
大数据正以令人兴奋的方式融合电子商务和零售行业
全渠道营销正在重新定义人们所知道的有关零售业的一切。大数据对于零售市场的新领域是无价的,这有一些原因。
自20世纪90年代末以来,专家一直在监控数字营销领域的趋势。并仍然记得电子商务时代对传统零售业的早期预测。许多专家推测,传统零售店将在几十年内被逐步淘汰。而提出这些预言已经过去20年了,但现在还没有成真。事实上,电子商务正在使实体零售店变得比以往更加强大。大数据正在帮助他们以新的方式完善他们的全渠道营销策略。
全渠道零售和大数据的未来
零售企业发现,实体店和电子商务不一定是竞争对手。将这两者合并实际上是增强收入并加强品牌形象的一种非常有效的方式。
哈佛商业评论发表的一项研究强调了这一点。研究表明,虽然在线零售渠道销售额增长了23%,但融合传统零售和电子商务策略的品牌表现最好。只有7%的顾客在网上购物。绝大多数,73%的人使用多种渠道购买,并与他们最喜爱的零售品牌互动。
大数据对于全渠道零售营销至关重要
这种新的零售营销综合方法被证明是非常成功的。同时,它要复杂得多。
企业必须更深入地了解其客户群。这是大多数零售营销人员仍在努力学习的曲线。根据SAS的一项研究,只有8%的零售商已经形成了对客户的整体观点。这使他们难以理解他们的多渠道零售营销策略的有效性,并找到方法来优化他们的全部潜力。
大数据对于零售市场的新领域是无价的,这是一些原因。
提供更加个性化的服务
SAS报告指出,如今的千禧一代非常关注个性化。这种新的期望是建立在纯粹的在线零售渠道上的,但也已经扩展到多渠道零售市场。
企业不可能在没有广泛的客户数据的情况下提供个性化的零售体验。零售商正在网上和零售层面收集客户数据以提供更好的服务。他们利用复杂的购买追踪工具以及在线平台上发生的每一种可能的事件来监控店内销售情况。
Hadoop算法可帮助零售商将这些数据一起解析,从而为他们遇到的每一位客户开发出细致入微的个人资料。这使他们能够在他们的在线渠道上提供个性化的体验。他们还可以让店里的员工访问这些数据,为他们的客户提供更及时和定制的服务。
优化在线和离线营销策略
在电子商务的早期,多渠道品牌的营销策略十分分散。他们根本看不到在线上和线下营销策略之间找到重叠的好处。
大数据帮助品牌在不同渠道上形成更详细的客户行为洞察。他们可以看到这些行为重叠的位置,这有助于他们制定与两个网络重叠的策略。当涉及开发营销广告素材,确定目标人口统计数据并在两个平台上为他们的广告系列寻求正确的角度时,这可以为他们节省时间和资源。
他们还可以开发更加详细的客户行为概览,以了解他们的在线搜索行为。这有助于他们选择正确的关键字,并相应地优化他们的网站。
大数据是全渠道营销的关键
全渠道营销正在重新定义人们所知道的有关零售业的一切。它甚颠覆了人们之前关于电子商务的概念。大数据进一步挑战了这些信念,因为它被证明是全球所有零售商手中非常有效的资产。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04