大数据能给新零售带来了什么?如何运用?

客利得
2020-05-13 11:33

传统实体零售企业最大的弊端就是不能收集消费者的有效数据,也不能对消费者的消费行为进行分析,预测、从而无法根据数据分析来实现精细化的运营管理与精准营销。虽然现在很多零售企业也都试图同时发展线上与线下的业务,但都没有取得明显的效果。主要原因在于,这些企业没有打通线上线下的数据节点,造成大量重要数据的缺失,导致难以绘制精准的消费者画像。由此可见,在企业践行新零售的过程中,大数据技术是必不可少的工具。

大数据

一、那么应用大数据的流程是什么呢?

首先通过一些平台和渠道,采集大量消费者消费行为所产生的数据;然后再对这些数据进行整理与分析,为消费者“画像”,构建出数据模型;最后根据数据分析得出的结论,制定产品生产和营销的策略。

二、那么如何运用大数据呢?

在新零售时代,如何收集、分析和应用大数据?如何让大数据发挥更大的作用?这些都是企业应该认真思考的问题。一般情况下,大数据可分为三种流派和四个应用维度。

1、三种流派

(1)数据流

是指企业通过对大量相关数据进行多维度的分析和解读,更精确地掌握消费者在某段时期的消费倾向。

(2)技术流

是指零售企业通过对大数据进行挖掘,进一步分析消费者的偏好。这就要求企业必须要保证数据充足,以使其能运用各种各样的数据模型、方法论对大数据进行深度解读。

(3)艺术流

是指零售企业通过分析大数据来了解时下社会生活的方方面面,例如,人们的审美情趣、思想观念、文化素养等。

2、应用大数据四个维度

(1)大数据预测

企业利用大数据进行预测的核心目的就是预测消费者的下一步需求,并通过对消费者需求的准确把握,改进自己的产品和营销手段,为消费者提供更加精准的服务,以抓住市场发展趋势和消费者的口味,达到提升企业的利润和口碑、降低生产成本的目的。其具体的做法如下。

(2)大数据营销

利用大数据进行精准的用户画像分析,零售企业才能实现广告的精准投放,为消费者提供令他们感兴趣的个性化产品,激发消费者潜在的购买欲望,为企业创收。

(3)全真模拟供应链、

一般来说,企业全真模拟供应链的方法是,企业借助互联网的特有功能,以真实供应链管理的情景为参照物,运用先进的仿真技术,针对供应链流程中的随机因素,引入各种约束条件,然后再根据随机因素的特定概率分布,构建出若干个相互关联的供应链场景模型。

(4)大数据服务

无论是在线上网店购物,还是在线下实体店购物,消费者在购物过程中所产生的消费数据都会被零售企业记录下来,成为重要的数据资产,对企业的生产营销产生重大的指导作用。由此,一些专门为零售企业提供大数据服务的平台应运而生。

综合来讲,大数据对于新零售的作用毋庸置疑,如果没有了大数据的支撑,新零售企业就好比失去了双眼,完全无法了解消费者的需求,洞悉消费者的心理,其后一系列以消费者为核心的营销举措也都注定变为泡影。

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文章部分内容来源《新零售:模式+运营全攻略》  作者:张箭林

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