
微冷的早晨来杯热咖啡,炎炎下午来杯思乐冰,晚上回家前再顺手提个两罐啤酒回家,无所不在的便利商店随时等着人们的突发需求。但现在便利商店已不满足于接球,还要主动出击,在你想要的时间点,给你需要的商品优惠券,背後的秘密就是大数据。
美国版7-Eleven网站首页
小米创办人雷军曾说:「天下武功,惟快不破。」这个道理用在零售业特别贴切,商品种类多样、门市众多,再加上服务多元,便利商店提供高度即时的方便服务,堪称现代人的好朋友、好邻居。但顾客流动性高,商品汰换率也高,如何快速消化商品库存并提升销售额,是零售业亘古不变的核心议题。
在这波企业大数据浪潮中,越是贴近消费者,消费基础越大的产业,越是积极导入大数据,零售业就是首当其冲的先行者。大数据解决方案供应商Splunk资深技术顾问陈哲闳指出,零售业相较于金融业毛利率较低,但投资大数据项目的意愿很高,由于零售业贩售的商品类别多,较倾向于分析消费者购买商品种类和消费行为,这两个项目对零售业者来说至关重要。
国内零售业已有许多导入大数据的案例,全家便利商店结合天气资讯调整店面商品状况,统一超商则根据发票资讯制定营销策略,决定每家店的主打商品。台湾零售业大数据用得早,但大多围绕着店面商品种类和数量打转。而远在太平洋另一端的美国7-Eleven,从去年开始力推「行动化」顾客关系管理(CRM),主打一对一个人化营销,结合大数据,深入分析顾客行为,提升顾客每月来店购物意愿整整4倍,靠的就是一字诀:快!
不只是App,更是大数据收集器
7-Eleven在美国有1万多家分店,而美国幅员辽阔、种族多元、区域差异性大,因此掌握每位顾客个别的消费行为格外重要,但要怎麽开始呢?7-Eleven首先发现有超过三分之二的消费者会使用智慧型手机,店面每天至少产生700万笔交易纪录,7-Eleven于是想了个办法:消费者既然都出没在手机上,何不连结消费者的手机和宝贵的线下交易数据呢?为了和消费者之间建立基于数据分析之上的互动关系,他们做了一个App。
做App不稀奇,每个店家都有,但7-Eleven的App在整个大数据计画中扮演重要角色,因为它「既是数据收集器也是行动店员」。7-Eleven同步在手机上推出咖啡买六送一的活动,买一杯咖啡送一点,集满六点就可以免费兑换一杯咖啡。类似的营销手法看起来是否颇为眼熟?但7-Eleven将整个集点流程全都搬到手机上来,目的很简单,就是为了一方面提高消费者下载App的诱因,另一方面进一步掌握消费者喜好。
快速分析大数据,一秒变肚里蛔虫
当消费者下载App後,7-Eleven开始结合地点、天气和时间资讯,给予消费者最即时的商品优惠券,例如早晨提供咖啡优惠券,中午放送生鲜食品折扣。由于集点机制转移到手机上进行,消费者只要扫瞄发票上的条码,就可在手机上自动累积点数,消费者得到方便,7-Eleven则掌握消费者的消费明细。
综合消费明细、天气、地点和时间数据,7-Eleven方能推出最符合消费者个人需求的优惠券,将消费者频频「拉进」店里,而且整个分析过程不用一秒,完全符合便利商店唯快不破的战略。7-Eleven的营销活动乍看之下只是一个平凡无奇的App,实则是大数据分析计画的成功关键,App不只扮演与消费者第一线接触的角色,更有助于7-Eleven收集数据和优化数据。
「说真的,其实没有人会想要跟便利商店建立什麽关系,但当消费者打开我们的App时,就是他们最需要我们、对我们最开放的时候,所以我们一定要立刻给予回应,无论他们在哪,我们都要尾随而至。」美国7-Eleven资深产品经理麦克克莱林(Robert McClarin)如是说。
美国7-Eleven App自2013年1月推出以来,已累积超过400万的下载量,每天新增7千名用户。未来也计画加入手机行动支付的数据,让便利商店不只快,还要精准。
Tips
1.结合多元数据:天气、地点、时间和POS销售资料。
2.推出个人化优惠券,来店购物意愿提升4倍。
3.用App收集地点与消费数据,深入分析消费者行为。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08CDA 数据分析师:解锁数据价值的专业力量 在当今这个数据爆炸的时代,数据已成为像石油一样珍贵的战略资源。而 CDA 数据分析师, ...
2025-08-08SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07