美国连锁超市巨头Kroger!玩转大数据

百年历史老店Kroger,用数据追赶消费者需求

Kroger,历史可追溯到1883年。当时由Bernard Kroger开设了全美第一家连锁店公司——大西方茶叶公司,从经营小型杂货店为主发展到经营超级市场,成为美国最著名的零售商之一,距今已有百年历史。美国有些商业法规都是根据Kroger的发展制订出来的,在美国以至世界商业史上都扮演了重要的角色。


小店家大企业,连续47个季度销售额增长

Kroger公司在美国拥有2500家大型超级商场,791家便利商店,428家珠宝店和40多家食品加工厂,连续47个季度销售额保持增长!为美国最大的食品零售业巨头。


Kroger的数字业务团队一直在努力追赶今天的消费者,同时仍留下一些传统的与消费者沟通互动的形式,数字商务的零售商的副主席Matt Thompson在早前National Retail Federation's BIG Show(全国零售联盟展示大会)上告诉参会者:当你开始层层剥开,便会发现客户的需求有很大的不同。

个人化优惠+服务,带来业绩成长

Thompson表示,通过调查发现Kroger50%的购物者在规划他们购物之旅时,仍然使用纸通告。 同时,40%的购物者在Kroger购物前下载手机优惠券。“这两种形式对于购物者而言都是有意义的,” Thompson说,“特别是与省钱结合在一起的时候。”


在努力捕捉客户不同偏好,和提高与消费者个性化交互能力上,Kroger创造了许多不同的空间,零售商可以与消费者建立联系并提供内容。除了传统的纸质宣传通告,购物者可以查看与Kroger公司的移动应用程序相同的宣传通告。 或者,他们可以直接查看应用程序,这都是基于对用户的移动购物清单的数据分析而成。


同时Kroger公司的在线储蓄中心也针对个人会员,通过会员个性化的消费对其推送其感兴趣产品,从而引发会员的额外消费。此外,购物者可以自由订阅他们想收到的零售商的My Magazine(电子杂志)。

个性化三连击,提升客户体验

但是有效利用数据将内容递送给消费者并不总是很容易,零售商和其他商家有可能会在海量的数据中迷失,这也就是为什么使用客户数据并分析,并能真正提供给消费者定制化的体验如此重要的原因。“个性化三连击”,涉及大数据,客户科学与技术。数据和分析也在不断发展,在进化过程中,客户科学已经在利用信息和数据来描绘客户真正能够访问他们的购物DNA的轮廓。有了这些数据,就像Kroger零售商可以围绕客户的科学创新,以提升客户体验,真正实现个性化。


Kroger超市的这套推送体系是以个人会员购买历史为核心的,将每个顾客视为不同的个人。可以说,用户本身特征如性别、年龄、是否结婚、是否有孩子等很重要,但是仅从此类人口统计学数据来分析用户需求,那么基本就是在自欺欺人,因为人口统计学只表示了相关性,而非因果,绝对不能因为统计数据上的类似就说他们的需求一致。

Kroger推个人化优惠券服务:想买什么就给你什么coupon

在推荐商品时,Kroger超市的一大特点在于“绝不试图改变用户习惯”:如果用户喜欢可口可乐,那么推送的优惠绝不会出现百事可乐——正如“马太效应”一样,他喜欢的就给他更多,他不喜欢的,就一点都不给他。


数据显示,超过97%的购买都来自于会员,而在有Kroger超市的地区,有85%的美国家庭都拥有一张Kroger的会员卡。根据美国Temkin消费者体验指数,2014年Kroger在268家来自19个行业的企业中排名第八,有81%的用户对其服务表示极为满意。


译者:鲜纬辰    编者:方园

原文链接:

http://smartblogs.com/food-and-beverage/2016/01/20/the-art-and-science-of-customer-data-at-kroger/


大数据应用专家-辰智总裁葛建辉先生


133年历史的连锁超市巨头Kroger勇于尝试大数据,并运用的淋漓尽致,从而让消费者满意,自己的业务持续增长,多么双赢的状态。这就像70几岁的老奶奶熟练的运用微信、玩Facetime,这既能拉近和小辈的关系,又能让自己愉悦。


另一方面,用户购买了哪些食物,对哪些Facebook帖子点赞,如何使用车载GPS(全球定位系统),许多企业的业务依赖于这类数据的收集和销售。


Kroger会记录客户在逾2600家连锁店的购物信息,以及约5500万积分卡用户的购物历史,Kroger筛选这些数据预测购物趋势。分析师估计,Kroger每年从销售数据中获得的营收为1亿美元(约合人民币6.14亿元)。

国内零售行业的大数据应用尚处于内部数据整合、简单统计的阶段,虽能为零售企业提供一定程度上的销售和管理支持,但并不能很好地去发现经营行为、市场环境与客户变化。也就是还处于内部收据收集分析的状态,运用还处于初级阶段。

因此辰智建议,零售企业在收集内部数据之后,应进一步扩大数据范围,整合内外部数据,构建适合本企业的数据模型,发现经营中的关键要素,实现与消费者/客户的双赢!

用数据串联客户

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