科技已對眾多行業產生積極影響—從金融到教育再到醫療保健。而零售行業經歷了其中最激進的技術變革之一,其原因是為努力滿足購物者日益個性化需求的購物體驗。尤其是大數據分析已經幫助許多零售商增加了盈利,并且在整體客戶體驗方面展現長足的進步。事實上,大多數零售商認為,未來的顧客將通過技術促進消費。新產品的創新與生產曾經改變這個世界,比如個人計算機、智能型手機今日大多數產品的變化都只是強化現有的產品類別或加以修改而不是創造出全新的類型。那么接下來這個世界需要什么?IBM每年所進行的「全球CEO調查報告」,問到對企業未來營運影響最大的變革因素是什么?在2010年時,科技因素僅在第三名,但2015年時科技已成為影響企業營運第一的因素,任何產業都不能忽略大數據。品牌商明白大數據中的價值,運用大數據才能使利益最大化,大數據分析以及數據科學還是會對某些關鍵業務產生巨大影響。在美國絕大多數的購費者承認,在購物使用優惠券或折扣代碼。為了讓生意更好,零售商必須先自問,“這些‘促銷’交易能為我的生意帶來什么樣的價值?”當然,促銷交易可將消費者吸引進門店里,但它幾乎不是為建立長期客戶忠誠度的有效策略。相反,零售商可以分析歷史數據,并利用預測模型,以分析確定這些促銷將在未來長期會產生何種影響。例如,一個數據科學家和數據分析師組成的團隊分析在還未出現優惠券時的消費者的購買行為。接著,他們會與出現優惠券后的購買行為進行比較,并發現優惠券與折扣有多少的效果。有了這些信息,他們評估通過使用優惠券產生的購買是否比不打折產生的購買受到的損失多。有了這類技術,零售商可以調整其補貼戰略,在某幾個產品大類加大折扣的力度,而利潤較低的類別則不做折扣或促銷。這樣做的結果便是零售商平均每月利潤明顯提升。零售商還可以分析產品供應的數據并尋找出最能與現有和潛在消費者產生共鳴的營銷術語,視覺效果以及銷售價格。通過這些數據分析來改變產品展示,零售商通常可以提高銷售率。例如,Uber(優步)將整個商業模式建立在人口與服務銷售的大數據分析之上。Uber利用用戶的個人數據,通過定位其位置信息以及分析交易率為他們匹配最合適的司機。正是因為這種更加個性化的體驗,消費者更偏愛Uber提供的個性化服務,而不是其競爭對手—普通的出租車。建立客戶忠誠度永遠是品牌中的一個首要任務,獲取一個新客戶的成本是維護現有客戶的6到7倍。通過從大數據分析可以洞察出,比如什么類型的客戶更容易流失,零售商可以確定如何最好地改變他們的整體策略來避免這些客戶流失掉,這樣一來,零售商可以顯著地降低其每月流失。降低了客戶流失率,品牌現在能夠更好地計算終身價值,甚至可以將非常大量的營銷成本從銷售中賺回。 考慮到大數據分析投資回報率,零售商將繼續采取解決方案,以提高客戶生命周期價值,凈推薦值以及品牌認知度。這似乎是一個品牌達到雙贏的辦法,大數據分析使零售商將歷史信息聚合起來發現誰是他們的客戶,如何更好地打動顧客,滿足顧客的需求與偏好在未來會對營業額產生重大影響。隨著新技術不斷地出現,零售是使其顯著發展的保障。但是,有一點是肯定的:大數據分析在目前看來是最有效的技術。原文鏈接:http://www.bsminfo.com/doc/big-data-analytics-real-world-benefits-for-retailers-0001
大數據應用專家-辰智廣州公司總經理梅旭照博士
大數據已不是營銷的熱門宣傳,而正在改變與影響這個世界與企業!現在越是貼近消費者,面對消費者越多的零售業,在美國有上千個門市的女裝零售商Chico's,前幾年感受到傳統商業模式的局限,因此決定改弦易轍,引進大數據分析技術,來重新審視其多年來累積的客戶資料。Chico's從昔日的事務歷史記錄中,篩選出較受歡迎的產品,并選擇最適合的促銷手段;一旦發現銷售不佳的產品,該公司也可以迅速調整促銷策略。善用大數據讓Chico's挽回了更多流失客戶,成功率是以前的三倍。
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辰智-大數據應用專家
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