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                  如何將零售體驗個性化?請先吃透「大數據」

                  | | | | 2019-3-7 10:14

                  為更好地理解大數據分析在零售業發揮的價值,眼下有五招正在多家領先的零售企業中發揮作用。

                  隨著零售業持續加速擴張,商戶們也急于尋找大數據在零售業中的最佳用例。

                  從日志文檔、交易信息,到傳感器數據和社交媒體指標——這些新的數據來源為零售機構帶來了新的機遇,助其在一個日益擴張的行業領域內,實現空前的價值與競爭優勢。

                  零售商要在內部提供有利條件,使人們可以“快準狠”地做出決策。要達到這一目標,唯一的途徑就是將大數據利用起來,制定最好的計劃與決策,更加深入地了解顧客,并挖掘隱藏趨勢,展現出新的機遇。

                  1、零售業的顧客行為數據分析

                  提升客戶轉化率,以個性化的廣告提振營收,預測并避免顧客流失,降低獲取客戶所需要的成本——要應對這類挑戰,深層次的數據驅動型洞察至關重要。但如今,顧客通過多個交互點與企業互動——移動設備、社交媒體、門店、電子商務網站等等。因此,需要匯總與分析的數據的復雜性陡然上升,涉及的數據類型也驟然增加。

                  一旦這些數據得到匯總與分析,你將收獲前所未有的洞見——比如說,最有價值的顧客是哪些,促進他們消費更多商品的動力是什么,他們的行為模式是怎樣的?與他們互動的最佳方式與時機是什么?有了這些洞見,你不僅能收獲更多客戶,還能提升客戶忠誠度。

                  要發掘顧客行為數據中隱藏的洞見——不論這些數據是結構化還是非結構化的——數據工程是關鍵。因為,你可以同時匯總并分析所有數據,進而得到所需洞見,以提升客戶獲取率與忠誠度。

                  2、利用大數據,將店內體驗個性化

                  過去,銷售被視為一種藝術形式,人們認為,商品銷售中,決策的具體影響是無法確切衡量的。而隨著在線銷售的增長,一種新的趨勢開始顯現:顧客會先去實體店對商品作一番了解,繼而回家網購。

                  行為追蹤技術的出現,為分析店內行為以及衡量銷售策略提供了新的途徑。零售商必須吃透這些數據,以優化銷售策略,同時,通過忠誠度應用程序,對店內體驗進行個性化定制,并及時采取行動,促使顧客完成購置——最終目標就是提升所有渠道的銷售額。

                  通過分析POS機系統和店內傳感器等數據來源,全渠道零售商可以:

                  就不同營銷與銷售策略對客戶行為和銷售產生的影響,進行相應的測試與量化。

                  依據顧客的購買和瀏覽記錄,確定顧客的需求與興趣,然后為顧客量身定制店內體驗。

                  監測店內顧客習慣,并及時采取行動,促使顧客當場完成購物,或是之后上網購置,由此保住交易。

                  3、通過預測型分析和定向宣傳,提升顧客轉化率

                  要在提升客戶獲取率的同時,降低成本,零售企業需要有效地進行定向促銷。為此,商家需要全方位地了解顧客,并掌握盡可能準確的預期。

                  歷來,顧客信息都僅限于交易發生時的地理數據。但如今,顧客的互動行為多于交易行為,而這些互動發生在社交媒體等多種渠道上。考慮到這些趨勢,對零售商最有利的做法,就是將顧客在互動過程中生成的數據加以利用,將其轉變為顧客信息與洞見的寶庫(例如,理解他們的喜好)。

                  將顧客的購物記錄和個人資料,及其在社交媒體網站上的行為結合起來,通常能揭示出意料之外的洞見。打個比方,一家零售商的多名高價值顧客都“喜歡”在電視上觀看美食頻道,而且經常在全食超市購物。這種情況下,零售商就可以利用這些洞察,在烹飪相關的電視節目中、Facebook頁面上,以及有機食品店內,投放有針對性的廣告。

                  結果會如何呢?這家零售商的顧客轉化率有可能大幅提升,獲取客戶所需的成本也有望顯著降低。

                  4、顧客歷程數據分析

                  如今,顧客所掌握的便利條件超過了以往任何時候。基于可以獲取的信息,顧客可以視便利與否,隨時隨地做出購買決定,或是直接購買。

                  與此同時,顧客的期望值也更高了。他們期待企業提供前后一致的信息,以及跨渠道的無縫體驗,這些體驗要能反映出他們的購物記錄、喜好和興趣。客戶體驗的質量比以往任何時候都更能推動銷售額與顧客保留率。這就需要從數據中獲取洞見,助你理解每一位顧客的跨渠道歷程。

                  借助大數據工程技術,零售商得以將結構化與非結構化的數據結合起來,作為單一數據集加以分析,將不同的數據類型一網打盡。分析結果可以揭示出你未曾預料到的全新的模式和洞察,甚至可以帶來傳統分析手段無法企及的結果,比如:

                  顧客歷程的每一步究竟發生了什么?

                  哪些是你的高價值顧客?他們的行為方式是怎樣的?

                  與他們互動的最佳方式與時機是什么?

                  5、運營分析與供應鏈分析

                  由于產品生命周期的加快以及運營的日益復雜化,零售商開始利用大數據分析來理解供應鏈和產品分銷,以期縮減成本。優化資產利用、預算、績效與服務質量的壓力不可小覷,對此,很多零售商都深有體會。因此,取得競爭優勢、提升業務表現就顯得格外關鍵。

                  使用數據工程平臺來提升運營效率的關鍵,是利用它們去發現隱藏在日志、傳感器和機器數據中的洞察。這些洞察包括有關趨勢、模式和異常情況的信息,這些信息可以改進決策,改善運營,并大幅縮減成本。

                  服務器、工廠設備、顧客持有的設備、手機信號發射塔、電網基礎設施,乃至產品日志——這些都是能產生有價值數據的資產。這些數據支離破碎(通常是非結構化的),其收集、準備和分析不是什么簡單的任務。每隔幾個月,數據量就有可能翻倍,而且數據本身也很復雜,通常存在幾百種不同的半結構化與非結構化格式。

                  在一個加速擴張的市場中,零售企業要維持競爭優勢,就有必要尋求創新手段,主動利用新的大范圍的數據來源,這一點正變得愈加重要。在數據的幫助下,零售商可以深入理解顧客數據,進而獲取寶貴的商業洞見。

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