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【資料】 大資料在零售業中的五個用例

隨著零售業持續加速擴張,商戶們也急於尋找大資料在零售業中的最佳用例。

根據財經網站Kiplinger報道,2017年,光是零售業銷售額就有望增長3.5%,電子商務則持續大幅邁進,預期增幅15%。從日誌檔案、交易資訊,到感測器資料和社交媒體指標——這些新的資料來源為零售機構帶來了新的機遇,助其在一個日益擴張的行業領域內,實現空前的價值與競爭優勢。

零售商要在內部提供有利條件,使人們可以“快準狠”地做出決策。要達到這一標的,唯一的途徑就是將大資料利用起來,制定最好的計劃與決策,更加深入地瞭解顧客,並挖掘隱藏趨勢,展現出新的機遇。

為更好地理解大資料分析在零售業發揮的價值,我們不妨看看以下五個用例,眼下,它們正在多家領先的零售企業中發揮作用。

一、零售業的顧客行為資料分析

提升客戶轉化率,以個性化的廣告提振營收,預測並避免顧客流失,降低獲取客戶所需要的成本——要應對這類挑戰,深層次的資料驅動型洞察至關重要。但如今,顧客透過多個互動點與企業互動——移動裝置、社交媒體、門店、電子商務網站等等。因此,需要彙總與分析的資料的複雜性陡然上升,涉及的資料型別也驟然增加。

一旦這些資料得到彙總與分析,你將收穫前所未有的洞見——比如說,最有價值的顧客是哪些,促進他們消費更多商品的動力是什麼,他們的行為樣式是怎樣的?與他們互動的最佳方式與時機是什麼?有了這些洞見,你不僅能收穫更多客戶,還能提升客戶忠誠度。

要發掘顧客行為資料中隱藏的洞見——不論這些資料是結構化還是非結構化的——資料工程是關鍵。因為,你可以同時彙總並分析所有資料,進而得到所需洞見,以提升客戶獲取率與忠誠度。

二、利用大資料,將店內體驗個性化

過去,銷售被視為一種藝術形式,人們認為,商品銷售中,決策的具體影響是無法確切衡量的。而隨著線上銷售的增長,一種新的趨勢開始顯現:顧客會先去物體店對商品作一番瞭解,繼而回家網購。

行為追蹤技術的出現,為分析店內行為以及衡量銷售策略提供了新的途徑。零售商必須吃透這些資料,以最佳化銷售策略,同時,透過忠誠度應用程式,對店內體驗進行個性化定製,並及時採取行動,促使顧客完成購置——最終標的就是提升所有渠道的銷售額。

透過分析POS機系統和店內感測器等資料來源,全渠道零售商可以:

就不同營銷與銷售策略對客戶行為和銷售產生的影響,進行相應的測試與量化。

依據顧客的購買和瀏覽記錄,確定顧客的需求與興趣,然後為顧客量身定製店內體驗。

監測店內顧客習慣,並及時採取行動,促使顧客當場完成購物,或是之後上網購置,由此保住交易。

三、透過預測型分析和定向宣傳,提升顧客轉化率

要在提升客戶獲取率的同時,降低成本,零售企業需要有效地進行定向促銷。為此,商家需要全方位地瞭解顧客,並掌握盡可能準確的預期。

歷來,顧客資訊都僅限於交易發生時的地理資料。但如今,顧客的互動行為多於交易行為,而這些互動發生在社交媒體等多種渠道上。考慮到這些趨勢,對零售商最有利的做法,就是將顧客在互動過程中生成的資料加以利用,將其轉變為顧客資訊與洞見的寶庫(例如,理解他們的喜好)。

將顧客的購物記錄和個人資料,及其在社交媒體網站上的行為結合起來,通常能揭示出意料之外的洞見。打個比方,一家零售商的多名高價值顧客都“喜歡”在電視上觀看美食頻道,而且經常在全食超市購物。這種情況下,零售商就可以利用這些洞察,在烹飪相關的電視節目中、Facebook頁面上,以及有機食品店內,投放有針對性的廣告。

結果會如何呢?這家零售商的顧客轉化率有可能大幅提升,獲取客戶所需的成本也有望顯著降低。

四、顧客歷程資料分析

如今,顧客所掌握的便利條件超過了以往任何時候。基於可以獲取的資訊,顧客可以視便利與否,隨時隨地做出購買決定,或是直接購買。

與此同時,顧客的期望值也更高了。他們期待企業提供前後一致的資訊,以及跨渠道的無縫體驗,這些體驗要能反映出他們的購物記錄、喜好和興趣。客戶體驗的質量比以往任何時候都更能推動銷售額與顧客保留率。這就需要從資料中獲取洞見,助你理解每一位顧客的跨渠道歷程。

藉助大資料工程技術,零售商得以將結構化與非結構化的資料結合起來,作為單一資料集加以分析,將不同的資料型別一網打盡。分析結果可以揭示出你未曾預料到的全新的樣式和洞察,甚至可以帶來傳統分析手段無法企及的結果,比如:

顧客歷程的每一步究竟發生了什麼?

哪些是你的高價值顧客?他們的行為方式是怎樣的?

與他們互動的最佳方式與時機是什麼?

五、運營分析與供應鏈分析

由於產品生命週期的加快以及運營的日益複雜化,零售商開始利用大資料分析來理解供應鏈和產品分銷,以期縮減成本。最佳化資產利用、預算、績效與服務質量的壓力不可小覷,對此,很多零售商都深有體會。因此,取得競爭優勢、提升業務表現就顯得格外關鍵。

使用資料工程平臺來提升運營效率的關鍵,是利用它們去發現隱藏在日誌、感測器和機器資料中的洞察。這些洞察包括有關趨勢、樣式和異常情況的資訊,這些資訊可以改進決策,改善運營,並大幅縮減成本。

伺服器、工廠裝置、顧客持有的裝置、手機訊號發射塔、電網基礎設施,乃至產品日誌——這些都是能產生有價值資料的資產。這些資料支離破碎(通常是非結構化的),其收集、準備和分析不是什麼簡單的任務。每隔幾個月,資料量就有可能翻倍,而且資料本身也很複雜,通常存在幾百種不同的半結構化與非結構化格式。

在一個加速擴張的市場中,零售企業要維持競爭優勢,就有必要尋求創新手段,主動利用新的大範圍的資料來源,這一點正變得愈加重要。在資料的幫助下,零售商可以深入理解顧客資料,進而獲取寶貴的商業洞見。
轉自品覺公眾號

原文: Cash In Data Analytics: 5 Big Data Use Cases forRetail

來源: https://www.retailtouchpoints.com/features/executive-viewpoints/cash-in-data-analytics-5-big-data-use-cases-for-retail

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