《大数据分析:为零售商还原一个真实的消费世界》

科技已对众多行业产生积极影响—从金融到教育再到医疗保健。而零售行业经历了其中最激进的技术变革之一,其原因是为努力满足购物者日益个性化需求的购物体验。尤其是大数据分析已经帮助许多零售商增加了盈利,并且在整体客户体验方面展现长足的进步。事实上,大多数零售商认为,未来的顾客将通过技术促进消费。

新产品的创新与生产曾经改变这个世界,比如个人计算机、智能型手机今日大多数产品的变化都只是强化现有的产品类别或加以修改而不是创造出全新的类型。那么接下来这个世界需要什么?IBM每年所进行的「全球CEO调查报告」,问到对企业未来营运影响最大的变革因素是什么?在2010年时,科技因素仅在第三名,但2015年时科技已成为影响企业营运第一的因素,任何产业都不能忽略大数据。

品牌商明白大数据中的价值,运用大数据才能使利益最大化,大数据分析以及数据科学还是会对某些关键业务产生巨大影响。

折扣效率
促销折扣不能建立客户长期的忠诚度

在美国绝大多数的购费者承认,在购物使用优惠券或折扣代码。为了让生意更好,零售商必须先自问,“这些‘促销’交易能为我的生意带来什么样的价值?”当然,促销交易可将消费者吸引进门店里,但它几乎不是为建立长期客户忠诚度的有效策略。

数据分析可以提升企业利润

相反,零售商可以分析历史数据,并利用预测模型,以分析确定这些促销将在未来长期会产生何种影响。例如,一个数据科学家和数据分析师组成的团队分析在还未出现优惠券时的消费者的购买行为。接着,他们会与出现优惠券后的购买行为进行比较,并发现优惠券与折扣有多少的效果。有了这些信息,他们评估通过使用优惠券产生的购买是否比不打折产生的购买受到的损失多。有了这类技术,零售商可以调整其补贴战略,在某几个产品大类加大折扣的力度,而利润较低的类别则不做折扣或促销。这样做的结果便是零售商平均每月利润明显提升。

产品销售率
零售商还可以分析产品供应的数据并寻找出最能与现有和潜在消费者产生共鸣的营销术语,视觉效果以及销售价格。通过这些数据分析来改变产品展示,零售商通常可以提高销售率。例如,Uber(优步)将整个商业模式建立在人口与服务销售的大数据分析之上。Uber利用用户的个人数据,通过定位其位置信息以及分析交易率为他们匹配最合适的司机。正是因为这种更加个性化的体验,消费者更偏爱Uber提供的个性化服务,而不是其竞争对手—普通的出租车。

降低客户流失率
获取新客户的成本是维护现有客户的6到7倍

建立客户忠诚度永远是品牌中的一个首要任务,获取一个新客户的成本是维护现有客户的6到7倍。通过从大数据分析可以洞察出,比如什么类型的客户更容易流失,零售商可以确定如何最好地改变他们的整体策略来避免这些客户流失掉,这样一来,零售商可以显著地降低其每月流失。降低了客户流失率,品牌现在能够更好地计算终身价值,甚至可以将非常大量的营销成本从销售中赚回。
 
考虑到大数据分析投资回报率,零售商将继续采取解决方案,以提高客户生命周期价值,净推荐值以及品牌认知度。这似乎是一个品牌达到双赢的办法,大数据分析使零售商将历史信息聚合起来发现谁是他们的客户,如何更好地打动顾客,满足顾客的需求与偏好在未来会对营业额产生重大影响。随着新技术不断地出现,零售是使其显著发展的保障。但是,有一点是肯定的:大数据分析在目前看来是最有效的技术。
本文译者:鲜纬辰
原文链接:http://www.bsminfo.com/doc/big-data-analytics-real-world-benefits-for-retailers-0001


大数据应用专家-辰智广州公司总经理梅旭照博士

大数据已不是营销的热门宣传,而正在改变与影响这个世界与企业!现在越是贴近消费者,面对消费者越多的零售业,在美国有上千个门市的女装零售商Chico's,前几年感受到传统商业模式的局限,因此决定改弦易辙,引进大数据分析技术,来重新审视其多年来累积的客户资料。Chico's从昔日的事务历史记录中,筛选出较受欢迎的产品,并选择最适合的促销手段;一旦发现销售不佳的产品,该公司也可以迅速调整促销策略。善用大数据让Chico's挽回了更多流失客户,成功率是以前的三倍。


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