零售「增長黑客」：5大經典的零售大數據用例

　 阿里云優惠券 先領券再下單

從多渠道產生的海量數據，使得零售行業的邊際不斷擴大，也為零售企業實現前所未有的價值和競爭優勢提供了新的機遇。從商業角度來看，零售商需要使整個企業內的人員快速、準確且自信地做出決策，而實現這一目標的唯一方法是利用大數據制定最佳計劃和決策，從而更深入地了解客戶，發現隱藏的趨勢，揭示新的機遇。

為了更好地理解零售行業中大數據分析的價值，讓我們來看看以下5個經典用例，目前它們正在各個領先的零售公司中得到廣泛實踐。

1.零售客戶行為分析

以數據為導向的客戶洞察力通常被認為對于提高客戶轉化率、制定個性化營銷活動、增加營收、預測并避免客戶流失以及降低客戶獲取成本等挑戰具有至關重要的意義。但今天的消費者通過多個交互渠道與零售商互動-包括移動設備、社交媒體、商店、電子商務網站等，這極大地增加了企業必須聚合和分析的數據類型的復雜性和多樣性。

當所有這些數據匯總起來并進行分析時，它將產生前所未有的洞察力。例如：

誰是您的高價值客戶？是什么促使他們購買更多？他們的行為方式如何表現？如何觸達消費者以及何時是最佳觸達時機？

......

有了這些見解，您就可以改善客戶獲取并提高客戶忠誠度。搭建諸如觀遠數據智能分析平臺的數據工程是解析您的客戶行為數據的關鍵所在，因為您可以實現一次性組合、集成和分析所有數據，以生成推動客戶獲取和忠誠度所需的洞察力。

觀遠數據-消費行為分析示例

2.打造個性化店內購物體驗

在過去，商品推銷被認為是一種藝術形式，也沒有真正的方法來衡量商品推銷對消費者購買決策的影響。隨著在線銷售的興起，出現了一種新的趨勢，即購物者可以在店內體驗商品實物，然后在線上購買。

人員跟蹤技術的出現，為分析商店購物行為和衡量商品推銷工作的影響提供了新的方法。數據智能分析平臺可以幫助零售商理解他們的數據，優化營銷策略、與消費者建立可信賴的聯結，并適時進行產品露出，推動消費者完成購買，從而打造個性化的店內購物體驗，最終目標是帶來所有渠道銷售的全面提升。

數據智能分析平臺將店內的客戶數據轉變為零售商的核心競爭優勢，從數據中獲取的洞察力可以推動交叉銷售（*即發現現有客戶的多種需求，并通過滿足其需求而實現銷售多種相關的服務或產品的營銷方式。），提高促銷效果等等，這些數據可以從以下這些方面收集：

網站POS系統移動應用供應鏈系統店內傳感器相機

......

在智能數據分析平臺的幫助下，全渠道零售商可以實現：

測試和量化不同營銷和商品策略對客戶行為和銷售的影響使用客戶的購買和瀏覽記錄來識別需求和興趣，然后為客戶打造個性化的店內服務監控店內客戶行為并及時推動客戶提供店內購買或之后的在線購物，從而使消費者購買保持在零售商的可控范圍內

觀遠數據-門店服務質量分析示例

3.通過關聯分析和有針對性的促銷提高轉化率

為了以較低的成本獲取更多的客戶，零售企業需要制定有效的促銷策略，這需要其對現有客戶和潛在客戶的360度視圖描繪得盡可能準確。

以前，客戶信息僅限于銷售交易期間統計到的數據，但是今天，客戶與零售企業交互的次數超過了交易本身-這些交互通常發生在社交媒體上，包含多種渠道來源，這促使零售商不得不開始重視客戶通過交互而生成的海量數據的價值。

智能數據分析平臺能夠串聯客戶購買歷史和個人資料，以及社交媒體網站上的行為，這種相關性往往會揭示出意想不到的結果，例如，零售商的高價值客戶喜歡在電視上觀看美食頻道并經常在全食超市購物，假如零售商從數據分析結果中獲取了這一信息，他就可以通過在與烹飪相關的電視節目，社交媒體頁面和有機雜貨店中精準投放廣告和特別的促銷活動推送，針對性地轉化這些高價值客戶，從而帶來整體客單價的提升。

使用數據智能分析平臺，全渠道零售商可以實現：

測試和量化不同促銷策略對客戶行為和轉化的影響使用客戶的購買和瀏覽記錄來識別需求和興趣，然后為客戶制定個性化促銷方案監控客戶行為和社交媒體活動，以便及時向客戶提供優惠，并刺激購買行為發生

觀遠數據-促銷活動分析示例

4.客戶旅程分析

今天的消費者比以往任何時候都更有自主性和連接性。借助成熟的移動互聯技術，他們可以在幾秒鐘內獲取他們想了解的任何商品信息。其中包括他們應該從哪里購買，以什么價格購買......然后再根據他們獲得的信息，隨時隨地進行購買決策。

與此同時，客戶期望也隨之增多。他們希望零售企業能夠跨渠道提供一致的信息和無縫銜接的購買體驗，優質的客戶體驗將比以往任何時候都更能促進銷售和客戶保留。鑒于這些趨勢，營銷人員需要不斷調整他們與消費者的聯系方式，這同樣需要有數據驅動的洞察力，來幫助您了解每個客戶跨渠道的消費旅程。

借助智能數據分析平臺，您可以將社交軟件、收銀系統、客戶管理系統等多種數據來源的數據整合起來進行分析，進而發現全新的客戶洞察并探索更具創造性的銷售模式，而這些是運用傳統分析無法達到的。通過智能分析，您將能夠回答復雜的客戶旅程的問題，例如：

客戶旅程的每一步都發生了什么？誰是您的高價值客戶以及他們的行為方式？如何以及何時與他們聯系最好？

觀遠數據-會員分析示例

5.運營分析和供應鏈分析

零售行業更快的產品生命周期和不斷復雜的運營，讓零售商必須使用大數據分析來了解供應鏈和產品分銷，從而降低成本。許多零售商都深知優化資產利用率、預算、性能和服務質量的巨大壓力，因此推動更好的業務績效來獲得競爭優勢至關重要。

利用智能數據分析平臺提高運營效率的關鍵是利用它們來解鎖埋在日志、傳感器和機器數據中的洞察力。這些見解包括有關銷售趨勢，運營模式和異常值的信息，這些信息可以改善決策，提高運營績效并節省數百萬美元。

服務器，工廠機器，客戶擁有的應用設備，手機信號塔，能源網格基礎設施甚至產品日志 - 這些都是數據資產的載體。收集，準備和分析這些碎片化數據并非易事，因為數據量可能每幾個月翻一番，數據本身也很復雜 - 通常有數百種不同結構化的格式。

智能數據分析平臺允許您快速組合多數據源，如CRM，ERP，地理位置和公共數據等，然后您可以采用平臺預置的分析工具和模型，使用此數據來檢測異常值以及進行基于時序的分析、因子挖掘，以及解析，轉換和可視化數據。

觀遠數據-供應鏈分析示例

結語

數據智能分析平臺快速匯集并探索大量多數據源數據，從而得以發現隱藏其中的新模式、新關聯、新趨勢，這為零售企業帶來了深入的客戶洞察以及其他有用的業務信息，并帶領零售從業務洞察走向了業務決策的發展進程。

它的業務影響是真實且有效的。根據IBM商業價值研究所最近進行的一項研究：“百分之二十二的零售商報告顯示，使用信息（包括大數據）和分析正在為其組織創造競爭優勢，相比之下，63％的跨行業受訪者表示。我們還發現零售商正在采用更加務實的即以業務驅動的方法處理大數據。最有效的大數據策略首先是確定業務需求，然后定制基礎架構，融合多數據源分析以支持業務機會。“

對于零售公司來說，要想在加速市場中保持競爭優勢，他們主動尋求創新的大數據應用方式變得越來越重要。借助觀遠數據智能分析平臺，零售商將得以更深入地了解客戶數據，從而獲得有價值的業務洞察力。查看零售智能分析白皮書了解更多信息。

申請創業報道，分享創業好點子。點擊此處，共同探討創業新機遇！