大数据时代传统零售业营销策略

在探讨传统零售业营销策略之前,我们先对基于大数据下的营销机制进行论述。


图中表现的是基于大数据环境的营销过程。它把整个经济行为分为:采集和处理数据、建模分析数据、解读数据和应用数据这四个层面。在数据存储端主要来自网络消费者的行为轨迹,涵盖了消费者在线行为的方方面面被全部储存起来。数据分析者要对这些数据进行分析,准确提取出客户的特征、产品特征、消费行为特征这些关键数据,通过建模和图谱等一系列专业工具和技术多维度的分析客户消费特征,为下一步的产品策略分析和销售策略指导分析奠定基础。在数据管理平台,这些虚拟数据将对现实场景进行对接,形成前期客户需求增加、客户互动的营销策略执行方案,最后从诸多备选方案中选取能够集中反映消费者偏好,体现便利和契合性高度融合的传统零售业营销管理方案,通过效果监测动态调整所有的营销过程。 可以预见,在大数据技术的辅助下,传统零售业的营销策略将带来整个营销过程的精准化。具体操作上,传统零售业企业部门组建联合工作小组,让数据分析部、信息部、物流部、商品部、运营部等部门参与其中。前期确定现有系统和大数据方案整合的工作思路,关注在门店执行可视化、消费者需求计划等内容。其中,项目组系统地梳理门店运营工作中的系列流程,通过可比门店增长数据以及品类组发展的生意数据对比,挖掘出在新品、分销以及陈列上的机会点;项目组在技术解决方案中主要关注如何解决每日门店销售及库存数据的传输、存贮及加工的全套信息化解决方案。在获取数据之后,数据分析团队会按照设定的逻辑,对数据进行校验和结构化处理,使其成为数据整合分析平台所能接受的标准数据格式,量身定做能高效服务于一线业务运营人员的大数据营销平台并以高效的方式给零售业运营人员建议。总部层级的报表主要关注在宏观层面,门店层级的报表主要关注在微观门店的执行层面。在此过程中,一线运营人员可动态总结更贴合门店实践的修改意见,以便实现信息系统的解决方案的动态调整。 按照此营销策略,传统零售业将在商业形态上兴起体验式、场景化和以服务为主的“关怀式”零售业营销方式。如传统的门店可以利用互联网技术推进实体店铺数字化改造,增强店面场景化、立体化、智能化展示功能,开展全渠道营销;利用微信服务号接入会员管理,开拓移动端市场。利用平板进行服装展示,与客户在线一对一沟通、推荐搭配、预约试衣,从而完成销售。最后传统门店变成数字化门店,即智能设备展示全品类商品,通过游戏互动、下载优惠券等方式提高门店客流量以及延长客户驻点时间。另外,为了更有效地节约成本实现分工效率,传统零售企业也可以与专业互联网公司或者数据分析应用公司合作,实现电子商务与实体零售业的高度融合。如目前已经实施的万达与腾讯、百度战略合作、阿里投资银泰商业、京东入股永辉超市以及阿里携手苏宁云商。这些案例都表明,线上线下融合是未来传统零售业发展的趋势。


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