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建立数据驱动思想,数据分析技术助力新零售
作者:本站收录
时间:2017-07-04 14:49:14
由于流量红利消失,伴随线上渠道个性化服务与用户体验缺失,线上拉新成本逐渐升高;而线下渠道正在加紧布局,新技术的应用不断带给用户个性、自助式的体验。
关键词: 传感器 数据分析
建立数据驱动思想,数据分析能力帮助传统转型新零售

  新零售时代,一些零售翘楚正在建立起以用户为中心的业务模式,通过全量用户数据源和新兴技术来支撑全渠道业务模式的持续优化。神策数据创始人 & CEO 桑文锋在演讲中介绍,随着线上下数据壁垒的打破、用户行为与业务交易数据打通、全部门与全场景实现数据驱动三方面的趋势,让零售行业正在发生新的变化,他同时讲述了聚美优品、中商惠民、倍全真实应用场景。以下是核心内容提炼:

  传感器等应用打破线下数据采集之殇

  由于流量红利消失,伴随线上渠道个性化服务与用户体验缺失,线上拉新成本逐渐升高;而线下渠道正在加紧布局,新技术的应用不断带给用户个性、自助式的体验。伴随着这一趋势,新零售时代下,零售企业的线上线下渠道出现了不同程度的偏颇:线上以引流与拉新为主;线下渠道以留存为主。

建立数据驱动思想,数据分析能力帮助传统转型新零售

  从前线上渠道可以实现全量数据采集。产品人员通过用户购买流程这个漏斗来找到优化方向,而传统线下门店只能采集购买信息。新零售时代到来,线上下数据壁垒亟待打破,随着传感器的发展,线下零售业开始了新的尝试:

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  传感器作为物联网中一个从外界接收信息的载体,被誉为物联网、智能设备等的“心脏”。例如美国亚马逊推出的“Amazon Go”超市,这是一种无需结账的新商店。店中装有利用机器学习和算法的传感器,不用排队便可自动结账。再如极视角,它通过视频识别用户是不是试穿了某一件衣服,是不是试戴了某一顶帽子,将零散的数据收集。

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  综上,数据采集的壁垒在打破,新零售时代线下数据发生了变化,得益于以下几方面:

  第一,更为便利的会员注册,ID 串联称为可能;随着微信、支付宝等支付方式的出现,通过 ID 串联对同一个人的追踪成为可能。

  第二,基于会员管理,对已有客户进行挖掘。随着 SCRM(Social Crm)的发展,实现了多渠道导入客户资源,以及统一管理客户。

  第三,No Lines,No Checkout。这是亚马逊提出的概念。人类工作一直在追求更高效率,机器会代替部分人类工作,随着各式各样传感技术的发展,这种趋势是挡不住的。

  新零售,线上线下融合要打通“三关”

  新零售时代的零售企业线上线下融合要打通“三关”,这也是神策数据在新零售的数据分析思路,如下:

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  第一,线上线下数据打通。越来越多的零售企业,如良品铺子、上海百联等企业,有线上与线下业务,线上下数据的串联能够形成全面、完整的用户画像,这是新零售的第一步。

  第二,用户行为数据与业务交易数据打通。线下 POS 机记录了用户的交易数据,但是交易主体情况并不知道。如用户何时进了你的店?在哪些商品面前停留?停留了多长的时间?最后拿起了什么商品……这些数据不断被记录与完善,再结合交易数据我们就可以进行漏斗分析,了解用户整体的转化情况。

  第三,全部门全场景的数据驱动。我们强调的数据驱动,应该是企业里各个部门,包括市场营销、产品运营、用户运营、管理者等都在进行数据驱动,数据驱动是全部门、全场景的事情。

  聚美优品、中商惠民、倍全企业新零售实践

  神策数据围绕这三个方面,不断推进零售企业线上下数据的融合。聚美优品、中商惠民、倍全是神策数据的三种不同商业模式的零售企业客户,其新零售实践给予行业较大的参考价值。

  一、聚美优品:构建完整线上解决方案

建立数据驱动思想,数据分析能力帮助传统转型新零售

  聚美优品是典型的纯线上零售。从渠道来源、渠道转化、渠道流程优化、用户留存等方面构建了完整的线上解决方案:

  渠道来源。电商广告界有句名言:我知道我有一半的广告费都浪费了,但是我不知道是哪一半。在不同的渠道来源中,聚美优品需要判断出哪些渠道有效果?哪些渠道来的线索更优质?从而为电商投放与推广提出指导意义。为此借助神策分析平台标记用户渠道来源,评估渠道拉新效果。

  渠道转化分析。吸引用户到电商平台不是目的,重要的是跟踪到用户的激活。聚美优品跟踪到用户购买才算是真正的转化,分析不同渠道注册及消费转化,调整投放策略很重要。值得强调的是,渠道转化分析是市场投放和用户转化的要关心的重要指标,它传递出你的用户是否真正发生了购买行为。

  激活流程的优化。聚美优品通过数据分析不断地优化激活/注册流程,让整个的转化激活的流程变得更加的容易,杜绝“卡壳”,从而让用户与留存购买变得水到渠成。

  用户留存。电商企业想读懂用户留存,可通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况,关注用户留存变化与留存规律,并在用户流失前采取相应措施,激励这些用户继续使用应用,如此来增加用户粘性。

  利用 PaaS 平台开发。神策数据对接聚美 BI 系统,进行互补分析。在精准推荐方面,基于可曝光的数据,聚美优品不断改进背后的运营逻辑和算法,让准确率提升 10%。

  二、中商惠民:数据驱动的“人”、“货”、“场”管理

  中商惠民以新型经销者身份,对社区超市售货和进销存管理提供支持,通过神策分析实现“人”“货”“场”的数字化管理。

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  “人”的管理:勾勒用户画像与科学评估业代

  在新零售时代,“人”的管理主要包括对客户管理和业务人员管理两方面。

  客户管理:中商惠民在数据分析平台上能够了解到客户使用产品的频率、活跃天数、使用深度、采购趋势等数据指标,快速甄选出高活跃度客户、一般活跃客户、流失风险客户。做到预警客户流失,挽救流失有的放矢。

  业务人员管理:为保证对业务代表考核的科学性,中商惠民多维度全面地考量业务人员。当数据分析平台与 CRM 对接后,管理者可以按时间周期汇总业务代表拜访客户情况、分布、订货情况等,并能针对性分析单个业务代表的行为线路(时间、路线内外的操作情况——拜访、上传等操作)等。

  “货”的管理:科学布局智能供应链

  “货”的管理离不开对供应链监控,提高供应链效率是零售企业致胜的基础,这是重新审视市场需求与供给的全过程。

  中商惠民掌握了不同规模的商超客户的经营品类、采购频率、销售总量、偏好分析等数据后,中商惠民可精准勾勒用户画像,找到重点客户的“高频货”,并结合实际合作品牌对商超客户进行选购引导,进而可以评估商品品牌铺货的合理性。

  同时,中商惠民能够作为经销商,为保证阶段性的销售任务达标,经销商要实时了解各城市、各阶段的铺货情况,以实现市场渠道终端品牌销售的精细化管理,以保证向品牌商交付优质业绩单。

  “场”的管理:精细化运营,实现多渠道互动体验

  科学的数据分析帮助中商惠民无限逼近客户真实意愿,零售企业通过改进购买决策路径、优化列表页的体验提升首页流量分配效率,最终提升用户的转化率。简言之,不同的人,在不同的场,配以不同的货。

  三、倍全:数据驱动线上、线下业务的融合

建立数据驱动思想,数据分析能力帮助传统转型新零售

  倍全是中国首个以互联网 + 便利店为载体的社区生活服务平台。倍全为厂家/产地搭建了一个线上线下深度融合的全渠道直接交易平台,减少了中间交易环节,降低中间流通成本。倍全通过门店的销售动态、商品类别的销量动态和区域特性分析、门店内品类的销量分析等实现订单数据的实时分析,并借助新老客户的 ID 识别,将线上和线下数据进行融合和交叉分析,精准勾勒用户画像。

建立数据驱动思想,数据分析能力帮助传统转型新零售

  新零售时代,是以客户为核心的全域洞察时代。在新服务业态下,客户数据不完整,粒度粗糙等已成为零售企业发展最大羁绊。神策数据帮助企业从科学的数据采集与数据分析,搭建基础数据,并提出二次开发的接口,让企业在开放的平台架构上,进行灵活且强大的多维分析,让企业洞察用户需求,用数据实现全方位精细化运营,最终实现流通链的高效重塑。

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