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主題:數(shù)據(jù)化思維——新零售時代 零售業(yè)運營的必殺技

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新零售時代的到來,必將加快整個零售產(chǎn)業(yè)鏈的構(gòu)建和融合,也將推動傳統(tǒng)零售企業(yè)的數(shù)據(jù)化改革。

電商經(jīng)濟的火熱發(fā)展助推著產(chǎn)業(yè)規(guī)模的裂變式擴大,極大的提高了人們的認識和消費水平,同時有效的促成了我國改革開放以來第三次消費升級;消費升級是新零售產(chǎn)業(yè)邁向新紀元的重要開端,而大數(shù)據(jù)則是幫助構(gòu)建零售產(chǎn)業(yè)終端數(shù)據(jù)庫模型的重要基礎(chǔ)。

隨著新零售時代的到來,傳統(tǒng)思維開始向數(shù)據(jù)思維轉(zhuǎn)型。人的消費主導地位要求我們更加貼近消費者,對消費者導向進行更細致的了解和分析,從而打通零售產(chǎn)業(yè)各個環(huán)節(jié),實現(xiàn)精準行銷,形成循環(huán)消費閉環(huán),構(gòu)建生生不息的新零售生態(tài)鏈。

在傳統(tǒng)零售時代,零售業(yè)經(jīng)營者往往對大數(shù)據(jù)這一技術(shù)壁壘知之甚少,例如:店鋪VIP顧客的貢獻率、責任區(qū)域內(nèi)顧客的退貨率、一定時間段顧客的流失率甚至銷售團隊的流失率都沒有完整的統(tǒng)計,更談不上有效的利用。新零售時代,零售商要想對目標消費者進行深入的了解和分析,還應(yīng)該從自身容易掌握的數(shù)據(jù)出發(fā),循序漸進。

挖掘“冷數(shù)據(jù)”  激活新效益

任何一家渠道商企業(yè),其本身就擁有大量待挖掘的可貴數(shù)據(jù)資源,但由于多數(shù)企業(yè)技術(shù)力量的匱乏,沒有對自身內(nèi)部大量“冷數(shù)據(jù)”(會員信息、銷售信息、售后信息等)產(chǎn)生足夠的重視和充分的發(fā)掘。

而這些企業(yè)當務(wù)之急是需要依托于大數(shù)據(jù)技術(shù),激活企業(yè)內(nèi)部冷數(shù)據(jù),通過專業(yè)化信息平臺建設(shè)和多源化數(shù)據(jù)采集, 全線打通內(nèi)部數(shù)據(jù),深入挖掘和分析數(shù)據(jù)資源,實現(xiàn)用戶會員跨區(qū)域共享信息,從而激活潛在用戶,甚至“老客新單”挖掘二次營銷機會,直接產(chǎn)生經(jīng)營價值,實現(xiàn)精準營銷。

有效把握“人、貨、場”之間的商業(yè)邏輯

“人、貨、場”這三個字能化解我們零售行業(yè)遇到的絕大多數(shù)問題。比如某個區(qū)域的客單價可能跟商品(貨物)有關(guān),也可能跟人(消費者)有關(guān),也可能跟場(場景)有關(guān),所以我們需要從人、貨、場三個方面去思索客單價下降的原因是什么,才有找到背后的經(jīng)營之道。而不是遇到一個數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題,我們就去找答案,答案往往隱藏在人、貨、場的邏輯之間。

線上公司與生俱來的優(yōu)勢就是對“人”的把握,對“用戶”的把握,“貨”和“場”反而成為了弱勢。所以線上公司要向線下發(fā)展,最大程度整合線下“貨”和“場”的資源,完成企業(yè)綜合全面的規(guī)模擴張。

不同的時期對“貨、場、人”三個因素的焦點與重心有所不同,在新零售時代,零售的重心如果還放在“貨”和“場”上,沒有在消費者和消費需求的共鳴性上做很好的把握,那就不叫“新零售”。

同樣,如果在客戶端方面有很好的數(shù)據(jù)資源與運營計劃,卻沒有把“貨”與“場”這兩個要素納入發(fā)展計劃之中,這也不是新零售。

針對用戶進行差異化運營

復合式文化生活空間蔦屋的創(chuàng)始人說,把商品塞進來客戶就會喜歡的時代已經(jīng)結(jié)束了,我們必須圍繞客戶的生活方式和主題來做提案。根據(jù)顧客消費習慣進行數(shù)據(jù)跟蹤,獲取不同客戶群體的不同喜好,從而優(yōu)化商品機構(gòu),這應(yīng)該是新零售時代企業(yè)的主要工作。那么,如何與對標企業(yè)做出符合消費者心理且具有差異化的運營方案才是能否提升產(chǎn)業(yè)績效的關(guān)鍵。

進入新零售時代,不管是線上零售還是線下零售,都需要先從數(shù)據(jù)思維著手,建立大數(shù)據(jù)庫,彌補技術(shù)短板,再去積累數(shù)據(jù),做好分析和管理工作,最后把數(shù)據(jù)運用到經(jīng)營的各個層面,厘清傳統(tǒng)零售時期模糊不清的商業(yè)邏輯。

- 該帖于 2017/8/14 11:03:00 被修改過
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