实体商业的数据化转型_数据分析师考试
据统计,截止到2014年底,全国购物中心已经接近4,000个,商业建筑面积达2.4亿平方米,预计2015年新增量将达到480家,其中武汉将开业的项目将近20家。而2016年、2017年新增购物中心建筑面积将达4,929万平方米。1其中,武汉还将有10多家高端商业地产将面世,尽管华中地区商业地产有巨大的市场潜力,但是发展过程中的风险和运营难度也愈加明显。如何在快速扩容的情况下,有效避免市场背后隐藏的风险,并且以创新的态度在商业地产中突出重围,这是华中商业地产亟待解决的问题。
在此背景下,中购联于7月2日-3日在武汉光明万丽酒店成功举办了“中购联中国城市商业优化创新论坛华中峰会”,此次峰会以提升商业软实力与拓展消费体验新思维为基础,从多方面解读了华中地区商业地产的现状及趋势。作为行业领先的线下消费数据提供商,上海汇纳信息科技股份有限公司应邀出席此次峰会,同时汇纳科技大数据服务中心总监杨进参先生就实体商业如何进行数据化转型向现场嘉宾做了详细的阐述。
杨进参先生表示,他多年来一直从事实体商业线下数据的采集和分析,理解实体商业面对电商冲击,由于数据化不足导致对顾客缺乏了解面临的诸多困境,借此契机,他分别从实体商业为何要数据化转型、如何做实体商业的数据采集、实体商业数据化转型的要素等方面与大家进行了交流与探讨。
实体商业为何要数据化转型
实体商业+数据将会产生怎样的化学反应?
根据中国互联网络发展状况统计的调查报告显示,截止去年底,我国网民数已达到6.49亿,较2013年提升了2.1个百分点,其中手机网民规模达5.57亿,相比2013年增长了85.8%,这些数据目前是线上与线下所处的一个很重要的大环境。
当前的商业变革和创新异常活跃,一方面,线上电商纷纷往线下发展,在线下开设实体店供消费者体验,进而引导消费者返回线上购买商品。另外一种趋势就如阿里和银泰的联姻,线上和线下进行深入合作。另一方面,线下实体商业则纷纷触网,提供商城APP和O2O,拓展线上营销渠道和互动体验。
线上电商通过抹去中间环节降低了商品成本,通过“内生价值”让消费者享受到实惠和便捷的产品服务;而线下实体商业则是“外生价值”,即通过产品体验和服务为产品提供附加价值,线下还会将体验和服务提供给消费者。
实体商业通过+互联网,达到其将线上的人引导至线下的最根本目的,该方式只是一个将顾客引至实体商业进行体验消费的工具,其实从根本上来说,这是线下实体商业的产品和服务的延伸。然而,由于消费者消费模式和线下传统服务模式存在着冲突,线上对线下零售带来了巨大冲击,线下零售必须升级服务,了解消费者并提供更好的、创新的体验及服务来满足现今的消费者。
在这样的情况下,实体商业不妨抛开眼花缭乱的模式及工具回归商业本源。对于线下实体来说,最根本的就是销售额的提升,而影响销售额的几个因素中,客流量是最关键的要素。关于客流,线上和线下分别是如何实现的呢?线上购物行为,从访客进入网站、浏览网页、查看商品、下单到离开网站的过程中,线上都能进行完整地记录访客的行为轨迹及其注册信息。而对线下实体来说,顾客的消费过程与线上其实大同小异,从进店、逛店、消费到离店。然而,除了顾客的长相之外,线下实体对顾客的了解基本是一无所知的,更谈不上对其进行准确的营销。如何像线上那样尽可能详细地记录顾客的信息,线下实体要做些什么?
针对实体商业的数据采集,汇纳科技依据多年的行业经验,总结出了一系列解决方案,并不断完善。从顾客进入购物中心开始,至离开购物中心,汇纳科技分别通过停车场系统、客流统计系统、Wi-Fi定位感知等数据采集技术采集到顾客的一些基本数据为商业综合体及品牌连锁提供数据服务保证其战略决策有据可依。
线上借助数据化及数据分析,能提高营销效率,而线下购物的体验感、娱乐性则是无可替代的。有了数据支撑的线下实体可从传统的广告营销、粗放式运营渐渐向精准营销及精细化运营转型。
除了移动互联网和线下的冲击,实体商业更直接的竞争是来自于所处商圈。商圈里面的其他竞争对手如何?他们对顾客的吸引力是多少?他们所做的营销活动效果如何?这些问题都给线下零售精细化运营提出了更高的要求,实体商业应尽可能把一切业务数据化,以此来服务业务,因为数据化的经营是进行准确营销的基础和前提。
讨论实体商业数据采集之前,我们看看零售商业和消费者的核心诉求。
零售企业的核心诉求是获取新客户、让老客户重复消费、发掘更多潜在客户、利用数据分析提供更好的客户体验及服务等。而对于消费者来说,其核心需求有便捷性、体验感、被尊重、分享社交等。这些诉求都归结到对消费者的洞察,线下顾客消费行为数据采集是汇纳科技一直专注在做的事。
目前比较成熟的室内数据采集手段包括:视频客流统计、全视频智能停车场系统、Wi-Fi定位、Beacon、APP/O2O和云POS等多种技术手段和解决方案,通过多种渠道和维度采集顾客的消费行为。
另外,更多室外数据可以服务于实体商业。今年早些时候,李克强总理也提到了“互联网+”这一概念,其中提到一个很重要的信息,即政府数据公开,这些数据也将服务于实体商业。除了政府公开的数据,实体商业还有如淘宝、京东等第三方渠道数据以及线下零售自己的系统数据,这些都是能为实体商业所用的数据。以上这些提到的采集数据的手段,很多技术都已非常成熟,如客流,汇纳科技起步于客流统计,已经有十多年的经验,Wi-Fi定位感知、Beacon、O2O等形式在购物中心里面已非常普遍。
汇纳科技正在构建的是一个智慧购物的数据平台,欢迎更多的数据采集者、数据拥有者、数据挖掘者加入平台建设,共同将数据引向实体商业,为实体商业提供更好的、有价值的服务。
实体商业数据化转型的基本要素
如何认识大数据?大家都知道大数据具有4V特征:即数据量较大(Volume)、数据维度多(Variety)、响应速度快(Velocity)和价值密度低(Value)等特点;目前的实体商业多数数据还是结构化数据,但随着实体商业的数字化和全渠道拓展,数据只会越来越多,而且大数据特征会愈加明显。
其次,大数据应用有一个前提即数据整治,在整个数据链中,基础数据的质量是非常重要的;打通多个信息系统,如POS、CRM、租赁系统、客流等系统,需要对店铺的定义是一致的,否则数据融合将变得非常困难。
第三,数据安全非常重要,必须合理使用数据,尊重消费者的隐私、知情权、选择权!
第四,大数据不仅仅是技术,涉及到资金、技术、管理等多个方面。目前大数据应用的技术已经非常成熟,多数数据转型失败的关键原因是技术和业务的割裂。
第五,不能只拘泥于数据的精确性,而是应根据大数据的特点,挖掘数据更多的价值。比如Wi-Fi定位精度一般是5-10米,追求更高的精度成本会增大;而5-10米精度的定位本身含有很多有价值的信息,关键在于价值发现。
第六,数据化转型需要迭代演进,逐步构建统一数据化平台、数字化运营体系和分析预测能力。
最后,数据化转型需要在数据、技术和思维上变革,重视数据资产价值、技术和业务结合,要具有创新变革的思维。
在大数据时代的商业变革中,汇纳科技始终走在行业前列,推出了汇客云数据服务平台。
汇客云平台是汇纳科技旗下数据服务品牌,采用开源Hadoop大数据框架,专业为实体商业提供数据采集和数据分析服务。通过将跨行业的数据打通,并优化内部运营,促使传统行业互联网化。该平台采用大数据框架,将众多零散数据结合在一起,给客户提供数据服务,同时结合第三方数据进行深入的整合,再对其进行分析运用到实体商业中去,为整个实体商业的数据化转型提供全面的数据支持。
汇纳科技发展至今,已在全国成立8家分公司,建立了以上海、西安、广州三大研发基地为支点的全国研发机构,并持续为全国800多家知名商业综合体及12,000多家品牌连锁店铺提供深入的数据服务,而且汇纳科技的大数据传感器技术及相关应用辐射全国340多个地区。以推动线下智慧购物的科技创新,构建连接实体商业的数据平台为使命,汇纳科技未来将以“大数据平台”为发展战略,为线下实体商业提供数据服务,开启移动互联网大数据时代下的智慧城市新纪元。
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能,还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面,从数据的获取到处理、分析再到可视化,旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师:洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段,市场需求持续增长,薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22