京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从苏宁“空”袭看大数据的潜在力量_数据分析师
初夏就在眼前,空调的最旺季需求也随之升温。加上,家装旺季来临,国内零售巨头苏宁围绕空调的降价战役也正式开打。
昨天,苏宁“空袭72小时”(3月26日至3月28日的空调大促销)联合行动正式启动。
实际上,类似的空调大促,每年都会上演几波,不过这次堪称近三年最低价。而且,整个空调行业也到了该清理这种堰塞湖式库存的时候了。
首先,我们来看看这次苏宁“空”袭的阵势:
其一,打组合拳,联合美的、海尔、惠而浦、海信、奥克斯、志高、三菱重工、松下、大金、长虹、新科、TCL等 10多家空调品牌来一起行动。
其二,价格利器。消费者在苏宁门店预存50元可以抵400元,空调、冰洗、厨卫购买2件及以上,只要满4999元就可返200元券,满9999元可返500元券等。其中,某国产名牌1.5匹变频挂机售价只要1999元,2匹柜机价格不到2600元。毕竟,价格还是对用户最有杀伤力的。
其三,顺应空调行业大势。苏宁在空调行业沉浸了25年,据苏宁发布《2015年中国空调行业白皮书》显示,空调行业在2014年饱受高库存的压力将持续至2015年,价格战不可避免。2015年,国内空调行业发展进入新常态,整体市场规模保持5%左右微增长,空调均价在3月触底。选择在这一时机来发动这场空调空袭战,估计苏宁也有着深层次的考虑。
实际上,苏宁这次空袭已经筹谋许久。今年年初,苏宁COO侯恩龙挂帅、副COO李斌和苏宁营销管理总部执行副总裁王哲等高管已经和和各大空调品牌进行了密集的磋商和动员。所谓兵马未动粮草先行,先摸清战况再开打。于是3月底,全国气温大幅回升,空调销售将迎来“爆发式增长”, “空袭72小时”的价格战应时而动。
一直以来,价格战似乎已经被用烂了,无论从营销还是拉新用户都屡见不鲜,不过,我们不妨来听听苏宁营销管理总部执行副总裁王哲的说法:
价格战是市场竞争的初级手段,也是高级手段。具体要看怎么打?怎么能够促进行业的良性竞争?苏宁的这次价格战,是通过“地面雷达定位"(通过预存订金、以旧换新、与家装公司等异业合作来挖掘当前市场的消费潜力),空中编队(精准投弹)形式开展,并不是传统的“一降到底,低价吸引眼球”等手段来进行简单粗暴的促销。
在我看来,苏宁此举一石二鸟。一方面,新环保法将推动空调行业新一轮革命,加速替代。此时需要开闸泄洪,顺势对闲置的堰塞湖式的空调进行清理库存;另一方面,借助初夏时令,用大数据对用户进行一轮追踪俘获,将新品触达到用户。
特别是,经过几年电商行业的转型,苏宁在大数据方面有所积累,这次空袭,不是漫无目的的狂轰乱炸,而是根据“知道哪些用户有真正的购买需求”来精准化的袭击。
举个例子,空调的使用寿命一般在8-10年,苏宁通过大数据筛选出购买空调超过5年以上的用户,或者在苏宁预约做过定期清洗保养的用户(上门鉴定即可判断空调的使用寿命),针对需要换新的用户进行精准的edm(电子邮件)和短信的活动告知。同时通过易付宝门店支付返券、购买家电套餐返券、以旧换新、和电视台、家装企业合作团购等形式来提前锁定消费人群,以求做到更精准的覆盖。
可以说,大数据正影响了整个空调行业销售乃至大零售行业。而这则是苏宁积累多年才具备的力量。在此,大胆预测下,大数据将横扫一切,尤其是零售和电商。未来,谁真正将大数据玩转明白了,谁才是下个牛掰选手。
眼下,大数据的威力正透过苏宁这次空袭战日益凸显。比如对于一个消费者,他喜好什么品牌、跟谁关系好、经常去哪里购买、具体购买的频次、对产品的哪项性能最关注……等等,这些有很多个参数。这些貌似古怪的众多参数,每一个都跟用户最终的购买息息相关,不可忽视。
不过,这一块还足够前沿,大家都没想明白具体怎么玩,但苏宁有这方面的积累优势,有机会推进全行业的改变。一句户,未来尚存在诸多变局,但却令人万分期待。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22