大数据助力零售业发展变革_数据分析师考试
零售业与其他商业相比,所掌握的数据更多,包括商品数据、消费者数据、供应商数据以及相互间的关联数据等,然而与互联网企业相比,传统零售业企业并未充分利用这些数据。随着零售业信息化以及互联网+零售业的发展,零售企业将更加关注到这些数据挖掘利用的价值,并正确地收集、分析、运营这些数据,将“大数据”的应用结合到自己的企业经营中。零售业的数据化市场存量很大,通过大数据技术,必将给零售业带来一场大规模的发展变革。
大数据改变零售业未来
百度基于其强大的搜索引擎创建了百度数据研究中心;腾讯则是依靠其广泛的社交圈建立了一个大型数据网络;携程在旅游大数据方面的控制也同样非常强大。而阿里从2008年起就将大数据作为公司的基本战略,通过电商切入数据,未来的方向则是希望建成一个囊括所有与消费相关的数据平台。对于互联网企业来说,数据未来是能够变现的有价值商品。
对于零售业,在大数据的应用上有先天的优势,多年来积累的海量客户信息为其进行大数据分析,挖掘客户洞察,发现全新商业机会提供了重要基础。基于零售业现有数据的再利用,借助大数据新的思维和手段,可以挖掘隐含的客户社交属性、位置信息、行为信息、关系网络等信息。先进的大数据分析技术,能够显著改善洞察的精确性,从而建立起全面的业务数据洞察力。通过对这些信息的掌握,可以使得零售企业更精确对客户的完整画像进行描述,实现精准营销,提升客户体验。此外,应用大数据分析,零售业可以与第三方合作伙伴建立广泛的业务联系,打造跨行业联盟,实现资源整合和优势互补,建立更加完整的大数据客户视图。
零售业如何“拥抱”大数据
国内很多零售企业都知道“大数据”应用的好处,但他们一旦将“大数据”的应用结合到自己的企业经营中时,便会出现与目前经营有非常大的不适应问题,因此应当将大数据与零售业进行有效结合。
1、记录收集数据
有些零售业已经在开始尝试布局WiFi,利用视频技术判断顾客年龄的魔镜试衣等科技手段来辅助零售。零售企业可以通过WiFi捕捉的动线数据、追踪用户的手机信号、网络购买行为、浏览数据、社交媒体数据等,收集顾客行为数据,即使零售企业目前还没有完整的工具和方法去分析这些数据,也要提早收集好这些数据并进行存储。然后再随着技术提升逐步应用、细化,这是大数据管理的底层。
2、把业务分析OLAP和业务处理OLTP相整合
零售的业务场景日益要求基于查询、分析、预测进行业务处理,这要求大数据处理和业务操作紧密结合,给予业务人员实时业务能力。同时,业务分析OLAP和业务处理OLTP整合后,可以获得近10倍的数据压缩比、1000倍的速度提升,从而简化企业IT架构。
3、优先建设顾客行为数据库
把围绕顾客的所有渠道的购买行为数据,如网络购买行为、LBS的信息、POS收款信息、CRM上的投诉、微信上的发言等整合到一个集中的数据库,形成一个对顾客的统一视图,这个是零售大数据应用核心。
4、基于顾客行为数据库进行营销
在顾客活动数据基础上,了解了顾客是谁,然后做顾客的细分。比如某企业有800万会员,通过数据采集得到顾客的详细网上购买行为和线下购买行为的信息以后,通过系统应用对会员进行分群,描述这些顾客群的特征,然后根据这些顾客群来设计营销。零售企业可能暂时无法做到一对一的精准营销,先能做到对某个特定客群营销,在目前情况下已经足够了。
“大数据”在零售企业实战中的应用
1、沃尔玛的WMX数字化平台
每一周,有数百万消费者涌入沃尔玛实体店购物,再加上光顾沃尔玛在线和使用沃尔玛APP的消费者,每周将有2.4亿消费者与沃尔玛发生直接或者间接的联系,产生大量的数据。于是,沃尔玛利用自己作为全球最大的连锁零售商所拥有的顾客数据,推出WMX平台,主要用于数字化定位、数字广告购买和优化,通过对消费者的大数据分析,重塑自己以及供应商的战略活动,如产品开发、营销、推销等,从而提高经营效率。
一方面可以通过顾客的行为习惯、意见,在顾客通过各种渠道进入沃尔玛的时候,实时给他提供特定的产品信息,让他有利可图。这反过来又可以提高顾客的忠诚度。当越来越多的顾客在这个平台上互动时,沃尔玛就能撬动竞争对手的市场份额。另一方面,通过分析店内采购数据,掌握购物者的消费习惯,从而判断供应商的广告怎么投、何时投效果才是最好的。从而也为自己的200多名供应商提供一个广告程序化购买的平台,减少广告和媒介购买上的浪费。
2、万达百货的大数据实验
当消费者光顾万达广场时,可能会产生两类数据:消费数据和行为数据。对于前者,通过与品牌店铺的会员体系对接的方式,万达可直接跟踪会员的消费行为,并将消费数据实时同步到大会员系统中。对于后者,顾客进入广场,连接广场WiFi,打开“万汇”APP,选择“扫广场”,即可展示顾客当前位置各个方向的店铺分布列表,选择感兴趣的店铺,可查看店铺品牌详细信息、促销活动、优惠卷、新品展示等;而万达也可以基于免费WiFi和LBS,进行室内定位、导航、 AR导航、人流统计与分析等LBS服务,可真实还原消费者的行为“路径”:他们在何时到达与离开?停留过哪些店铺,时间有多长?WiFi也可以帮助追踪消费者在线下的行为轨迹。
基于这两种数据,万达可有效开展各式大数据实验,创新O2O服务形态。消费行为画像、个性化商品与服务推荐、室内导航服务、基于地理位置的导购信息等,深挖大数据背后的商机。
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