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大数据分析挖掘出的五大安全线索

随着零售业持续加速扩张,商户们也急于寻找大数据在零售业中的最佳用例。

2018年,光是零售业销售额就有望增长3.5%,电子商务则持续大幅迈进,预期增幅15%。从日志文档、交易信息,到传感器数据和社交媒体指标——这些新的数据来源为零售机构带来了新的机遇,助其在一个日益扩张的行业领域内,实现空前的价值与竞争优势。

零售商要在内部提供有利条件,使人们可以“快准狠”地做出决策。要达到这一目标,唯一的途径就是将大数据利用起来,制定最好的计划与决策,更加深入地了解顾客,并挖掘隐藏趋势,展现出新的机遇。

为更好地理解大数据分析在零售业发挥的价值,我们不妨看看以下五个用例,眼下,它们正在多家领先的零售企业中发挥作用。

一、零售业的顾客行为数据分析

提升客户转化率,以个性化的广告提振营收,预测并避免顾客流失,降低获取客户所需要的成本——要应对这类挑战,深层次的数据驱动型洞察至关重要。但如今,顾客通过多个交互点与企业互动——移动设备、社交媒体、门店、电子商务网站等等。因此,需要汇总与分析的数据的复杂性陡然上升,涉及的数据类型也骤然增加。

一旦这些数据得到汇总与分析,你将收获前所未有的洞见——比如说,最有价值的顾客是哪些,促进他们消费更多商品的动力是什么,他们的行为模式是怎样的?与他们互动的最佳方式与时机是什么?有了这些洞见,你不仅能收获更多客户,还能提升客户忠诚度。

要发掘顾客行为数据中隐藏的洞见——不论这些数据是结构化还是非结构化的——数据工程是关键。因为,你可以同时汇总并分析所有数据,进而得到所需洞见,以提升客户获取率与忠诚度。

二、利用大数据,将店内体验个性化

过去,销售被视为一种艺术形式,人们认为,商品销售中,决策的具体影响是无法确切衡量的。而随着在线销售的增长,一种新的趋势开始显现:顾客会先去实体店对商品作一番了解,继而回家网购。

行为追踪技术的出现,为分析店内行为以及衡量销售策略提供了新的途径。零售商必须吃透这些数据,以优化销售策略,同时,通过忠诚度应用程序,对店内体验进行个性化定制,并及时采取行动,促使顾客完成购置——最终目标就是提升所有渠道的销售额。

通过分析POS机系统和店内传感器等数据来源,全渠道零售商可以:

就不同营销与销售策略对客户行为和销售产生的影响,进行相应的测试与量化。

依据顾客的购买和浏览记录,确定顾客的需求与兴趣,然后为顾客量身定制店内体验。

监测店内顾客习惯,并及时采取行动,促使顾客当场完成购物,或是之后上网购置,由此保住交易。

三、通过预测型分析和定向宣传,提升顾客转化率

要在提升客户获取率的同时,降低成本,零售企业需要有效地进行定向促销。为此,商家需要全方位地了解顾客,并掌握尽可能准确的预期。

历来,顾客信息都仅限于交易发生时的地理数据。但如今,顾客的互动行为多于交易行为,而这些互动发生在社交媒体等多种渠道上。考虑到这些趋势,对零售商最有利的做法,就是将顾客在互动过程中生成的数据加以利用,将其转变为顾客信息与洞见的宝库(例如,理解他们的喜好)。

将顾客的购物记录和个人资料,及其在社交媒体网站上的行为结合起来,通常能揭示出意料之外的洞见。打个比方,一家零售商的多名高价值顾客都“喜欢”在电视上观看美食频道,而且经常在全食超市购物。这种情况下,零售商就可以利用这些洞察,在烹饪相关的电视节目中、Facebook页面上,以及有机食品店内,投放有针对性的广告。

结果会如何呢?这家零售商的顾客转化率有可能大幅提升,获取客户所需的成本也有望显著降低。

四、顾客历程数据分析

如今,顾客所掌握的便利条件超过了以往任何时候。基于可以获取的信息,顾客可以视便利与否,随时随地做出购买决定,或是直接购买。

与此同时,顾客的期望值也更高了。他们期待企业提供前后一致的信息,以及跨渠道的无缝体验,这些体验要能反映出他们的购物记录、喜好和兴趣。客户体验的质量比以往任何时候都更能推动销售额与顾客保留率。这就需要从数据中获取洞见,助你理解每一位顾客的跨渠道历程。

借助大数据工程技术,零售商得以将结构化与非结构化的数据结合起来,作为单一数据集加以分析,将不同的数据类型一网打尽。分析结果可以揭示出你未曾预料到的全新的模式和洞察,甚至可以带来传统分析手段无法企及的结果,比如:

顾客历程的每一步究竟发生了什么?

哪些是你的高价值顾客?他们的行为方式是怎样的?

与他们互动的最佳方式与时机是什么?

五、运营分析与供应链分析

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