京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
国美业绩飙升 打造大数据支撑下的全零售惠战
如果说2014年国美电器的“O2M全渠道零售商战略”重塑了企业在互联网时代零售产业的竞争力的话,那么,2015年,国美在线依托“大数据工厂”所展开的全零售惠战,将进一步改变人们对电商平台的传统认识,并助力国美在线直冲前三。
在刚刚结束的国美在线418大促中,根据官方最新数据显示,4月16日-19日,国美在线四天内全站交易额同比增长220%,无线端同比增长740%,占比全站突破40%,大家电销售突破32万台,国美在线销售额再创新高,刷新了家电零售行业的新纪录。
事实上,这并非孤例,国美在今年3月份举办的“黑色星期伍”购物狂欢节中也曾创下行业多项纪录,比如3月12日全天,国美在线全站流量暴增2倍,交易额同比增长320%,移动端同比增1103%,移动端战占比全站达40%。
据知情人士透露,“在这些靓丽的业绩数据背后,是一场有关大数据的运营之战。凭借多年在零售产业积累的消费大数据,国美深知消费者在不同品牌,不同规格段,不同价格段产品的偏好和敏感,藉此通过与各厂家的合作,推出包销商品或差异化家电产品,以创造在价格和性能上均领先行业水平的商品,最终赢得了消费者。”
国美在线董事长牟贵先形象在将其称为国美的“大数据工厂”,他表示,“大数据工厂将是国美在电子商务和移动微店领域不断发力的重要根基。在接下来的“五一黄金周大促”期间,国美的“大数据工厂”将再一次显现全零售惠战背后数据的力量。
国美在线 “大数据工厂”支撑的电商平台
“互联网+零售业”等于什么?
在牟贵先看来,它绝非等于一个单纯售卖的电商平台,相反,它是一个系统工程,是整个后台供应链与前台线上,线下,移动端全场景购物方式的完美融合,而在这场融合中,大数据贯穿其中,一方面帮助后台降低成本,另一方面在前台为用户提供最好的产品和服务的体验。
在当前零售业竞争最为激烈的物流端,国美高效物流的秘密恰恰就是大数据这一武器,大数据已经可以支持并指导国美在线物流管理及配送,在降低成本的同时,不断提升物流效率和用用户体验。举例来说,大数据可以指导货位的摆放,做到“畅销近,滞销远”。
牟贵先告诉记者,“根据国美在线系统后台的订单数据显示,近阶段,空气净化器、空调、彩电等家电销量排名靠前,是最为畅销商品。为了提高出货效率,当月最畅销的前10种商品在大仓中一般会摆放在离出货口最近的货位上,以保证热销商品能及时有效的出货;滞销的商品则放在拣货路径最远的区域。这块区域上的货物每周一小调,每月一大调,具体的货位摆放区域按商品的销售排名进行调整。”
不仅如此,在品牌的丰富性及地区匹配方面,大数据也发挥着支撑性的重要作用,比如对于空调品类知名品牌的引进方面,国美在线就发挥了大数据的作用。“当我们发现全国很多消费者对伊莱克斯、三星等品牌有高度认知,因此国美在线引入消费者高关注度的知名品牌。同时,通过数据分析,我们还发现在华东地区,消费者对日系品牌认可度较高,因此我们引入了日立。基于大数据的计算和分析,才确保了我们引进了这三大空调品牌,且这三品牌空调销量表现都还不错。”
更为重要的是,对于当前移动互联消费过程中最为敏感的价格问题,国美在线“大数据工厂”借助反向定制的模式可以最大限度地降低产品的设计开发及生产成本,同时平衡消费者个性化需求和规模化生产之间的效益问题,最终提供富有市场竞争力的“价格定位”。
正是秉承大数据的先进理念,国美在线发力虽晚,但却在零售业界却招招致敌,势如破竹。2014年,国美在线在电商平台上的排名从第十名,第九名,一路越进到第五名,并直逼前三。
4月21日,中国连锁经营协会发布的数据显示,2014年,国美在线交易额同比增长84.4%,其中四季度单季同比提升117.3%;全年独立访客量同比增速达85.3%,其中四季度单季同比提升149.5%。此外,国美移动端新增用户同比大幅提升97.2%、四季度移动端交易额占线上比例大幅提升至35.1%的整体表现,也优于百强企业移动端整体发展情况。
2015年初,国美在线董事长牟贵先进一步提出以“提升用户体验”为核心的“1+5发展战略”,宣布将在物流、微商、国美家、渠道下沉、互联网金融五个方面进行突破。
“除了整合线上线下资源,国美在线正在积极布局移动端的微店业务,加速发展移动电商,打造全零售生态圈,目标是实现今年内移动端开辟10万家微店,用户数年复合增长100%。”牟贵先表示。
不仅如此,国美在线近期在互联网金融方面也接连推出票据理财、P2P理财等,完善金融布局。众所周知,对于零售产业来说,互联网金融的重要性最终将体现在支付数据方面,无疑这将是国美大数据工厂的升级产品。
据国美在线董事长牟贵先透露,国美在线今年第一季度增长超过120%,远超之前年复合增长100%的目标。高速的增长表明,互联网并不是要革传统企业的命,也不是非此即彼的颠覆关系。相反,互联网和传统经营的模式的融合,能生产出更多可能性。
“五一黄金周大促” 再现数据的魔力
今年五一期间,国美在线再次推出“五一黄金周大促”活动,同时,在活动中推出“三比概念”,第一,比价格:65英寸电视低京东2000元 国美在线承诺比京东贵就赔300;第二,比品类丰富度:一线大牌品类多 国美在线大家电SKU超京东近50%;第三,比送货:国美在线计时达PK京东“211”。
对于不折不扣的低价,牟贵先表示,“价格在消费者购物决策中所占比例不断下降,但始终是最为敏感的第一要素,在商品丰富度、物流服务体验等综合实力占优的前提下,价格相当于足球场上的临门一脚,所以维持价格竞争力是国美在线一直坚持的战略核心之一,不会放弃。”
对价格优势的取得,牟贵先认为,这是国美全渠道整合实力,物流成本控制,线上线下数据整合的结果。牟贵先告诉记者,伴随线上的流量资源开始趋于饱和的背景,基于会员的数据化运营正成为行业的主题。
“20多年来,国美已经拥有8000万的线下会员数据,这些会员20多年来的消费行为完全可以跟踪,作为市场预测的依据。这是只有10多年积累的京东完全不具备的。”
“除了消费数据外,国美线下门店WIFI还可以记录消费者浏览次序,在不同商品前面停留的时间,而国美在线的会员体系和线下是打通的,所以能得到一个用户在线上消费和线下消费的整体数据,在大数据营销时代,这是得天独厚的资源,能够让国美在线对用户需求的判断更加精准。”
“一方面对用户进行更为有效的个性化推荐,另一方面对厂商按需定制提供更准确的依据。按照消费者需求定制的差异化商品,由于提前预知了销量,自然可以做到极低的价格。”
正是凭借“大数据工厂”所取得的低价优势,从“黑色星期伍”,到“418购物节”,再到“五一黄金周大促”,国美联合诸多品牌厂家,密节奏上演着一场场的全零售惠战。
“这并非是简单的价格之战,因为早在三个月前甚至更早,我们就在产品的设计,生产,物流上做足了准备,竞争者反应过来的时候,单纯跟随降价是没用的。因为有些规格段的产品他们根本就没有,或者即使有,也会备货不足,更重要的是,在商品极大的价格优惠下,他们根本扛不住成本。”知情人士透露。
再以国美418购物节为例,国美与许多品牌厂家,如三星、索尼、西门子、夏普、海尔、康佳、小天鹅等建立直接合作,从采购环节上降低成本。在与美的合作中,基于对线上线下1.3亿会员的大数据分析,国美与美的每年共同研发制造差异化家电产品达数十款,并且在价格和性能上均达到了目前行业的领先水平,拥有其他渠道无法比拟的竞争优势。
“如果竞争对手一味跟随降价,很可能就意味着烧钱式的亏损,而密节奏地降价跟进,将是巨额的资金投入,在零售巨头普遍都是上市公司的背景下,这种做法通常会得不偿失,如果不跟进,那就意味着用户的流失。”
而对国美来说,依托“大数据工厂”密节奏的“全零售惠战”,恰恰是国美在线在互联网时代攻城掠地的重要武器,这正如《曹刿论战》中所讲“夫战,勇气也。一鼓作气,再而衰,三而竭。彼竭我盈,故克之。”
不难想像,国美在线要想在电商上冲刺前三,沿袭电商的传统经济模式根本就不会有机会,相反,借助其多年零售产业积累的经验,在“互联网+”时代最核心的大数据方面先发制人,是国美在线扳回战机的首选策略。
牟贵先告诉记者,“在今年互联网+的风口下,针对线上线下消费场景的虚实交互加速融合以及未来消费者将在全购物场景之间自由穿行的消费趋势,国美正将线上线下‘全渠道’体验升级为互融互通的‘全零售’体验。”
“在全新战略的指导下,国美以消费者需求为核心,依托于强大的后台供应链、具有持续盈利能力的门店网络资源以及大数据工厂,大力发展电子商务和移动微店,带动线上、线下、移动端的全场景粉丝经济,打造亿级消费者的生态圈
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 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 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 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 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 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 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 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。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 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 ...
2026-09-22