京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代家居企业开拓精准化营销
互联时代,每个人都在或多或少的改变数据。当你想要网购一件衣服,搜索系统会根据你的年龄、喜好等标签推荐结果,而不是正常搜索的结果。这也意味着你所看到的世界有一部分是被数据优化过的。
这个世界不再是原本的样子,这听起来有些惊悚,但确实是一个利用数据更懂你的过程。TATA木门的哪种色彩在成都最让人青睐?双十一,索菲亚的定制新品为什么卖得最好?奥普的潜在客户主要在哪些城市?久盛的品牌转型应当聚焦哪些品类?了解过这些的家居行业将为市场提供更合理的产品与服务,并且尽量保证这些都是你最想要的。
数据家居开拓精准化营销
根据自然特征、兴趣特征、社会特征、消费特征等四个维度,索菲亚为每个用户平均打上了160个标签,通过标签去检索和处理结果。正如索菲亚集团副总裁王飚所说:“索菲亚每年有40万用户的数据,最终依照用户的特征去指导企业的行为,我们对索菲亚未来的定位就是一个大数据公司。”根据对大数据的分析,索菲亚早在一年前就明确了对2016年双11的备货。以特供套餐和儿童家具等新产品为方向,索菲亚最终以单日成交额2.4亿的成绩摘得全屋定制类桂冠。其中,每平方米799元的衣柜特价套餐,当天中午就破了一万套,成为当之无愧的爆款。
在网络的海量信息中,大数据呈现出的消费者在看什么、买什么,让业界看到了“精准化”带来的无限魅力。数据的优化不仅帮助前端的店员更有针对性地游说和演示,还能帮助企业迅速调整产品和服务。从简单的数据分析到智能家居、品牌营销、共享平台的全面开花,无论线上线下,大数据随时随地在影响家居消费。可以说,大数据虽然并不是新名词,但确确实实因为信息爆发成就了一个时代。
家居未来是大数据的对抗?
今年四月,依据对消费者不同年龄层次、市场地板品类等全案的数据分析,久盛地板开启了聚焦实木地暖地板的品牌转型。在信息爆炸的时代,数据早已从单纯销售指导,升级为品牌发展的重要因数。不光颠覆传统的营销模式,它甚至可以推动一场大数据时代的企业革命。
以前家居行业的互动营销依赖的是联盟,企业自己“拉郎配”未必契合消费者的需求。而通过大数据统计结果发现:索菲亚的消费群体,选择科勒卫浴、TATA木门、老板电器、瑞士卢森地板等其他品牌的几率较高。通过大数据的直观呈现,依据消费者对品牌选择的关联性,现在的企业可以主动联合起来进行营销与互动。“TATA木门发展过程中,管理系统做得不好,因为数据支撑不够。”自嘲数学并不好的TATA木门创始人吴晨曦表示对数据很不敏感。一本《数据的本质》让他意识到管理其实就是数据,五六年前开启了TATA木门的数据化。在互联时代大数据已经从企业外部的工具成为内化的根基,在根本上成为品牌的影响力。在数据平台上做管理,已经成为现代企业的一大标志。现在在TATA木门的ERP上,全国十一个生产基地、7000多名一线员工,销售的每个数据、生产的每项调整都能得以呈现。
数据时代的共享变革
根据互联网数据中心的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2万亿GB。在如此海量的数据面前,效率就是生命,这意味着企业需要共享数据才能合理、有效的分析运用。
索菲亚的数据系统就与天猫后台进行了连通。喜盈门国际商业连锁集团也在做设计、建材、家具等等领域的信息分享,把一家企业的客户信息分享给更多供应商,把小数据汇聚成大数据,副总裁许惊鸿表示“这才是共享经济的真正做法”。
目前在中国,已经有超过5亿人成为共享经济的受益者,而背后大数据的支撑功不可没。产业上下游的互联互通一直为家居人所诟病,但现在更多企业例如艾佳生活、嘉豪何室等等正在整合各类资源,向共享平台转型。洛可可创新设计集团董事长贾伟的洛客平台最开始就是一个全球设计师的线上平台,但只有设计师就难解决需求痛点,贾伟就把用户也拉上了平台。有了设计和用户,企业客户自然也想进来,从而又带动了供应链在平台的上线。运用“互联网+”,通过大数据的构建,在这个完整的生态上洛客就链接到了所有的资源。
大数据不是“燃油”是“原油”
大数据为我们构建了一个至关重要的基础信息平台,但在平台上企业实际的应用依然前路不明,尤其在数据的收集和安全性上。在大家都在跟风大数据的时候,由于客户信息的隐私安全和企业互信还不够完善,其实只有1%的大数据被真正用于了用户分析。“一家企业二三千万的数据还算不上大数据”,奥普执行总裁吴兴杰告诉我们,当前家居企业更多的还是从销售和第三方平台获取数据,如何应用很大程度上也依赖企业自身团队的分析能力。可以说目前大数据营销蓝海依然亟待开拓。
深圳家具研究开发院院长许柏鸣认为,“大数据平台的应用则需要大设计来实现”。当今社会的整体需求已经从单一产品和服务的小设计逐步升级为一体化解决方案的大设计。一方面,设计的目标和任务在海量的大数据中帮助提炼有效信息;另一方面,在掌握大数据所呈现的表层消费倾向的同时,大设计会更深入地挖掘数据的潜在需求。
大数据作为新兴技术,虽然火热但直到现在仍然风向未明。如何将“原油”炼成“燃油”,让大数据从平台真正成为家居企业得心应手的工具,随着行业整合的进一步加剧,我们或许将找到更多方向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 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 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12