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在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級中，數(shù)據(jù)無處不在，以數(shù)據(jù)為依托驅(qū)動效率提升也成為新零售時代的核心。
然而，當PV（頁面瀏覽量）、UV（獨立訪客）乃至線上消費行為全路徑，都可以在移動端、PC端通過cookie（儲存在用戶本地終端上的數(shù)據(jù)）埋點等方式，簡單、高效地進行統(tǒng)計并賦能至線上零售時，線下零售仍是愁云一片。數(shù)據(jù)從哪來，誰來收集，品牌門店如何利用數(shù)據(jù)引流，購物中心如何提高場內(nèi)門店轉(zhuǎn)化率？
數(shù)據(jù)多維度賦能線下零售
根據(jù)商務(wù)部數(shù)據(jù)，2018年我國線下零售額為29.1萬億，占總體零售額的76%，但在線下消費領(lǐng)域中，信息不對稱極其嚴重。購物中心、零售連鎖專賣店等傳統(tǒng)線下商業(yè)零售業(yè)正面臨著巨大的經(jīng)營壓力，龐大的線下消費數(shù)據(jù)資源成為其謀求經(jīng)營模式轉(zhuǎn)型升級的核心所在。
在匯納科技董事長張宏俊看來，“選址、招商、運營、資產(chǎn)評估等線下零售各個環(huán)節(jié)的推進，需要圍繞人和場的關(guān)系，進行數(shù)據(jù)的收集與使用。同時，線下大數(shù)據(jù)有望從選址、SKU（庫存量單位）、營銷、銷售等方面服務(wù)實體經(jīng)濟實現(xiàn)整體運營數(shù)字化。”
選址：傳統(tǒng)選址往往是商家憑借經(jīng)驗決定，缺乏數(shù)據(jù)支撐，經(jīng)營效果好壞只有店鋪真正投入運營才能知道，亦或是通過人群抽樣調(diào)查決定是否開店，然而由于人群的選取、調(diào)查方式等因素影響，抽樣調(diào)查結(jié)果與實際情況往往存在一定程度的出入，以此作為選址依據(jù)并不可靠。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用下商家基于模型、行業(yè)和品類需求，鎖定目標客群集中區(qū)域，推進多個細分商圈。通過匹配主要商業(yè)維度和用戶標簽，提供降本、高效、風(fēng)險可控的選址方案，可確保經(jīng)營中門店擁有足夠數(shù)量和優(yōu)質(zhì)的消費者。
SKU：購物中心的品牌、店鋪、商品所形成海量數(shù)據(jù)，唯有依靠算法技術(shù)構(gòu)建商品價值模型，建立銷售端的客戶信息庫，并結(jié)合線上數(shù)據(jù)，才能找到消費者需求最集中的產(chǎn)品種類，進而預(yù)測消費趨勢
營銷：過去，顧客從買單前到買單后，商家對其信息了解都非常少，因此在線下整個消費購買決策鏈當中，商家?guī)缀鯖]有發(fā)揮空間�，F(xiàn)在根據(jù)線下大數(shù)據(jù)(行為軌跡、人群分布、人流密度等)，洞察顧客需求和喜好，根據(jù)客戶線下行為和消費數(shù)據(jù)匹配標簽，進行個性化營銷。
銷售：線下大數(shù)據(jù)的加入可豐富購買行為維度，并實現(xiàn)消費者非購買行為的數(shù)字化，最終實現(xiàn)門店智慧導(dǎo)購。
從“場景”出發(fā)，匯納科技的新零售方法論
“但就目前而言，零售企業(yè)線下數(shù)據(jù)的獲取、管理和分析上仍存在諸多痛點。比如，企業(yè)多以自身本地數(shù)據(jù)為主，整合的行業(yè)數(shù)據(jù)空缺；數(shù)據(jù)孤島下，難以找到有效客戶并正確配貨；大數(shù)據(jù)分析前期投入較大等。”張宏俊表示。
張宏俊認為，想要提高購物中心、品牌的經(jīng)營效率，科技手段是必須的，但數(shù)據(jù)分析并分一蹴而就，大數(shù)據(jù)和人工智能的算法預(yù)測分為四步：數(shù)據(jù)化、分析化、預(yù)測化和智能化。通過數(shù)據(jù)的分析和加總，幫助購物中心、品牌洞察現(xiàn)在和未來。 共2頁 [1] [2] 下一頁 關(guān)注公號：redshcom 關(guān)注更多: 新零售 |
