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零售大数据,以人为本的新零售转型的基础
来源:百家号  作者:虾米很忙 2018-08-29 10:23:39
大数据对营销有非常大的价值。零售企业如果能够充分有效地利用消费者大数据,就能了解消费者的行为特征,实现精准营销,这有利于改善消费者体验,预测市场趋势,做出正确合理的决策; 还能够提前监测和防范品牌危机,维护品牌形象,并监测竞争对手的行为。

大数据对营销有非常大的价值。零售企业如果能够充分有效地利用消费者大数据,就能了解消费者的行为特征,实现精准营销,这有利于改善消费者体验,预测市场趋势,做出正确合理的决策; 还能够提前监测和防范品牌危机,维护品牌形象,并监测竞争对手的行为。

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零售业大数据价值

1、利用大数据可以分析消费者的行为特征;

在全渠道零售模式下,消费者购物的所有行为在网上都留下了痕迹。一旦这些数据具有一定的规模的时候,商家就能就此大致地分析和判断出消费者的购物偏好和消费习惯,从而能够进行进行一对一的营销,以此增加新的消费者、提高消费者的忠诚度、降低消费者的流失率等。

2、利用大数据可实现个性化精准推送信息;

在过去,企业一切的宣传推广活动,都带有很强的主观盲目性,例如做广告,有一半广告费是被浪费了,这主要是因为企业缺少消费者特征数据的支撑及详细准确的分析。在全渠道零售模式下,消费者购买的结束恰恰就是营销的开始。商家通过对消费者信息数据进行整理和分析,能更精准地了解消费者的潜在需求,从而实现精准营销。

3、利用大数据有利于改善消费者体验;

通常情况下,消费者会利用自媒体平台发表对商品和服务的看法和评价,而通过对消费者对商品和服务的评论的解读,商家就能大致了解消费者的诉求和愿望,从而有利改进消费者体验。

4、利用大数据可以预测趋势;

利用大数据可以预测趋势,为企业提供决策支持。企业通过对已有数据的分析,能够预测未来的社会、经济发展趋势,从而做出合理、正确的决策。

5、大数据可用于监测和防范品牌危机,维护品牌形象。互联网时代是一一个自由、平等、开放而透明的时代,所有的人都可以在网络上发表看法,所有的信息都可能被别人看见,在这种情况下,各种负面的消息更会像病毒一样蔓延,企业如果对此不加以监控,势必会影响自身的品牌形象与口碑。

企业通过网络实时监测,能够及时发现各种负面信息,此时如果及时启动危机跟踪系统或报警,往往能抓住负面消息的源头和关键节点,快速有效地处理危机,进而保护企业、产品的声誉。

6、利用大数据可以监测竞争对手的行为。及时了解市场竞争对手的动向,是任何一个企业的必修课。企业通过对竞争对手实时情况的跟踪、了解,能判断对方的竞争战略和策略,从而有针对性地调整自己的战略和策略。互联网提供的海量信息数据,能够帮助企业了解竞争对手的市场行为,监测对手的动向。

实体店零售大数据

实体店是全渠道零售模式非常重要的组成部分,而实体店零售大数据的价值也不言而喻。在过去,实体店进行信息数据采集很困难。在移动互联网时代,实体店由于网络化趋势明显,进行数据收集具备了现实的可能。实体店的数据收集主要包括以下方面。

1、店内的临场数据。借助于无线技术,商家可以对店内的所有事情进行实时监测,包括消费者在店内的停留时间,常光顾的区域等,并据此实时做出调整。

2、库存量数据。企业可以通过分析库存量对业务进行调整,例如根据库存情况决定什么时候推出新的广告、什么时候促销、什么时候更新店内陈设等。

3、财务数据。财务数据对于研究店铺的现金流和利润情况以及它们的未来趋势而言至关重要。将店内的电子收款机系统与你的账户相连,这样你就可以对店铺的日常财务状况进行控制。通过对财务数据进行分析,你能对自己的生意有更透彻的了解,并能对业务的增长做出预测。

如何采集实体零售大数据

在全渠道零售模式下,消费者数据来源于线上和线下。在线上渠道方面,无论是通过电脑还是移动设备,消费者所有的线上行为都能被实时地记录下来,因此,线上数据的采集非常方便快捷。

线下实体店采集的主要数据类型有POS机销售数据、会员的个人数据以及消费数据、卖家的商品数据、整个库存数据等,这类采集主要是通过POS机、呼叫中心和企业资源规划系统等终端软件实现的。

值得注意的是随着商业无线网的兴起,越来越多的店铺、商场都部署了无线网,无线网已成为新的线下数据的采集入口;物联网射频识别技术将电子标签嵌入到会员卡中,用射频识别技术来记录用户的浏览行为数据也渐渐成为一种趋势;除此之外,以顾客的身份为切人点,将线上线下数据打通已成为一个热点;而通过对用户线上行为的分析,构建用户画像,并在线下开展相应的精准营销活动,大大提高了企业的成交率。

大数据是宝藏,对于零售企业更具有宝贵的价值。最为零售企业来说,要学会使用大数据的杠杆创造商业价值,不断地改善服务质量和水平,为消费者提供个性化的服务和极致的购物体验。

编辑:文尧
关键字:   中小企业  民营经济  零售  大数据  O2O  互联网 
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