智科软件|西安小程序开发|西安软件公司|西安微信二次开发 首页 新闻资讯 大数据 查看内容

数据分析:零售业的5大数据用例

2019-7-9 16:21| 发布者: 肖荣| 查看: 773| 评论: 0|来自: 网络

摘要: 为了更好地理解零售行业中大数据分析的价值,让我们来看看以下五个用例,这些用例目前正在各个领先的零售公司中发挥作用。一、零售业客户行为分析深入,以数据为导向的客户洞察力对于应对诸如提高客户转化率,个性化 ...

为了更好地理解零售行业中大数据分析的价值,让我们来看看以下五个用例,这些用例目前正在各个领先的零售公司中发挥作用。

一、零售业客户行为分析

深入,以数据为导向的客户洞察力对于应对诸如提高客户转化率,个性化营销活动以增加收入,预测和避免客户流失以及降低客户获取成本等挑战至关重要。但今天的消费者通过多个交互点与公司互动如:移动,社交媒体,商店,电子商务网站等。这极大地增加了您必须聚合和分析的数据类型的复杂性和多样性。

当所有这些数据汇总并一起分析时,它可以产生前所未有的洞察力。例如,谁是您的高价值客户,是什么促使他们购买更多,他们如何表现,以及如何以及何时最好到达他们?有了这些见解,您就可以改善客户获取并提高客户忠诚度。

数据工程是从您的客户行为数据(结构化和非结构化)中获取洞察力的关键,因为您可以一次性组合,集成和分析所有数据,以生成推动客户获取和忠诚度所需的洞察力。

二、利用大数据个性化店内体验

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、通过预测分析和有针对性的促销提升转化率

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

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

由于产品生命周期的加快以及运营的日益复杂化,零售商开始利用大数据分析来理解供应链和产品分销,以期缩减成本。优化资产利用、预算、绩效与服务质量的压力不可小觑,对此,很多零售商都深有体会。因此,取得竞争优势、提升业务表现就显得格外关键。

使用数据工程平台来提升运营效率的关键,是利用它们去发现隐藏在日志、传感器和机器数据中的洞察。这些洞察包括有关趋势、模式和异常情况的信息,这些信息可以改进决策,改善运营,并大幅缩减成本。

服务器、工厂设备、顾客持有的设备、手机信号发射塔、电网基础设施,乃至产品日志——这些都是能产生有价值数据的资产。这些数据支离破碎(通常是非结构化的),其收集、准备和分析不是什么简单的任务。每隔几个月,数据量就有可能翻倍,而且数据本身也很复杂,通常存在几百种不同的半结构化与非结构化格式。

在一个加速扩张的市场中,零售企业要维持竞争优势,就有必要寻求创新手段,主动利用新的大范围的数据来源,这一点正变得愈加重要。在数据的帮助下,零售商可以深入理解顾客数据,进而获取宝贵的商业洞见。

微信扫一扫,智科微站

陕ICP备11012894号-1

地址:陕西省西安市科技路18号新科大厦B1507   咨询电话:029-68018948

返回顶部