零售企业大数据营销策略

在大数据时代,大数据的应用丰富了零售企业的营销策略,提升了零售企业的营销效果。下面我们将从传统营销策略的4C原则,即消费者、成本、便利和沟通这四个方面分析零售企业大数据营销的制定策略。 一、消费者。大数据的应用可以帮助企业找到更精准的目标客户,也就是“精准营销”、所谓的精准营销就是改变以往的营销渠道和方法,通过电子媒介、电话访问、邮件、互联网等方式建立客户资料库,通过数据分析、确定可能购买的客户。例如 target 百货对25种商品的客户消费数据进行整理分析,较早的预测到客户是否怀孕,然后再跟进这些孕妇顾客推送与她们当前需求相关的产品,从而达到精准营销的效果。 企业运用大数据还可以分析现有客户,并且根据分析结果把握每一个客户的最大购买潜力。例如,当一位客户购买了一箱牛奶,半个月后大数据分析系统就会把相同品牌和规格的牛奶作为推荐产品,放入该客户的购物清单、个人邮箱中,并且提醒客户,这话总定期的加上了购买建议的宣传手段就成为了零售商们维护自己忠实客户的利器。同时,企业可以将客户数据依据年龄、性别、职业、收入等各种属性进行分群,然后通过各个群体的消费情况进行数据分析,预测客户的消费者需求。大数据营销人员利用预测结构在互联网上准确的推荐产品,投放广告,唤起消费者群体的购物兴趣,进而促进销售。 二、成本。利用大数据可以进行场景模拟。根据大数据场景模拟的分析结构可以更直观地预测每种方案的投入回报率,帮助企业解决市场预测不准确和营销活动没效果等问题,从而降低产品的运输、管理、存储成本。根据大数据的分析,企业可以了解不同的资金分配最后的收入效果,然后就能把资金投放在最有价值的地方。 除此之外,企业还可以对客户的消费金额数据进行汇总统计分析,找出同类型客户或同类客户群的消费能力,结合客户群的消费产品,准确的推送符合客户心理价格定位的产品,以促进销售。 三、便利。客户的很多消费习惯都隐藏在各种消费信息数据中,企业可以利用数据挖掘技术从积累的销售数据中找到其中的内部规律,从而找到客户的消费习惯,然后制定合适的营销手段使客户购物消费更加便利。最常见的是企业通过应用数据挖掘的关联规则分析,挖掘销售商品之间的关联性,从而通过分析结果重新调整组合商品的摆放位置,达到产品间互相带动,交叉销售。例如,营销中的数据与营销的经典案例,美国 Wal-Mart 曾把啤酒和尿布摆在一起销售,就是根据关联分析,发现男人在下班去超市买啤酒的过程中,经常会附带买走孩子的尿布,超是为了客户的方便,干脆把尿布和啤酒放在一起进行销售,让客户满意。 四、沟通。大数据的应用可以提高客户和商家的沟通效率,让客户得到他真正需要的产品信息,让商家找到其真正的目标客户。相信不少消费者已经有这样的网络购物体验,这就是网站浏览一些网页的时候,总能够看到一些广告图片信息是自己曾经浏览过的,或与自己过去的浏览相关的一些产品信息,这样消费者避免了浏览一大堆对自己无意义的广告,企业或商家也相对准确地进行了广告宣传,可谓是一举两得。 大数据的应用还改变了沟通的方向。传统的销售都是以商家为主导,商家将销售信息传递给客户,鼓动客户购买。有了大数据的应用后,商家可以预先了解客户的需求,再根据需求来销售相关的产品。最常见的办法就是利用社交网络的数据,针对社交网络中有共同爱好的人群,在其集中地进行产品推荐。

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