京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
近段时间来备受热议的加多宝换装传闻再有劲爆新料。
据百度知道上一位网友透露,在加多宝换装传闻甚嚣之时,除了密锣紧鼓推进纪念罐包装设计外,最近加多宝还与全球第三大的数据供应商TeradataAster以及和亚马逊合作的MapR技术公司频频接洽,计划在推进纪念罐上市时同步进行大数据营销新布局。
据悉,加多宝将与百度、淘宝、京东以及顺丰等平台进行大数据合作,在全国5万多家消费终端进行消费者数据收集,首次利用大数据—— DMP(Data-ManagementPlatform数据管理平台)+LBS(LocationBasedService基于位置的服 务)+CDIM(CrossDeviceIdentityManagement跨屏识别管理)技术,实现真正的 O2O+F2C(Factorytocustomer从工厂到消费者)现代化终端销售。也就是说,通过“百家姓”罐、十二生肖罐、十二星座罐、十二色彩罐 等纪念罐及LBS的信息收集,加多宝将充分运用大数据技术,建立精准的用户画像模型,与消费者彻底“玩”起来。
对此,北京一位不愿具名的数字营销专家表示,加多宝此举意在颠覆国内快消行业的零售模式。一旦此DMP+LBS+CDIM模式实现后,加多宝或将成为快消行业的第二个NIKE+。
新技术永远是洞察用户行为最有力的工具。在互联网逐渐步入大数据时代后,企业及消费者行为也将迎来一系列的改变与重塑。而在当下的“互联网+” 模式下,消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。怎样利用大数据来为更好地实现精准营销,进而深入挖掘潜在的商业价值,是当前所有企业面临的 问题,而传统的制造及零售业更是走在了前面。
对于营销者来说,过去的AIDA(AttentionInterestDesireandAction)漏斗以及传统的 CRM(CustomerRelationshipManagement客户关系管理)模式已不再适合当下的市场环境。像加多宝这样的企业,其过去实现目 标市场全国性铺货的终端覆盖能力,固然让快消行业的小伙伴们都惊呆了,不过,随着“互联网+”时代的到来,如何进一步获取精准的消费者信息从而优化销售决 策也为加多宝等快消行业巨头带来挑战。
“2015年最新的数据显示,人口最多的前100名姓氏当中,第一大的李姓拥有人口已超过9500万人,占全国人口总数的近8%,集中分布在河 南、四川、山东三省;但百家姓最后一个的文姓,人口只有100多万,占比仅约0.14%,分布也比较散,所以如果加多宝要全国铺货‘百家姓’概念罐新品, 会对线下终端渠道带来极大的难度。”上述数字营销专家分析指出,零售策略设计是零售业大数据价值最大的地方,也是大数据可以直接为企业提供支持的业务。不 过,在快消行业中,除了关注整体的用户及销售数据外,关注单一品类及单一商品的数据以及地域性数据也显得尤为重要,而且这些数据的获得离不开线下终端的参 与。因此,基于DMP+LBS+CDIM模式的消费者资料整合,将对解决终端仓储和物流问题提供重要的支持。而这也是加多宝布局大数据的必要组成部分。
“某一地区某一品类在一定时期内的销量,订单数,金额,以及退换货率等数据,将有助于后续的运营,营销或者促销的选择。”该营销专家补充 称,CDIM是“数据驱动型营销”的中心,通过跨渠道、跨屏的数据收集方式监测用户的行为和信息,并从业务视角对数据进行全方位、透彻的分析来驱动产品, 运营及市场策略的调整,从而提高ROI(ReturnOnInvestment投资回报率)是零售业互联网大数据应用趋势。
据了解,海外巨头亚马逊、ZARA以及国内的京东、顺丰优选等企业都特别重要这些珍贵的消费者资料,除了应用在生产端,同时还在客服中心、行销 部、设计团队、生产线和通路等部门和团队使用,并据此形成各部门的KPI,完成内部的垂直整合主轴,实现从“挖掘”顾客需求进展到要能够“创造”消费需求 的转变。
在快消行业里,最被熟知的一个案例当数亚马逊的EMR(ElasticMapReduce)模型,此外,还有从几年前就开始被经常吹捧的一个的 案例——Yelp通过整理其巨大的编辑日志文件,以寻找隐藏的关联性。倘若加多宝成功推行DMP+LBS+CDIM模式的资料整合,可以预见未来国内的快 消圈,除了产品上的研发能力外,线上及线下终端渠道结合的数据大战将是更重要的隐形战场。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08