京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
苏宁V购:实践中解构O2O大数据与精准营销
前段时间看到了一则新闻,说是苏宁推出了V购服务,在实际看完之后,总想写点啥,但受到时间和精力所限一直没能完成。苏宁推私人定制专属导购服务苏宁V购。作为传统电器销售商的苏宁转型为云商,再到苏宁易购收购红孩子与满足,钦佩苏宁勇气与决心的同时,更从实践中摸索和分析o2o实施的经验教训。
一、V购解决了什么?
苏宁对于V购的解释是,顾客可以通过手机移动端预约线下门店的专业销售,到店享受私人定制的专属导购服务。流程听起来很简答,顾客预约—门店体验购物。可是随之而来的是一大串的疑问、困惑“顾客为什么要选择V购?”、“V购和传统顾客到店购物享受的服务如何不同?”在这一连串疑问的背后既有现实的无奈也有只有内行人才理解的苦涩。
站在营销层面来看,V购这种充分利用移动端的服务能够为门店解决两点核心问题:
1、线上渠道向线下门店引流
这点很好理解,门店收到商圈、地理位置的等因素的影响,其客流相对互联网无论是获取成本还是新客成本都非常高,而线上传播所具有的跨越时间、地理等特性则可在相当程度上对服务进行传播并针对需求人群向线下门店引流。
2、利用移动客户端可满足用户地理上的边界和操作上方便的大地域覆盖
利用手机移动端进行门店预定服务,随着智能手机的海量普及对于顾客而言首先非常便捷,其次可以将门店地理位置优势和顾客手机端地理位置进行匹配、满足顾客就近便捷性的需求,第三,由于手机属于个人私密专属的信息设备,可以满足用户私密需求对专业性导购服务的需求。
站在O2O实施当中的大数据层面看,V购这种服务能够为门店销售提供四点必要支持和帮助:”顾客之前的信息和购买记录;顾客消费需求的预判和销售准备;顾客对产品和价格接受程度;“满足顾客私人属性与需求的精准营销”。
从在用户体验环节上出发,站在用户的角度上V购这种服务可以为顾客带来至少两个方便:“在门店的购物选购和体验更加高效;有针对性的介绍和导购可以迅速帮助用户做出决策”至于V购服猛一听上去的两点疑虑,其一是顾客为什么要选择?其二门店为什么还要在现有基础上扩招销售人员?其实,站在顾客需求的层次和人群属性的基础上,V购服务至少可以满足尊享型顾客门店购物、高效型顾客门店购物和传统线下购物人群定制专享购物服务等几类人群的需求消费特征
此外,从增加专业销售人员的动作来看,也不难从从其线下零售和电器产业业态特征中理解,由于线下多数销售人员和促销人员属于厂家本身,其工资、考核和管理很大一部分在于厂家自身层面,在全品专业知识、用户全品类销售落地和用户数据安全性等层面会有一些制约问题,因此也不难理解为什么需要在现有机制下进行还需对销售人员适当的拓展和外延。
V购这种O2O大数据与精准营销想集合的服务的其诞生和运用却有其可圈点之处,站在营销保鲜和增加持久性的角度出发,还可以从更多的维度、方面去思考。
1、精准营销与产品促销的整合
个性、精准化的营销方式相对于其他市场营销方式,其提单率、转化率较比其他确有提高,但营销作为一种综合化体现,更多的是依靠多种因素的作用和综合,适当的增加一些针对用户个性、精准化服务的优惠、促销不仅可更好的将这种高转化率的方式进行提升和放量,而且在现阶段推广V购服务同时也会吸引更多用户的青睐和选择,确也不失为一种选择。
2、增加用户服务附加价值
从用户需求和购物体验等因素和层面看,专属导购在方便销售满足的同时更可在用户服务权益和增值服务方面进行拓展,增加V购服务本身的附加价值,使得顾客在享受专享导购的同时还能获得其他层面的服务,也会刺激更多的用户主动选择V购服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27