销活动
在互联网发展之前,企业的营销活动都是盲目的,确立目标受众也是撒大网捞小鱼,被动的营销。互联网出现以后,企业有各种手段进行信息的采集和处理,在消费者细分和购物篮分析两种应用的支持下,将企业产品的卖点与消费者的需求进行匹配,将个性的商品推荐给不同类型的消费者,增加交叉销售和增量销售的机会。也便于企业设立明确的营销目标,比如优化消费者价值、获取新消费者、实现消费者保持、实现交叉销售和增量销售,最终提升企业利润。通过营销活动,将以前低价值消费者转换为重要消费者,并保持其忠诚度。在此期间,可用购买者效用图来评估营销方案可行性,利用大众价格走廊评判价格定制的合理性。
至于实体店和电商之间的消费者争夺战只是融合过渡阶段的一个表现,未来电商会通过线下实体的方式来进行体验式消费缺口的弥补,而实体企业也会通过互联网来进行消费者习惯搜集和处理,线上线下整合营销。企业要极尽所能拥抱变化,而非对变化掩目不见。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09