
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
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10