京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
实体零售如何拥抱大数据
大数据即将进入2017年了,大数据分析、大数据应用、大数据报告、大数据……在各行各业已成遍地开花之势。但是有几个人真正明白大数据是什么呢?大数据的重点就是大,这个貌似大家都知道,但怎么个大法呢,肯定多数都是知其然不知所以然。
先从“大”字说起,其可以解构成“一”字和“人”字,重新组合是“个”字。由此可知,对于零售而言,大数据就是一个个人的数据的采集,并且去感知和认知顾客;大数据就是人一个个的数据的分析,从而去解读和洞察顾客。
大数据的根本是一个个人的数据以及人一个个的数据,然而人的数据随时随地都在发生和进行着,如果不进行数据收集与管理,那么无法成为大数据。所以大数据的重点是把和人相关的消费行为数据管理起来、累积起来,并进行业务应用,进而达成大数据的应用目的:让经营顾客更加有理有据,令营销更加有的放矢。
近年来,零售实体店的客流、销售、利润普遍呈下跌趋势,虽然有房租上涨、人员成本上涨、商品同质化等一系列原因,但是我们静下心来回顾一下,可以看到:
从现代零售的发展来看,我们一直是以商品为中心的经营模式,不断强化品类管理,不断优化供应链。
但随着人们生活水平的提高,卖方市场向买方市场的转变,实体零售的发展瓶颈逐渐显现,迫使零售商纷纷向以顾客为中心的经营模式转变,但更多的还是停留在方案的层面上,没有真正落实与执行。当然,移动互联网兴起前也没有什么更好的条件去推动。
从现代零售的信息化建设来看,零售的三大核心——人货场。
对场管理的信息化产品有资产管理、档案管理、招商管理、租约&租户管理、联营&自营管理、停车场管理等系统;对货管理的信息化产品有财务管理、进销存管理、业务分析、收银管理、市场活动管理、促销管理、储值管理等系统;而对人管理的信息化产品仅有人力管理和会员管理系统,顾客管理系统却几近于零。
对比电商数据管理来看,只要消费者一进入网站,所有的消费行为轨迹:搜索、浏览、订阅、关注、评价、分享、咨询、沟通、购物、支付、收货等数据全部记录在案,并通过这些数据应用到顾客营销上:猜你喜欢、为你推荐等,形成了与顾客的互动与二次联动。
而实体零售仅仅只有POS记录下来的交易信息以及CRM登记的个人初始信息,绝大部分的顾客消费行为的数据严重缺失。所以,近年来电商的高速崛起、蓬勃发展除了线上商品优势外,跟他们更好地管理消费者数据和应用消费者数据也有很大的关系。
早在很多年以前,现代管理学之父彼得·德鲁克就总结了一句很精典的管理名言:“企业的唯一目的就是创造顾客。”
对于零售而言,顾客更是重中之重,无论零售如何变迁,从超市/百货时代到电商时代,再到数字关系零售时代,拓客引流一直是零售的核心业务,无数的事实证明:企业只要紧抓顾客、了解顾客、服务好顾客、同步顾客需求,那么这个企业就能在激烈的市场竞争中领先同行,赢取足够大的市场份额。
不过,在既往零售实体更多地是凭借经验和对既有会员的分析来管理和服务顾客。
近年来,大家基本都达成了一个共识:顾客是零售的宝贵资产。但是,如何管理这些特殊的资产呢?当然是顾客数据!顾客数据主要包括交易数据、会员数据、(线下)顾客消费行为数据和线上消费数据,其中的顾客消费行为数据对零售实体尤为重要。
零售实体店是天然的客流集散地,构成了众多的消费场景,过去因为技术与硬件不允许,导致无法对顾客-顾客消费行为数据进行有效的管理。
但是,今天,移动互联网和智能技术的高速发展和应用,手机业已成为了人类的“器官”,通过客流感知与大数据洞察,我们已经可以对顾客,特别是到店客群进行全面的管理与洞悉。
不断夯实顾客场内场外的数据,从而根据顾客行为、偏好及情感等分析结果对零售企业自身进行更加清晰定位与管理升级,为顾客提供更适合的产品;更适合的营销活动;更适合的消费体验。
ATBJ们争着抢着与线下实体店联姻联谊,看中的自然是线下场景更贴近消费者,更能打动并黏住顾客。所以,作为主场的经营者,只要管理好每一个到客,夯实顾客数据,何愁客流问题,何愁销售增长问题。只要用好顾客大数据,就能为后续的经营与营销提供有力的决策依据,帮助企业更加有效地拓客引流,分享全渠道经济的红利。
通过对零售运营管理的研究及对客流的关注与分析,我们重新总结和疏理出了零售实体的客流管理示意图,从图中不难看出通过顾客数据的夯实可以更好帮助零售实体拓客引流。
在既有的零售顾客管理体系下,大家关注的只是最下层的交易客流,也做了系统管理,但是人为地流失了更多的客流,而这些流失的客流属于系统的真空管理,基本上没有相应的数据,从而减少更多的营销机会与转化机会。
而在新零售的顾客管理体系,只要是门店的任何一个到客,无论是到达客流,进店客流 ,返店客流还是交易客流,我们都会对这些人群进行全顾客全消费行为管理,以帮助零售实体实现更多的营销机会和转化机会,进而为门店增加交易客流。
大家都喜欢看案例,我们就来看个现实版的顾客大数据应用案例吧。
大悦城,相信绝大多数的零售人士都不会陌生,从“线上的试衣间”、“微信订阅号转微信服务号”等事件都可以看到他们在O2O、全渠道零售的摸索与实践中不断领先前行的身影。
而他们在顾客大数据方面探索动作也不小,2014年,大悦城开始构建自己的大数据系统,全面打造“数字化大悦城”。
就拿西单大悦城为例,在门店全方位覆盖部署了339个WIFI热点(含客流探针),一方面满足到场顾客的上网需要,另一方面是对到场顾客进行信息采集和消费轨迹监测;在门店里更是部署了近3000个iBeacon设备,在实现近场营销和与顾客的“亲密互动”同时也会监测一些顾客的消费行为。
2015年通过监测到的客流量有5000万,记录了近500亿条顾客购物习惯数据,结合多方面的外部的数据源,给顾客打上292个标签,并且划分了六大核心客群:实用派、超级粉、时尚控、拜物狂、文艺范和社交客。
通过这些顾客大数据应用为其商业决策及分析提供了量化指标,并成为了品牌调整和客群分析依据。
在实体零售整体表现欠佳的2015年,西单大悦城却是逆势增长,销售额达40.43亿元,增长12.22%;场内25%的品牌的销售额排名全国首位;2015年完成了20%的品牌更替,而2016年即将完成超50%的品牌更替。
综上所述,对于实体零售而言,想要在移动互联的全渠道时代继续生存与发展,那么就必须迈入大数据建设的行列,快速构建企业自己的顾客大数据体系,真正把人的数据管理并应用起来。
得顾客数据者得天下!相信顾客大数据应用必将会给零售实体带来的巨大的转机,全面转变和提升零售的经营与管理,也必将驱动零售业向更加智能和高效发展,为天下消费者们创建一个智慧幸福的消费世界。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20