京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
小微企业也能玩转大数据和O2O_数据分析师
人类社会已经进入一个数据高速膨胀时期,2013年-2014年全球产生的数据总量是2010年向前倒推5000年产生的数据总和。随着移动互联网的普及,数据的产生速度更快了,文字、图片、视频等可以随时随地的上传到云端,这速度是PC互联网时代不可匹及的。说了点空话不过也是事实。前不久电商圈津津乐道的全网营销,现在已经过时,因为很多品牌做了全网营销后发现根本不赚钱,一算账还亏了一堆,其实就是跟平台免费干活,几个平台是旱涝保收,赚个盆满钵满!现在电商圈流行的是O2O、大数据、微商;微商这块我会改天找个不忙的下午去星巴克叫上一杯大杯的拿铁不加糖再写一篇稿子,微商重在分享也乐在分享,没有氛围是写不出来滴!在我们切入正题之前,先普及一下概念:
什么是O2O?
O2O即Online To Offline(在线离线/线上到线下),是指将线下的商务机会与互联网结合,让互联网成为线下交易的前台,这个概念最早来源于美国。O2O的概念非常广泛,只要产业链中既可涉及到线上,又可涉及到线下,就可通称为O2O。主流商业管理课程均对O2O这种新型的商业模式有所介绍及关注。2013年O2O进入高速发展阶段,开始了本地化及移动设备的整合,于是O2P商业模式横空出世,成为O2O模式的本地化分支。
什么是大数据?
大数据技术(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、value(价值)。
以上内容都是百度百科复制的,很多人都知道了,不看也罢!这篇文章我主要是想说:优分销会员也可以玩转O2O和大数据。优分销的大部分下单客户都是有实体店的,传统的实体店就是守株待兔,发生一次关系后再等待下一只兔子上门;聪明一点的店主会做会员卡和积分兑换礼物,目的是让发生过一次关系的兔子再来一次亲密接触。第一种店铺随着铺租的不断上升和网店的不断挤压马上就要关门大吉,第二种店铺也好不到哪里去,他们只不过跟房东打工而已。店主们你们有手机吗?有wifi吗?这无异于废话,现在谁没有!那你们玩微信刷微博聊陌陌吗?答案也是肯定的,只不过微信拿来沟通朋友感情,陌陌偶尔拿来约了!我问过一些实体店主,为什么不用微信管理客户呢?他们会说我微信没有几个客户。我有一个实体店客户用微信管理客户很久了,他的10平方小店2个导购*,一年的销售额竟然做到了300万,化妆品实体店的毛利大家也知道,这个销售额的话毛利至少150万。这就是为什么同样地段的实体店有的在转让面门,有的风生水起。以前我们会说实体店两要素:一个是地段(地段就是流量,地段太差直接没生意),一个是货源(优分销可以解决货源问题),现在还要加一个要素:移动互联网思维(这个优分销会通过一系列的文章和培训教给大家)
提起微信管理客户,大家首先要头疼的说没粉丝啊。粉丝不会自己爬到你手机里,你需要主动加粉。1:很多店铺之前就有会员制度,一般都有手机号,可以做一次短信营销,可以到店免费领取礼物。客户到店你就有机会,只是这次吸引他们到店的主要目的是要加他们微信。只有客户看见你的店铺产品了你才有机会成交,以前只能等客户到店才能看见你的产品,现在客户在家在单位上微信就可以看见你的产品,这样你的机会是不是多了很多?2:店铺在多个地方张贴自己的微信二维码,现在二维码不是新鲜东西了,客户不会因为好奇来扫,得提供一点实惠,比如扫二维码立减五元或是送精美小礼品(单价低于5元的精美礼品很多的)。3:移动支付方便快捷,支付宝和微信支付都要支持,别人都拿手机付款了,一般不会吝啬扫一下收银台的二维码了。4:物料方面:卡片、店铺手提袋、宣传单页、结算单据等一切给消费者带走的物料上面是否都印刷了你的二维码?5:人群密集处做活动,有些实体店是小区客户,有些是针对学生客户,特别是学生客户群,相对集中,一次加粉送礼品的摆摊活动就可以有很好的效果。6:活动加粉,利用已有粉丝带来新粉丝。【有了粉之后怎么运营】这是微商的内容了,我们在后面的文章再说。
为了便于客户浏览产品和下单你得有个手机店铺,现在有很多微店系统,口袋通、有量、拍拍微店等,如果你已经开了淘宝店的,我建议选有量,原因请看我的这篇文章:“未来已来,把握变化:客户在哪店就开到哪!”(百度搜索该标题即可查看文章)不要害怕网购,不要抱怨你的客户都去网购了不来你店铺购物了,你的客户也可以用网购的方式买你的东西,不一定要亲自到店。而且你的客户因为在你的实体店购买过,会更加信任你。不一定要把客户引流到你的淘宝店,直接引流到你的微店,这样客户在一个相对封闭的购物氛围会减少偶然因素导致的丢单情况发生。你把客户引到淘宝店铺,她可能发现其他店铺同款比你价格低而不选择你了。一台手机,使你实体客户(线下引流)可以在你的微店购物(线上成交),粉丝在微信微博(线上引流)看见你的产品也可能去你的实体店(线下成交)。亲,你已经玩转O2O了,一个小店通过O2O思维轻松让利润翻几倍,足够了,不可能每个人都做个阿里巴巴这样的企业,小有小的玩法,盈利就够了,别以为高大上的才是O2O。
再说大数据分析,这个已经被几个大佬说的神乎其神了,让我等屌丝小卖家顿觉遥不可及了。其实我们把“大”去掉,“数据分析”我们也是可以做的嘛。数据分析大家都会,之前我们开实体店,每天数一下通过店门口的人数,通过简单的数据就可以知道周一到周日哪天客流量会最大,就会在这天把最优惠最吸引眼球的活动推出。通过店铺单品销量的数据分析,可以对采购数量和采购周期有很好的把握。现在你做了O2O,首先数据量更大了,这样得出的结论会更准确。其次数据分析更简单了,微信公众号后台,各种微店后台都自带了数据分析功能。通过数据分析可以知道客户一般在什么时间出没,你可以制造“偶遇”,把客户喜欢的东西呈现在她眼前。通过数据分析可以知道客户喜欢什么产品?你就把她的菜送到她面前。(优分销通过对全国实体店客户拿货订单的分析可以知道现在什么产品最热销,而且热销单品可以具体到一个小的区域,不同区域热销单品又略有不同,这些是由于天气、消费观念等差异引起。我们对新手店主下单会有一定的干预,那些在她所在区域不好卖的产品我们会告知,然后推荐合适产品)通过数据分析可以知道什么时间最繁忙,什么时间相对清闲,你就可以很好的安排员工作息。通过数据分析可以知道销售额为什么上升或下降,找到窍门发扬光大,找到原因努力改进,让业绩不断上升。还可以分析得出很多结论帮助我们提升业绩,我在这不一一列举。所有数据分析方法思想都只是术,真正的道是你对数据使用场景的深刻理解。离开了使用场景,数据就毫无价值。所以别以为大数据分析只有BAT那种大公司才能做,我们个体户小微企业也能做,通过这些新工具、新思维、新方式让我们年销售额从几十万变成几百万,我们就赢了,我们也就可以说玩转O2O和大数据分析了。整那些高深的理论,看完了比没看的时候更不明白,这样好吗?!个体户做小生意赚钱放首位,在不能赚钱的情况下谈其他的都是扯!
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