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2017年中國(guó)大數(shù)據(jù)對(duì)零售行業(yè)影響調(diào)研報(bào)告

2017年中國(guó)大數(shù)據(jù)對(duì)零售行業(yè)影響調(diào)研報(bào)告(范文下載)

內(nèi)容摘要

一、大數(shù)據(jù)是轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心競(jìng)爭(zhēng)力

對(duì)于中國(guó)的零售行業(yè),特別是線下傳統(tǒng)零售行業(yè),大數(shù)據(jù)分析還處于剛剛起步的階段。企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)的重要性,多數(shù)企業(yè)正在著手進(jìn)行大數(shù)據(jù)探索以及相關(guān)項(xiàng)目的試點(diǎn)。 IBM 認(rèn)為,零售企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析是與云計(jì)算、移動(dòng)和社交化緊密結(jié)合的系統(tǒng)工程,需要從戰(zhàn)略層面系統(tǒng)規(guī)劃。零售大數(shù)據(jù)分析主要應(yīng)用在智慧的購(gòu)物體驗(yàn)、智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò),以及智慧的運(yùn)營(yíng)三個(gè)領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)分析是零售企業(yè)向未來(lái)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

大數(shù)據(jù)通過(guò)打造智慧的購(gòu)物體驗(yàn),構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò),以及實(shí)現(xiàn)智慧的運(yùn)營(yíng),來(lái)幫助零售企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值。

零售企業(yè)對(duì)未來(lái)如何利用大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的發(fā)展構(gòu)想可以分為三個(gè)層面。

第一層面是支持零售業(yè)運(yùn)營(yíng)。

零售企業(yè)可以通過(guò)對(duì)價(jià)值鏈上多方數(shù)據(jù)的分析挖掘, 提高供應(yīng)鏈、物流等方面的運(yùn)營(yíng)效率,并利用大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果支持領(lǐng)導(dǎo)層決策。

第二層面是形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

即形成獨(dú)立的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,采用免費(fèi)、出售或合作方 式提供給內(nèi)外部客戶。

第三層面是構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

即部分向平臺(tái)型企業(yè)轉(zhuǎn)型的零售商將利用大數(shù)據(jù)搭建企業(yè)生態(tài)平臺(tái),為平臺(tái)上的企業(yè)服務(wù),促進(jìn)共同的繁榮。我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)主要通過(guò)以下三個(gè)方面幫助零售企業(yè)提升自我,創(chuàng)造價(jià)值。包括:

1. 打造智慧的購(gòu)物體驗(yàn)

2. 構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)

3. 以及實(shí)現(xiàn)智慧的運(yùn)營(yíng)

具體來(lái)說(shuō),零售企業(yè)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用可以歸納為如下幾個(gè)方面:在智慧的客戶體驗(yàn)領(lǐng)域的全方位的顧客洞察、提升客戶服務(wù)、基于位置的營(yíng)銷和服務(wù)、以及精準(zhǔn)營(yíng)銷;在智慧的商品管理和供應(yīng)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的供應(yīng)鏈優(yōu)化和商品優(yōu)化;以及在智慧的運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域的財(cái)務(wù)管理、勞動(dòng)力管理和防損 / 防偷盜管理。零售企業(yè)已經(jīng)充分意識(shí)到大數(shù)據(jù)分析對(duì)其未來(lái)業(yè)務(wù)發(fā)展的戰(zhàn)略意義,他們需要從這三個(gè)方面規(guī)劃戰(zhàn)略和實(shí)施步驟,將大數(shù)據(jù)分析作為向未來(lái)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力。

二、中國(guó)零售大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)

我們的調(diào)研結(jié)果表明,中國(guó)零售行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析處于剛剛起步的階段,相當(dāng)一部分企業(yè)還未開(kāi)始考慮使用大數(shù)據(jù)分析,或僅僅進(jìn)行概念討論和計(jì)劃。在少數(shù)已開(kāi)展大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的企業(yè)中,應(yīng)用范圍、方式也處于早期狀態(tài),大數(shù)據(jù)的實(shí)踐剛剛起步。然而,也一部分領(lǐng)先的零售企業(yè)已經(jīng)在利用大數(shù)據(jù)應(yīng)對(duì)明確的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)對(duì)零售行業(yè)影響調(diào)研報(bào)告

零售企業(yè)目前主要利用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷和客戶洞察。這同時(shí)也是零售企業(yè)表示最需要利用大數(shù)據(jù)提升的兩個(gè)領(lǐng)域。

從組織機(jī)構(gòu)來(lái)看,零售企業(yè)大數(shù)據(jù)分析還是較多的分散在各個(gè)部門(mén)業(yè)務(wù)中,只有不到1/3企業(yè)有獨(dú)立的部分負(fù)責(zé)整體的大數(shù)據(jù)分析。

調(diào)查發(fā)現(xiàn),有35%的零售企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工作分散在不同部門(mén)完成,如客戶關(guān)系部、銷售部、運(yùn)營(yíng)部等。各部門(mén)根據(jù)掌握的數(shù)據(jù)和自身需求進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)分析,不設(shè)立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)分析部門(mén)。另外有26%的零售企業(yè),數(shù)據(jù)分析主要由信息和IT部門(mén)配合業(yè)務(wù)部門(mén)完成。信息和IT部門(mén)根據(jù)業(yè)務(wù)部門(mén)的需求負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的抓取、過(guò)濾等前期工作,業(yè)務(wù)部門(mén)進(jìn)行具體的分析。在被訪企業(yè)中,只有30%設(shè)置設(shè)置職能專一的部門(mén)全面負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)分析工作。

在已經(jīng)開(kāi)展大數(shù)據(jù)分析的零售企業(yè)中,分析主要集中在精準(zhǔn)營(yíng)銷、客戶洞察、商品優(yōu)化和供應(yīng)鏈完善等幾個(gè)方面。

在已經(jīng)開(kāi)展大數(shù)據(jù)分析的零售企業(yè)中,有接近半數(shù)的企業(yè)利用分析進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷,如分類營(yíng)銷、決策支持和營(yíng)銷效果分析等。在分類營(yíng)銷中,有些企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行營(yíng)銷需求挖掘、有些企業(yè)對(duì)營(yíng)銷目標(biāo)進(jìn)行分類和貼標(biāo)簽,后期根據(jù)標(biāo)簽篩選特定顧客進(jìn)行營(yíng)銷,還有的企業(yè)根據(jù)大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行O2O促銷。在決策支持中,部分公司進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng)的預(yù)測(cè)和分析,部分公司利用大數(shù)據(jù)分析為經(jīng)營(yíng)評(píng)估等業(yè)務(wù)提供可視化的數(shù)據(jù)支持。41%的企業(yè)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行顧客洞察,如打通不同區(qū)域間會(huì)員管理體系、建立大會(huì)員系統(tǒng),進(jìn)行針對(duì)性調(diào)研,將線上線下數(shù)據(jù)相結(jié)合,利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行顧客形象分析等。另有24%的企業(yè)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行商品優(yōu)化,包括訂單預(yù)測(cè)、選品與陳列優(yōu)化、運(yùn)營(yíng)狀態(tài)分析等方面。18%的企業(yè)利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行供應(yīng)鏈完善,包括倉(cāng)庫(kù)選址、產(chǎn)品追溯和統(tǒng)一管理等。

大數(shù)據(jù)對(duì)零售行業(yè)影響調(diào)研報(bào)告

現(xiàn)階段,零售企業(yè)表示最需要利用大數(shù)據(jù)提升客戶洞察,開(kāi)展精準(zhǔn)營(yíng)銷和實(shí)現(xiàn)商品優(yōu)化。將企業(yè)最需要利用大數(shù)據(jù)提升的業(yè)務(wù)與已經(jīng)實(shí)施的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn),提升客戶洞察是零售企業(yè)最需要進(jìn)一步利用大數(shù)據(jù)提升的領(lǐng)域。在調(diào)查中,74%的企業(yè)表示最需要利用大數(shù)據(jù)幫助解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題是準(zhǔn)確理解客戶行為和消費(fèi)習(xí)慣,進(jìn)行全面的顧客洞察。42%的企業(yè)表示需要在精準(zhǔn)營(yíng)銷方面運(yùn)用大數(shù)據(jù),基于需求預(yù)測(cè)及顧客特點(diǎn)進(jìn)行有針對(duì)性的營(yíng)銷,提高成交率和客單價(jià)。37%的企業(yè)表示需要運(yùn)用大數(shù)據(jù)幫助解決商品優(yōu)化問(wèn)題,找出暢銷、滯銷款商品,提高售罄率,降低過(guò)期損耗,同時(shí)優(yōu)化商品組合與陳列。

零售企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)分析整體整體表現(xiàn)的自我評(píng)價(jià)結(jié)果一般,特別是在數(shù)據(jù)分析和基于數(shù)據(jù)洞察采取行動(dòng)方面。

完整的大數(shù)據(jù)生命周期包括數(shù)據(jù)獲取和整合、數(shù)據(jù)分析和根據(jù)數(shù)據(jù)洞察采取行動(dòng)三個(gè)階段。整體來(lái)看,中國(guó)零售企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)分析各個(gè)階段的自我評(píng)價(jià)一般。在“獲取和整合數(shù)據(jù)”階段,只有36%的企業(yè)評(píng)價(jià)良好。在“數(shù)據(jù)分析” 和“依據(jù)洞察采取行動(dòng)” 階段,評(píng)價(jià)良好的比例分別只有32%和24%??梢?jiàn),企業(yè)對(duì)自身的大數(shù)據(jù)分析和利用滿意度不高。即使在數(shù)據(jù)分析意識(shí)較強(qiáng)的企業(yè)中,對(duì)數(shù)據(jù)的利用也仍集中于初級(jí)階段。在數(shù)據(jù)獲取和整合階段,企業(yè)面臨的問(wèn)題主要是來(lái)自多源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)不一致、傳統(tǒng)信息架構(gòu)阻礙數(shù)據(jù)收集和難以整合內(nèi)部數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)分析方面,缺乏軟硬件工具、數(shù)據(jù)可信性和缺乏必要的分析技能是企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。在依據(jù)數(shù)據(jù)洞察采取行動(dòng)方面,最大的挑戰(zhàn)來(lái)自于缺乏能將業(yè)務(wù)知識(shí)與數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的技能與人才,以及企業(yè)普遍缺乏對(duì)利用分析提升業(yè)務(wù)的理解。

大數(shù)據(jù)對(duì)零售行業(yè)影響調(diào)研報(bào)告

零售企業(yè)希望分析手段方面更加深化和多樣性

數(shù)據(jù)分析方法,按照由淺至深的程度可以分為以下五個(gè)種類:1. 描述性分析; 2. 診斷性分析; 3. 預(yù)測(cè)性分析; 4. 規(guī)定性分析; 5. 認(rèn)知性分析。描述性分析就是從歷史交易數(shù)據(jù)中分析過(guò)去,反映出已經(jīng)和正在發(fā)生什么;診斷性分析就是了解發(fā)生的原因,分析為什么發(fā)生;預(yù)測(cè)性分析是預(yù)測(cè)未來(lái),指出什么可能發(fā)生;規(guī)定性分析是在分析過(guò)去和預(yù)測(cè)未來(lái)的基礎(chǔ)上對(duì)行為的指導(dǎo),即建議應(yīng)該采取什么行動(dòng)。以上分析均為靜態(tài),而認(rèn)知性分析與之不同,認(rèn)知性分析就是通過(guò)交互式學(xué)習(xí)的方式,讓分析能力逐步成長(zhǎng)、逐步提高認(rèn)知的過(guò)程。在這個(gè)瞬息萬(wàn)變的大數(shù)據(jù)時(shí)代下,每天產(chǎn)生大量有價(jià)值的數(shù)據(jù)資源,數(shù)據(jù)分析也跨入認(rèn)知分析的新階段。調(diào)研發(fā)現(xiàn),零售企業(yè)對(duì)自身目前以上五種程度的分析的應(yīng)用自評(píng)逐漸降低。在所有進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的企業(yè)中,71%的企業(yè)進(jìn)行描述性分析,其預(yù)計(jì)未來(lái)12-18個(gè)月不會(huì)有明顯變化; 41%的企業(yè)目前進(jìn)行診斷性分析,并預(yù)計(jì)未來(lái)12-18個(gè)月會(huì)增加至65% ;24%的企業(yè)目前進(jìn)行預(yù)測(cè)性分析,這一比例在未來(lái)12-18個(gè)月會(huì)增加至63% ;百分之29%的企業(yè)目前進(jìn)行規(guī)定性分析,這一比例在未來(lái)12-18個(gè)月會(huì)增加至59% ; 24%的企業(yè)目前進(jìn)行認(rèn)知性分析,未來(lái)將提高至35% ??梢钥闯?,零售企業(yè)希望在未來(lái)使用更多樣化和更先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析方法,特別是診斷性、預(yù)測(cè)性和規(guī)定性分析,并將嘗試認(rèn)知性分析。

大數(shù)據(jù)對(duì)零售行業(yè)影響調(diào)研報(bào)告

零售企業(yè)對(duì)未來(lái)大數(shù)據(jù)的構(gòu)想和規(guī)劃

企業(yè)對(duì)未來(lái)如何利用大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)的發(fā)展構(gòu)想可以分為三個(gè)層面。

第一層面是支持大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)。

零售企業(yè)可以通過(guò)對(duì)價(jià)值鏈上多方數(shù)據(jù)的分析挖掘,提高供應(yīng)鏈,物流等方面的運(yùn)營(yíng)效率,并利用大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果支持領(lǐng)導(dǎo)層決策。部分零售企業(yè)已經(jīng)或多或少地利用數(shù)據(jù)幫助提升內(nèi)部運(yùn)營(yíng),比如利用大數(shù)據(jù)收集分析,尋找更好的商品,提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù),更全面 地滿足客戶需求。

第二層面是形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

零售企業(yè)通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的整合和分析,形成獨(dú)立的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,采用免費(fèi)、出售或合作方式提供給內(nèi)外部客戶。零售企業(yè)通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的整合和分析,形成獨(dú)立的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,為企業(yè)和個(gè)人提供信息服務(wù)。零售商可以發(fā)展多種大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,比如,對(duì)購(gòu)物者的個(gè)性化需求分析,智能匹配 ( 將顧客需求與供應(yīng)商資源進(jìn)行快速匹配 ) 等。阿里巴巴近年來(lái)發(fā)布了包括“聚石塔”、“黃金策”、“淘寶指數(shù)”和“淘寶時(shí)光機(jī)”在內(nèi)的多款大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,提供店鋪數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)備份、加速訂單處理、消費(fèi)者行為研究等多方面的大數(shù)據(jù)服務(wù)。百度也正式發(fā)布了“百度司南”,為市場(chǎng)營(yíng)銷人員提供更加真實(shí)、準(zhǔn)確、快速和低成本的消費(fèi)者洞察。

第三層面是構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

即部分向平臺(tái)型企業(yè)轉(zhuǎn)型的零售商可能利用大數(shù)據(jù)搭建企業(yè)生態(tài),為平臺(tái)上的企業(yè)服務(wù),促進(jìn)共同的繁榮。大數(shù)據(jù)將成為平臺(tái)型零售企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力,數(shù)據(jù)的質(zhì)量,如一致性、精細(xì)化程度等將成為關(guān)鍵。中國(guó)的傳統(tǒng)零售企業(yè)目前還沒(méi)有出現(xiàn)搭建了完整企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)并構(gòu)建了大數(shù)據(jù)平臺(tái)的企業(yè)。網(wǎng)絡(luò)零售商如阿里巴巴已經(jīng)形成了這樣的企業(yè)生態(tài)系統(tǒng),并正將大數(shù)據(jù)作為其核心競(jìng)爭(zhēng)力。在調(diào)研中我們發(fā)現(xiàn),部分零售企業(yè)表達(dá)了對(duì)構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)的需求和想法,比如“集團(tuán)不同業(yè)務(wù)單元數(shù)據(jù)的整合”,“實(shí)現(xiàn)全面系統(tǒng)化管理”,“形成一個(gè)整體的對(duì)內(nèi)對(duì)外服務(wù)、平臺(tái)化的面向多行業(yè)的大格局”等。

三、大數(shù)據(jù)幫助零售企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值

我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)主要通過(guò)以下三個(gè)方面幫助零售企業(yè)提升自我,創(chuàng)造價(jià)值。包括:1. 打造智慧的購(gòu)物體驗(yàn); 2. 構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò); 3). 以及實(shí)現(xiàn)智慧的運(yùn)營(yíng)。

大數(shù)據(jù)對(duì)零售行業(yè)影響調(diào)研報(bào)告

零售企業(yè)在大數(shù)據(jù)分析具體的三大領(lǐng)域的具體運(yùn)用

具體來(lái)說(shuō),在零售企業(yè),大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用可以歸納為如下方面:在智慧的客戶體驗(yàn)領(lǐng)域的全方位的顧客洞察、提升客戶服務(wù)、基于位置的營(yíng)銷和服務(wù)以及精準(zhǔn)營(yíng)銷;在智慧的商品管理和供應(yīng)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的供應(yīng)鏈優(yōu)化和商品優(yōu)化;在智慧的運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域的財(cái)務(wù)管理、勞動(dòng)力管理和防損 / 防偷盜管理。

1.打造智慧購(gòu)物體驗(yàn)的戰(zhàn)略重點(diǎn)

在利用大數(shù)據(jù)幫助打造智慧的購(gòu)物體驗(yàn)中,客戶智能分析和全渠道營(yíng)銷是戰(zhàn)略重點(diǎn)。具體包括:

A. 客戶智能分析:顧客識(shí)別,顧客行為分析

B. 全渠道營(yíng)銷:基于位置的營(yíng)銷,精準(zhǔn)營(yíng)銷,提升全渠道的購(gòu)物體驗(yàn)

大數(shù)據(jù)為零售企業(yè)在打造智慧的購(gòu)物體驗(yàn)方面所帶來(lái)的商業(yè)價(jià)值主要包括以下幾個(gè)方面:

360度顧客視圖與細(xì)分;

增加顧客留存、新增顧客、降低顧客獲取成本;

提高到店率、購(gòu)買(mǎi)率與忠誠(chéng)度;

減少活動(dòng)與運(yùn)營(yíng)成本,提高投資回報(bào)。

大數(shù)據(jù)對(duì)零售行業(yè)影響調(diào)研報(bào)告

案例:星巴克利用以大數(shù)據(jù)分析為支撐的移動(dòng)營(yíng)銷與客戶深度互動(dòng)

從2012年開(kāi)始,星巴克推出了一系列基于移動(dòng)端和社交媒體的營(yíng)銷活動(dòng)。比如, 2012年,星巴克早餐上市,為配合早餐推廣星巴克推出“早安鬧鐘” App,使用該App的顧客在鬧鐘響起后的1小時(shí)內(nèi)到達(dá)星巴克門(mén)店,就有機(jī)會(huì)在購(gòu)買(mǎi)咖啡飲品的同時(shí),享受半價(jià)購(gòu)買(mǎi)早餐新品的優(yōu)惠。2013年,星巴克推出“ Tweet-a-Coffee ”,將自己的星巴克賬戶與Twitter 賬戶綁定,就可以向自己的朋友贈(zèng)送價(jià)值5美元的電子咖啡券。此前,星巴克在Facebook上推出過(guò)類似的服務(wù)。2015年5月,在線音樂(lè)訂閱服務(wù)Spotify宣布與星巴克成為長(zhǎng)期合作伙伴,推出“音樂(lè) + 咖啡”的服務(wù)。 Spotify 付費(fèi)訂閱用戶將能夠通過(guò)聽(tīng)音樂(lè)得到星星,在星巴克里兌換免費(fèi)咖啡。星享卡會(huì)員則可以在Spotify 上表達(dá)自己的音樂(lè)意見(jiàn),從而影響星巴克門(mén)店的歌單曲目。在Spotify上還會(huì)開(kāi)設(shè)一個(gè)星巴克專題,收錄類似“ 20年中星巴克最受歡迎的音樂(lè)”等歌單。星巴克在其iPhone應(yīng)用上增加“ order ” ( 訂購(gòu) ) 功能,消費(fèi)者可以在應(yīng)用內(nèi)完成預(yù)定和支付,然后到店提取即可。在北美地區(qū)的星巴克門(mén)店,用戶可以將星享卡的二維碼通過(guò)蘋(píng)果Passbook應(yīng)用添加到Apple Watch中,然后直接用來(lái)購(gòu)買(mǎi)咖啡,整個(gè)過(guò)程都不必使用 Apple Pay 。此前設(shè)計(jì)公司Impekable還為星巴克制作過(guò)一款應(yīng)用,當(dāng)消費(fèi)者找到星巴克后,可以直接在座位上用Apple Watch點(diǎn)單,以此減少人們尋找門(mén)店與等候咖啡的時(shí)間。星巴克還推出了“大數(shù)據(jù)咖啡杯”,在一些咖啡杯中裝上傳感器,收集常客喝咖啡速度等數(shù)據(jù),從而為喝咖啡較慢顧客提供保溫效果好的杯子,提高其滿意度和忠誠(chéng)度。星巴克的Clover咖啡機(jī)會(huì)將數(shù)據(jù)上傳到云端,星巴克借此能夠跟蹤用戶的喜好,對(duì)制作咖啡的配方隨時(shí)進(jìn)行更新,也能方便工作人員對(duì)咖啡機(jī)的性能進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控。星巴克改變用戶被動(dòng)接受的傳統(tǒng)營(yíng)銷方式,其營(yíng)銷深深把握住“用戶創(chuàng)造”的核心,讓用戶樂(lè)于運(yùn)用星巴克提供的平臺(tái)動(dòng)手創(chuàng)建自己的服務(wù),在這一過(guò)程中星巴克也獲得了用戶信息。當(dāng)營(yíng)銷變得準(zhǔn)確有趣,消費(fèi)者不僅更加容易接受,甚至?xí)栽竿茝V傳播。星巴克相信移動(dòng)和數(shù)字平臺(tái)將驅(qū)動(dòng)公司未來(lái)業(yè)務(wù)的發(fā)展,因此以“移動(dòng)戰(zhàn)略”為方向,充分發(fā)揮移動(dòng)端優(yōu)勢(shì),將服務(wù)內(nèi)嵌于顧客日常需求,使服務(wù)隨時(shí)隨地唾手可得。在發(fā)展移動(dòng)營(yíng)銷的同時(shí),星巴克利用云技術(shù)為支撐,收集和分析用戶數(shù)據(jù),加深消費(fèi)者洞察。為優(yōu)化運(yùn)營(yíng),提升服務(wù),降低運(yùn)營(yíng)成本和精準(zhǔn)營(yíng)銷提供指導(dǎo)和依據(jù)。在美國(guó)的星巴克門(mén)店,有將近16%的收入來(lái)自手機(jī)客戶端,星巴克App有將近1300 萬(wàn)的活躍用戶。在渠道有限的情況下,星巴克通過(guò)社交媒體對(duì)大數(shù)據(jù)的解構(gòu)實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)營(yíng)銷。

2. 構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的戰(zhàn)略重點(diǎn)

在利用大數(shù)據(jù)幫助構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中,商品管理分析和供應(yīng)鏈優(yōu)化是戰(zhàn)略重點(diǎn)。具體包括:

A. 商品管理分析:組合優(yōu)化、價(jià)格優(yōu)化、布局和設(shè)計(jì)優(yōu)化

B. 全渠道營(yíng)銷:庫(kù)存優(yōu)化、分銷和物流優(yōu)化、存儲(chǔ)空間管理

大數(shù)據(jù)為零售企業(yè)在構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)方面所帶來(lái)的商業(yè)價(jià)值主要包括以下幾個(gè)方面:

基于客戶洞察的商品管理和分類;

及時(shí)為客戶供貨和交付;

優(yōu)化店面布局,提高購(gòu)買(mǎi)率;

提升產(chǎn)品運(yùn)輸、降低缺貨。

大數(shù)據(jù)對(duì)零售行業(yè)影響調(diào)研報(bào)告

案例:某領(lǐng)先綜合零售商充分利用大數(shù)據(jù)節(jié)約存儲(chǔ)、管理成本

國(guó)內(nèi)一家領(lǐng)先的綜合零售商在拓展電商平臺(tái)方面充分利用大數(shù)據(jù)打開(kāi)市場(chǎng),并與上游供應(yīng)商協(xié)同聯(lián)動(dòng),實(shí)現(xiàn)了較好的效果。比如,在“她經(jīng)濟(jì)”背景下,女性用戶成為電商重要的收入來(lái)源。在爭(zhēng)取女性用戶的戰(zhàn)役中,為增強(qiáng)女性用戶粘性和活躍度,該零售商根據(jù)大數(shù)據(jù)測(cè)算選定了奶粉、紙品、衛(wèi)生巾作為拳頭產(chǎn)品,并依據(jù)預(yù)測(cè)的不同地區(qū)銷量來(lái)調(diào)整倉(cāng)庫(kù)布局,依據(jù)不同地區(qū)客戶品牌使用習(xí)慣來(lái)調(diào)整倉(cāng)庫(kù)備貨,最終實(shí)現(xiàn)了良好的效果。該綜合零售商還將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于和上游 供應(yīng)商的聯(lián)動(dòng)協(xié)同。借助自身積累的會(huì)員資料、訪問(wèn)流量、訂單信息

等大數(shù)據(jù),進(jìn)行深入挖掘,與廠商一起研究用戶需求,向上游供應(yīng)商進(jìn)行產(chǎn)品的定制。在大數(shù)據(jù)的幫助下,該零售商針對(duì)目標(biāo)客戶的選品準(zhǔn)確,經(jīng)大數(shù)據(jù)分析后選擇的產(chǎn)品銷售額大幅增長(zhǎng)。針對(duì)“她經(jīng)濟(jì)”的三大類產(chǎn)品促銷活動(dòng)中,其新增女性用戶的數(shù)量達(dá)到580萬(wàn),且新增用戶多數(shù)是有著個(gè)性化、精準(zhǔn)化標(biāo)簽的優(yōu)質(zhì)用戶。此外,該綜合零售商供應(yīng)鏈鋪貨邏輯得到優(yōu)化,效率提高,減少了因備貨問(wèn)題導(dǎo)致的用戶體驗(yàn)下降。

3. 實(shí)現(xiàn)智慧的運(yùn)營(yíng)

在利用大數(shù)據(jù)幫助實(shí)現(xiàn)智慧運(yùn)營(yíng)中,財(cái)務(wù)管理分析、人力管理分析以及止損和偷盜管理分析是戰(zhàn)略重點(diǎn)。具體包括:

A. 財(cái)務(wù)管理分析:控制、欺詐、現(xiàn)金管理,資產(chǎn)管理的預(yù)測(cè)和條件,財(cái)務(wù)狀況的透明度和商店的盈利能力

B. 人力管理分析:勞動(dòng)力管理和優(yōu)化,突出對(duì)關(guān)鍵員工和崗位變化管理的洞察

C. 止損和偷盜管理分析:?jiǎn)T工 / 客戶欺詐檢查,基于貨物丟失的貨架安全警報(bào),基于對(duì)視頻流分析的視頻監(jiān)控警報(bào)。

大數(shù)據(jù)在幫助零售企業(yè)實(shí)現(xiàn)智慧的運(yùn)營(yíng)方面所帶來(lái)的商業(yè)價(jià)值主要包括以下幾個(gè)方面:

提高員工生產(chǎn)率 / 每個(gè)渠道的銷售;

有效地管理店內(nèi)零售業(yè)務(wù);

不影響服務(wù)的前提下勞動(dòng)力最優(yōu)平衡;

減少偷盜。

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案例:臺(tái)灣全聯(lián)福利中心打造智慧的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)

全聯(lián)福利中心 (Pxmart) 是臺(tái)灣大型零售業(yè)者之一,成立于1998年10月,前身是臺(tái)灣消費(fèi)合作社全國(guó)聯(lián)合社 ( 全聯(lián)社 ) 。全聯(lián)福利中心從66家干貨門(mén)市開(kāi)始發(fā)展到美妝、生鮮,現(xiàn)在全臺(tái)已有超過(guò)700間門(mén)市,成為全臺(tái)最大連鎖超市。為實(shí)現(xiàn)2020年?duì)I收2000億臺(tái)幣的目標(biāo),全聯(lián)規(guī)劃了信息發(fā)展藍(lán)圖,提出打造智慧的總部,以快速高效的支持門(mén)店業(yè)務(wù),以及打造智慧的門(mén)店,按計(jì)劃推動(dòng)門(mén)店業(yè)務(wù)快速高效的發(fā)展。全聯(lián)應(yīng)用新技術(shù)創(chuàng)新科技服務(wù),通過(guò)社交媒體,移動(dòng)裝置,大數(shù)據(jù)分析,以及云計(jì)算來(lái)做到與客戶的個(gè)性化互動(dòng)。 同時(shí),全聯(lián)還可以提供端到端的供應(yīng)鏈預(yù)測(cè),提升供應(yīng)鏈整體效率。初期全聯(lián)進(jìn)行了信息架構(gòu)的整合,建立涵蓋業(yè)務(wù)循環(huán)的信息整合架構(gòu)。在該信息系統(tǒng)的支持下,全聯(lián)可以進(jìn)行經(jīng)營(yíng)策略管理、營(yíng)運(yùn)監(jiān)控、事業(yè)盈虧管理及預(yù)警。 全聯(lián)建立了整合的運(yùn)營(yíng)平臺(tái),支持標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)循環(huán)、強(qiáng)化核心系統(tǒng)能力和有效的供應(yīng)鏈管理。

全聯(lián)已經(jīng)推動(dòng)的智慧的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)包括:

1.新全聯(lián)官網(wǎng)開(kāi)發(fā)導(dǎo)入上線,消費(fèi)者與全聯(lián)門(mén)市信息即時(shí)互動(dòng),使?fàn)I銷活動(dòng)更有效率,促進(jìn)顧客到店率并使門(mén)店服務(wù)更便捷。

2.業(yè)績(jī)儀表板:提供高級(jí)儀表版,包含商品、營(yíng)運(yùn)、訪店、業(yè)績(jī)、商品、檔期等分析報(bào)表,讓經(jīng)理人員有效率的從單一平臺(tái)實(shí)時(shí)獲得每日業(yè)績(jī)分析情報(bào)。

3. 全聯(lián)信息服務(wù)中心:全體用戶適用,快速問(wèn)題排除,知識(shí)累積與數(shù)據(jù)分享。

全聯(lián)信息服務(wù)中心在2015年共處理44,835件訊問(wèn)和請(qǐng)求,平均回應(yīng)時(shí)間18分鐘,支持自動(dòng)解決問(wèn)題,提高了門(mén)市運(yùn)營(yíng)效率,滿意度達(dá)到了95.2% 。通過(guò)打造智慧的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析,全聯(lián)提高了顧客和門(mén)店的管理能力,有效的支持了戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。通過(guò)會(huì)員大數(shù)據(jù)分析,全聯(lián)完成了2020客戶體驗(yàn)地圖。該地圖以時(shí)間軸依序發(fā)展客戶與全聯(lián)的互動(dòng)體驗(yàn),將科技融入顧客生活場(chǎng)景。在2015年以消費(fèi)者為中心的全新官網(wǎng)上線,成功吸引了25-44歲的新客戶群。該官網(wǎng)的瀏覽率增加7倍,移動(dòng)端占比達(dá)到70%,大大提高了移動(dòng)營(yíng)銷的曝光率,促進(jìn)了銷售增長(zhǎng)。

結(jié)語(yǔ)

零售企業(yè)重視并認(rèn)可大數(shù)據(jù)分析對(duì)企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略意義。零售企業(yè)需要從打造智慧的購(gòu)物體驗(yàn),構(gòu)建智慧的商品管理和供應(yīng)鏈管理,以及幫助實(shí)現(xiàn)智慧的運(yùn)營(yíng)這三個(gè)方面,規(guī)劃大數(shù)據(jù)分析的戰(zhàn)略和實(shí)施路徑。另外,大數(shù)據(jù)分析與云計(jì)算,移動(dòng)和社交化是緊密結(jié)合,互相依托的。零售企業(yè)需要全面規(guī)劃面向未來(lái)的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,將大數(shù)據(jù)分析作為助力零售企業(yè)向未來(lái)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力。