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零售业拿不准顾客喜好?看看这家企业如何借“大数据”的东风

数据的价值在事前预测,而不是事后分析。精准预测模型让营销人员不必再猜,让购买率大幅提升。

任何生意都有窍门,但零售业永远只有一个成功之道:打通人、物、店的三角关系,做到物畅其流、人畅其行,但这个难题始终悬而未决。零售业数百年来变革缓慢,人流、物流、资金流进化有限,直到出现了数据信息流,才颠覆了零售业运行的百年规则,为“猜”划了休止符。

零售业拿不准顾客喜好?看看这家企业如何借“大数据”的东风

运营一家商店就像治理国家,需要同时处理内政与外交体系:对内,必须管理种类繁多的产品、掌握库存、维系顾客关系;对外,要向众多供货商下订单、联系配送。推动商店企业蓬勃发展的必要条件,就是要建立一套有效率的运作机制,实时调度、掌控每个环节,确保每日资金流、物流、人流、信息流运行顺畅。

看似复杂的多条关系线,说穿了要处理的就是“人─物─店”之间的关系,人——物,物——店,人——店,这3条双向关系线,决定了一家零售店的生存命脉。

一个消费者想买什么商品?商品有没有送到店里?人选择了哪家店购物?这些问题曾经是非常棒的问题。据统计,美国零售业每年因为人、物、店的断点,损失700亿美元。到底出了什么问题,让零售业的“人─物─店”的流程出现断点?

答案就是“猜”,总是“猜”顾客想要什么、需要什么,成为零售业最大的致命缺陷。

零售业拿不准顾客喜好?看看这家企业如何借“大数据”的东风

在一家商店,常见的状况是没办法让客人买到想要的商品,原因有三种:一,没有在第一时间准确地推荐顾客适合的商品;二,店面上架的商品不适合该区域消费者;三,商品缺货来不及补。这都是商家“猜”错了,造成推荐错误、选品错误、备货缺失;久而久之,顾客对商店失去信心,便会转而向其他商店或品牌购买。

从现在起,别再猜了,因为顾客想买什么,已经通过数字全告诉你了,人、物、店的断点,就用大数据连接。


主客易位:从品牌中心到顾客中心

为什么不用再猜?数据到底改变了什么?

从最实际的供应链成本切入,最大的利基在于降低库存,信息畅流。一旦采购、物流可以自动化运作,存货周转率自然提高,而设立了“及时供货”的新标准,企业就可以省下仓储成本,达到获利最大化。

库存量最小,意味着采购与配送必须更为敏捷。供货商在数据中心得到商品流通动态信息,各分店的销售统计数据、各仓库的调配状态、销售预测等数据后,以此作为安排生产、供货和送货的依据,达到少量多次的实时配送。

“及时供货”不再是天方夜谭,追根溯源真正的原因是准确掌握顾客喜好。

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黛安芬

当企业和品牌已经深知数据的力量,不约而同都将目光放在“会员数据”时,就是数据运用的最佳起点,也是最有潜力的数据矿产。顾客体验与回馈,不仅可以修正产品,也能达到产销平衡。

在台湾已经营47年的外商内衣品牌黛安芬,建立了从制造、零售到服务的一条龙业务,如何从单一渠道发展到多渠道,甚至到现今的虚实整合全渠道(omni-channel)的营销方案?我的老朋友、黛安芬董事总经理康翔泰找到了答案,他说:“主客易位,顾客是唯一的答案!”

以往,因为业绩导向,从单一渠道拓展到多渠道,从百货公司柜台延伸到临街商店,想法单纯,“要让商品接触顾客的机会变多”。电商兴起,开启多元渠道时代,同时也出现渠道销售混乱的情形,将O2O的线上销售视为另一个销售渠道,而非策略型的全渠道经营思维(详见下图)。

全渠道与多元渠道(multi-channel)最大的差异就在价值核心,前者以顾客为中心,后者以品牌为中心。也就是说,全渠道得以实现,来自以顾客为中心的虚实数据整合,作为延伸到未来销售的利基点,但多元渠道只是品牌发展策略的浅层思考,并没有产生太多的长期价值。

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全渠道以顾客为中心

零售业从单一渠道、多渠道、多元渠道到全渠道策略。经营思维从“要让商品接触顾客的机会点变多”,变成策略型的全渠道经营思维。全渠道与多元渠道最大的差异就在价值核心,前者以顾客为中心,后者以品牌为中心。全渠道是以顾客为中心的虚实数据整合,作为延伸到未来销售的利基点,多元渠道只是品牌发展策略渠道的浅层思考,并没有产生太多的长期价值

与消费者连接的所有关系线,就是创新的来源,也是创造品牌新价值的动力。“创新就是创价”,我的老朋友康翔泰先生如此说。而搭起这些关系线的桥梁,就是大数据。

不过,万事开头难,数据运用也是如此。光有数据还不够,要把数据整理好。我发现面对庞大的会员资料,黛安芬遇到的第一个问题是“塞住了”,如同很多品牌将会员机制、红利计算通通让POS系统承担,像是一锅大杂烩,什么数据都有,但却无法找到有价值的数据,这也是所有品牌面对数据应用时最头痛的地方。

POS系统的出现,降低了订货与库存管理都靠人力的经营成本,逐日累积的每笔交易记录、实时库存盘点,成为零售业的帮手。如今,POS系统面临超载的问题,解决问题的第一步是整理资料,调配出最完美的数据比例,让数据大杂烩变成美味的鸡尾酒。

零售业拿不准顾客喜好?看看这家企业如何借“大数据”的东风

在数据分析上,这个基本功的步骤称为数据整合,秘诀是“以人为中心”,把资料汇总在一起。举例来说,会员卡号、身份证号、车牌号码,这三方数据放在一起,如何判断这是同一个人?如果不知道是同一个人,根本无法做出任何决策判断,只会白白浪费营销资源。

因此我们开始做平台分流,让数据单纯化,等同于练好基本功,价值随之源源不断地产生,成为精准预测模型的基础。


精准的下一步——推荐模型:手里拿的至少有一件是对的

数据最大的价值是协助决策,而不是事后分析,“精准推荐”成为大数据改变零售业的核心功能。

通过直观的消费记录,过去销售人员一样能从系统中查询到顾客消费记录。假如有一位顾客共买了10件内衣,其中有5件是黑色。那么,她今天来到店里,你开始猜她想购买的第11件内衣是什么颜色?要继续推荐黑色?还是选择其他色系?

一念之间的决定,就是来自销售人员的“猜”,猜想推荐最新款式的黑色,或是根据消费者的年龄来做推荐的判断,当你发现消费者只有一次的试穿机会,这么做,风险似乎太大了。

当消费者只有一次的试穿机会时,你的任务就是如何让消费者在走进试衣间的时候,手里拿的至少有一件是对的。从顾客踏进店门的那刻,已经可以定制出顾客的专属购物列表,数据平台提供一套“好的预测”,顾客的提袋概率就能大幅提高。

零售业拿不准顾客喜好?看看这家企业如何借“大数据”的东风

以黛安芬于2015年6月推出的“stand up for fit”(SUFF挺身而试,内衣量身试穿服务)活动为例,从身材诊断、穿衣服的搭配困扰、生活状态、最在乎的内衣条件……这些顾客提供的主观数据,加上销售记录的交叉核对,发展出每个人专属的内衣推荐模型。

一对一营销是最好的服务,数据整合改变了企业的营销方式,包括平台的分工、专业的分工,还有角色的分工,而我们下一步将运用“推荐”成为数据支持的销售模式。以往是销售人员的经验值判断,是靠人做判断,现在人为因素降低了,经验已经不是累积在人的身上,是完全依赖消费者的行为去做推荐。未来,销售人员不再只是销售人员,而能以专业的数据预测,搭配人性的亲切互动推荐商品,升级成为顾问。


人、物、店的断点,就用大数据连接

商场竞争是分秒间发生的事,竞争优势就在于大量消费者数据演算之后,谁能最快对消费者的需求做出最适当的响应。精准大数据代表着速度,还有决策效率与质量的提升。

“获利”绝对是企业经营的共同目标,背后的动力来自服务流程的变革,数据的力量,就展现在营运流程的优化。推荐式的“商品预测”就是最好的服务体验,回归到数据的价值是为了做事前预测,而不只是事后分析。

大数据分析不是一个冷冰冰的工具,而是以人为中心的全局思考。每个品牌都像是站在一条势均力敌的拔河绳上,一边是品牌发展的理想愿景,另一边是现实的绩效考验,在这段拉扯关系上,顾客成为平衡点(详见下图)。

零售业拿不准顾客喜好?看看这家企业如何借“大数据”的东风

钻石型顾客关系管理

企业在发展品牌理想与追求绩效的同时,顾客是最佳平衡点。所以,以顾客为中心发展出的所有关系线,是企业长期发展的保证。以上图为例,顾客只有对空间、销售人员、商品三者同时满意,才会埋单。


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