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      如何将零售体验个性化?请先吃透「大数据」

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

      为更好地理解大数据分析在零售业发挥的价值,眼下有五招正在多家领先的零售企业中发挥作用。

      随着零售业?#20013;?#21152;速扩张,商户们也急于寻找大数据在零售业中的最佳用例。

      从日志文档、交易信息,到传感器数据和社交媒体指标——这些新的数据来源为零售机构带来了新的机遇,助其在一个?#25214;?#25193;张的行业领域内,实现空前的价值与竞争优势。

      零售商要在内部提供有利条件,使人们可以“快准狠”地做出决策。要达到这一目标,唯一的途径就是将大数据利用起来,制定最好的计划与决策,更加深入地了解顾客,并挖掘隐藏趋势,展现出新的机遇。

      1、零售业的顾客行为数据分析

      提升客户转化率,以个性化的广告提振营收,预测并避免顾客流失,?#26723;?#33719;取客户所需要的成本——要应对这类挑战,深层次的数据驱动型洞察至关重要。但如今,顾客通过多个交互点与企业互动——移动设备、社交媒体、门店、电子商务网站等?#21462;?#22240;此,需要汇总与分析的数据的复杂性陡然上升,涉及的数据类型也骤然增加。

      一旦这些数据得到汇总与分析,你将收获前所未有的洞见——比如说,最有价值的顾客是哪些,促进他们消费更多商品的动力是什么,他们的行为模式是怎样的?与他们互动的最佳方式与时机是什么?有了这些洞见,你不仅能收获更多客户,还能提升客户?#39029;隙取?/p>

      要发掘顾客行为数据中隐藏的洞见——不论这些数据是结构化还是非结构化的——数据工程是关键。因为,你可以同时汇总并分析所有数据,进而得到所需洞见,以提升客户获取率与?#39029;隙取?/p>

      2、利用大数据,将店内体验个性化

      过去,销售被视为一?#24544;?#26415;形式,人们认为,商品销售中,决策的具体影响是无法?#38750;?#34913;量的。而随着在线销售的增长,一?#20013;?#30340;趋势开始显现:顾客会先去实体店对商品作一番了解,继而回家网购。

      行为追踪技术的出现,为分析店内行为以及衡量销售策略提供了新的途径。零售商必须吃透这些数据,以优化销售策略,同时,通过?#39029;?#24230;应用程序,对店内体验进行个性化定制,并及时采取行动,促?#26500;?#23458;完成购置——最终目标就是提升所有渠道的销售额。

      通过分析POS机?#20302;?#21644;店内传感器等数据来源,全渠道零售商可以:

      就不同营销与销售策略对客户行为和销售产生的影响,进行相应的测试与量化。

      依据顾客的购买和浏览记录,确定顾客的需求与兴趣,然后为顾客?#21487;?#23450;制店内体验。

      监测店内顾客习惯,并及时采取行动,促?#26500;?#23458;当场完成?#20309;錚?#25110;是之后上网购置,由此保住交易。

      3、通过预测型分析和定向宣传,提升顾客转化率

      要在提升客户获取率的同时,?#26723;?#25104;本,零售企业需要有效地进行定向促销。为此,商家需要全方位地了解顾客,并掌?#31449;?#21487;能准确的预期。

      历来,顾客信息都仅限于交易发生时的地理数据。但如今,顾客的互动行为多于交易行为,而这些互动发生在社交媒体等多种渠道上。考虑到这些趋势,对零售商最有利的做法,就是将顾客在互动过程中生成的数据加以利用,将其转变为顾客信息与洞见的宝库(例如,理解他们的喜好)。

      将顾客的?#20309;?#35760;录和个人资料,及其在社交媒体网站上的行为结合起来,通常能揭示出意?#29616;?#22806;的洞见。打个比方,一家零售商的多名高价值顾客都“?#19981;丁?#22312;电视上观看美食?#26723;潰?#32780;且经常在全食超市?#20309;鎩?#36825;种情况下,零售商就可以利用这些洞察,在烹饪相关的电视节目中、Facebook页面上,以及有机食品店内,投放有针对性的广告。

      结果会如何呢?#31354;?#23478;零售商的顾客转化率有可能大幅提升,获取客户所需的成本也有望显著?#26723;汀?/p>

      4、顾客历程数据分析

      如今,顾客所掌握的便利条件超过了以往任何时候。基于可以获取的信息,顾客可以视便利与否,随时随地做出购买决定,或是直接购买。

      与此同时,顾客的期望值也更高了。他们期待企业提供前后一致的信息,以及跨渠道的无缝体验,这些体验要能?#20174;?#20986;他们的?#20309;?#35760;录、喜好和兴趣。客户体验的质量比以往任何时候都更能推动销售额与顾客保留率。这就需要从数据中获取洞见,助你理解每一位顾客的跨渠道历程。

      借助大数据工程技术,零售商得以将结构化与非结构化的数据结合起来,作为单一数据集加以分析,将不同的数据类型一网打尽。分析结果可以揭示出你未曾预料到的全新的模式和洞察,甚至可?#28304;?#26469;传统分析手段无法企及的结果,比如:

      顾客历程的每一步究竟发生了什么?

      哪些是你的高价值顾客?他们的行为方式是怎样的?

      与他们互动的最佳方式与时机是什么?

      5、运营分析与供应链分析

      由于产品生命周期的加快以及运营的?#25214;?#22797;杂化,零售商开始利用大数据分析来理解供应链和产品分销,以期缩减成本。优化资产利用、预算、绩效与服务质量的压力不?#23578;?#35281;,?#28304;耍?#24456;多零售商都深有体会。因此,取得竞争优势、提升业务表?#24535;?#26174;得格外关键。

      使用数据工程平台来提升运营效率的关键,是利用它们去发现隐藏在日志、传感器和机器数据中的洞察。这些洞察包括有关趋势、模式和异常情况的信息,这些信息可以改进决策,改善运营,并大幅缩减成本。

      服务器、工厂设备、顾客持有的设备、手机信号发射塔、电网基础设施,乃至产品日志——这些都是能产生有价值数据的资产。这些数据支离破碎(通常是非结构化的),其收集、?#24613;?#21644;分析不是什么简单的任务。每隔几个月,数据量就有可能翻倍,而且数据本身也很复杂,通常存在几百种不同的半结构化与非结构化格式。

      在一个加速扩张的市场中,零售企业要维持竞争优势,就有必要寻求创新手段,主动利用新的大?#27573;?#30340;数据来源,这一点正变得愈加重要。在数据的帮助下,零售商可以深入理解顾客数据,进而获取宝贵的商业洞见。

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