京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
零售商的“大数据”战略
随着大数据时代的来临,大数据应用处理正借用巨大商业价值走向互联网营销的大舞台。越来越多的企业开始从海量的数据中挖掘有效的信息,研究用户消费习惯,利用挖掘出来的有效数据进行用户行为分析,从而做到精准营销。
大数据打造京东智慧物流
京东的物流体系目前数据量非常大,京东现在每天产生的数据基本上都是上亿级的。作为支撑京东的物流系统,京东在大数据方面做了很多工作,对于实时数据、离线数据,都有一整套的解决方案,做到线上的生产系统和整个数据分析系统的分离。
大数据在配送站点设计上的使用,京东业务每年快速增长,已经开始运用大数据来规划如何建站的问题。通过数据集合的方法,找出订单很密集的点,从而来考虑是否需要增加配送站的覆盖,大数据能辅助决策哪些地方建配送站能达到效率的最优。
一直以技术创新推动企业创新的京东集团,在大数据的驱动下进行着令人瞩目的企业变革之路,未来通过技术的不断开放,京东将与更多合作伙伴共享技术创新,实现合作共赢。
趣多多玩转愚人节
趣多多在愚人节的大数据营销活动,创造了6亿多次页面浏览并影响到近1,500万独立用户,品牌被提及的次数增长了270%。可以说这是一次成功的品牌营销活动,广泛的发声,让趣多多的用户关注度得到了一次巨大的提升,诙谐幽默的品牌基因更加深入的进入到用户的意识层面。
趣多多到底是如何利用大数据营销做到这些的呢?
1、利用社交大数据的敏锐洞察,趣多多精准锁定了以18-30岁的年轻人为主流消费群体。
2、聚焦于他们乐于并习惯使用的主流社交和网络平台,如新浪微博、腾讯微博、百度大搜、社交移动APP以及优酷视频等。
3、在愚人节当日进行全天集中性投放,围绕品牌的口号展开话题,全面贯彻实时且广泛的与用户沟通机制并深度渗透,使品牌在最佳时机得到有效曝光,也令目标消费者在当天能得到有趣和幽默的体验。
4、趣多多更是联合80后脱口秀,将趣多多以“有趣”为主题的品牌定位进一步加以强化。多支短片在趣多多官方微博亮相,主持人王自健和网友的互动也在第一时间和活动主题相呼应。
互联网及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多,海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通,以期通过用户关系链的融合,网络媒体的社会化重构,在大数据时代下为广告用户带来更好的精准营销效果。
阿迪达斯的“黄金罗盘”
厦门育泰贸易有限公司与阿迪达斯合作已有13年,旗下拥有100多家阿迪达斯门店。在最初降价、打折等清库存的“应急措施”结束后,基于外部环境、消费者调研和门店销售数据的收集、分析,成为了将阿迪达斯和厦门育泰贸易有限公司引向正轨的“黄金罗盘”。
厦门育泰贸易有限公司每天都会收集门店的销售数据,并将它们上传至阿迪达斯。收到数据后,阿迪达斯对数据做整合、分析,再用于指导经销商卖货。
阿迪达斯产品线丰富,过去,面对展厅里各式各样的产品,经销商很容易按个人偏好下订单。现在,阿迪达斯会用数据说话,帮助经销商选择最适合的产品。首先,从宏观上看,一、二线城市的消费者对品牌和时尚更为敏感,可以重点投放采用前沿科技的产品、运动经典系列的服装以及设计师合作产品系列。在低线城市,消费者更关注产品的价值与功能,诸如纯棉制品这样高性价比的产品,在这些市场会更受欢迎。
其次,阿迪达斯会参照经销商的终端数据,给予更具体的产品订购建议。比如,阿迪达斯可能会告诉某低线市场的经销商,在其辖区,普通跑步鞋比添加了减震设备的跑鞋更好卖;至于颜色,比起红色,当地消费者更偏爱蓝色。
挖掘大数据,让阿迪达斯有了许多有趣的发现。同在中国南部,那里部分城市受香港风尚影响非常大;而另一些地方,消费者更愿意追随韩国潮流。同为一线城 市,北京和上海消费趋势不同,气候是主要的原因。还有,高线城市消费者的消费品位和习惯更为成熟,当地消费者需要不同的服装以应对不同场合的需要,上班、 吃饭、喝咖啡、去夜店,需要不同风格的多套衣服,但在低线城市,一位女性往往只要有应对上班、休闲、宴请的三种不同风格的服饰就可以。两相对比,高线城市,显然为阿迪达斯提供了更多细分市场的选择。
实际上,对大数据的运用,也顺应了阿迪达斯大中华区战略转型的需要。
库存危机后,阿迪达斯从“批发型”公司转为“零售驱动型”公司,它从过去只关注把产品卖给经销商,变成了将产品卖到终端消费者手中的有力推动者。而数据收集分析,恰恰能让其更好地帮助经销商提高售罄率。
众多数字营销行业专家认为大数据应用处理将成为未来营销市场的主流技术和推力,并在不断成熟的中国数字营销界大放异彩。而基于大数据的成熟,程序化购买在中国将会进入多元化的一年,移动广告流量将会猛增,出现更多更优质的视频流量和社交广告流量来为品牌服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29