零售品牌如何驾驭大数据主导商业决策?

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

从渠道粗放管理,商品粗放管道到移动互联网蓬勃发展,零售企业面对全渠道整合发展,也需要重新构建全渠道解决方案。零售不应再简单以线上、线下独立区分,而将真正从消费者的角度出发,逐步演变为各渠道融合,由卖出商品升级为与消费者建立情感联系。当消费者在实体店铺经过了解,试衣,选择某品牌的商品进行购买,那么,现在的消费者需要用他们最习惯的方法能保留下下次有机会再连接的方式,这个方式不仅仅是再次来店,也许是该品牌上新的图片或是秒杀,促销的信息。这才是消费者“偷懒”的想法,因为现在消费者选择的成本太大:时间成本,选择成本还有就是是否这个品牌还能在消费者购买时候还能记起来。当今的消费者不再光光需要低价的商品,更需要有温度的零售。

过去品牌营销的单向灌输也被颠覆,社交网络已经成为很多年轻人接入真实世界的触角,如今各种社交媒体上消费者已通过意见评论、口碑分享与品牌产生更多互动交流,顾客行为开始影响品牌认知,也为品牌带来更多有待挖掘利用的数据信息。例如,通过消费者在微信、微博等社交媒体上的“转发”,能够帮助品牌联接更多有兴趣的潜在消费者,品牌也能由此监测新媒体的使用效果、评估消费者的产品满意度。但这种以消费者为主导的信息互动多以移动端为载体,发生在零散时间,各渠道平台上的碎片式信息加大了对数据分析的难度和要求。

服装零售如何以消费者为中心打造全渠道?

尽管O2O已经使品牌和零售商的各渠道间产生联动,但为消费者提供的仍是渠道间各自不同的购物体验。向全渠道转化的最大挑战在于,如何模糊线上线下界限,演变为展示、沟通、交易、寄送的综合体,提供融合完整的品牌体验。为此,需要以消费者为中心,将其融入业务规划与触点布局。

随着新媒体的日益普及、发展成熟,服装行业应充分利用社交、内容、搜索等各大类数字新媒体开展业务与触点布局,例如利用搜索优化、POS升级、微博明星博主效应、用户推荐、话题营销、新闻事件营销等。在设计创新体验时,品牌和零售商不应以改变习惯为出发点;而是从消费者的角度,充分考虑其最自然的状态是什么,设想其在不同渠道获取信息、转换、直至购买的过程,在每一个渠道、平台上贴近需求,有的放矢地提供内容、创造便捷。

 

 

美国梅西百货就从商品了解到售后购物全流程布局,致力于在每个触点满足消费者潜在的各项需求,使购物体验“简单而周到”。

除了线上布局,实体门店也可通过融合数字化技术,使体验和效率升级、线上线下各渠道间形成联系,进一步模糊界限,为消费者提供融合统一的购物体验。

美妆集合连锁品牌丝芙兰的大量顾客在购物时偏好自助试用,为此丝芙兰整合科技手段,为门店消费者提供便捷体验。例如Sensa互动屏幕能通过简单问答形式,为顾客推荐合适的香水、护肤品,大受喜爱,丝芙兰也为此买下Sensa技术公司以持续提升服务体验。消费者还可通过“颜色智商”机器精准确定肤色类型及匹配彩妆,减少繁琐的试错过程,帮助消费者极富效率地选出适合肤色的产品,吸引其在门店驻留。

各种数字化触点布局不仅是基于需求创造便利,如果能进一步借助对消费者需求的挖掘和分析,便能通过满足潜在需求促成额外购买。以梅西百货为例,在移动端利用历史浏览数据和地理定位的技术手段,快速匹配消费者深层次需求,例如发现顾客在门店长时间逛街却没有购买时,立刻推送折扣券到邮箱或移动端APP刺激购买。

从财务表现来看,梅西百货的全渠道零售战略为其带来了丰硕成果,在行业整体下滑趋势中业绩仍稳步提升,相比美国其他六大百货企业脱颖而出。

如何基于线上营销构建社交,建立真正的情感联系?

服装品牌的传统线上营销内容较单一枯燥,多局限于单向宣传。移动互联时代的线上内容也不应简单作为品牌的新闻、促销“公告栏”,而应转为以真正的“社交互动”方式沟通。

 

 

设计师快时尚KM就在线上营销内容上集合时尚、娱乐、休闲、品酒等生活元素与消费者分享体验。例如社交媒体主页上发布新品图片,并在内容中融入搭配指南和穿衣哲学,在浏览时刺激购物灵感,也方便消费者轻松购买。KM还通过社交媒体与线下互动的成功结合快速获得大量人气。例如举办线下开业演出,国际团队双语导购服务、邀请网红驻点互动直播等活动,并邀请用户在国内的微信、微博、NICE和国外的Facebook、Instagram等平台发布活动分享,由此通过社交媒体获得了大量访问、评论、点赞和线上新顾客,也由此使得品牌成为极具互动价值的时尚品牌账号。

时尚珠宝品牌Tiffany、女鞋品牌Christian Louboutin甚至突破了传统“营销”概念,其移动端APP不局限于商品推广,而以创意互动为主,试图与消费者建立更密切的生活联系。Tiffany的“寻找订婚戒”APP中包括精确的戒指尺寸,用户可以在移动端轻松浏览宝石尺寸、材质、设计故事,享受“试戴”体验,并欣赏与戒指相配的其他首饰推荐。Louboutin陆续推出了独具品牌风格的移动APP,用户可通过照片滤镜Louboutinize编辑具有品牌设计风格的照片,并轻松转发到其他主流社交媒体上;还开发了以流行电影名称为灵感的“五十度裸色”APP,用户可通过“试穿”体验找到最适合自己颜色的高跟鞋。

服装行业的线上营销可以融入一些符合品牌文化的生动个性,真正提供有价值、符合情感需求与价值取向的内容,致力于与消费者的生活息息相关,在销售之外也延续品牌体验。

如何驾驭大数据主导商业决策?

服装潮流动态变化的本质,决定了行业需求动态分析的必要性。近年大数据浪潮成为行业的新兴焦点,品牌和零售商可能期待大数据回答从日常运营到重要决策的各种问题。例如,哪些热销款式需要再次补货上架?未能促成购买的原因为何?目标客群期待品牌提供哪些价值?如何从纷繁复杂的数据中找到答案?

我们认为“驾驭大数据的能力”不单纯依赖数据和模型,关键要与业务洞见和管理变革的人紧密联系在一起,并基于以下三方面考虑,建立大数据分析模型。

明确需求性不把焦点过多关注于大量的数据收集,而是根据品牌的使用需求,将数据锁定在特点范围内,避免过度和冗余。

2)追求可得性为使数据能长期可持续地支撑分析判断,需要在实践中反复规整、改进,提升数据准确性、规范性和及时性, 逐步建立内部可靠数据库。

3)确保结果性数据处理上,不过度追求数据分析模板,而应在不同的场景下,将技术能力与业务洞见结合,灵活机变。服装行业存在大量数据信息,根据数据获取难易和分析工具成熟度可分为以下四大类。然而,若要从大数据中受益,品牌和零售商无需将各种数据都运用纯熟。目前仅内部销售、客户关系数据即大有可为,值得企业充分挖掘利用。而其他可能代表深层次需求的外部数据仍有待长期开拓。随着技术与分析能力不断发展, 品牌可以探索与外部形成数据联盟,获取关于消费者新角度的信息,从而建立更全面的分析模型。

在大数据分析方面,各行业尚处起步阶段,还未出现十分出色的品牌企业,但各家已纷纷开始加大技术投入与数据分析能力建设,并灵活运用。奢侈品牌Burberry针对细分客户的不同需求进行不同邀约,例如向VIP和对时尚潮流敏感度高的客户发出新品预览会邀请,最终到场率高达70%以上,其中50%的客户有消费活动,当日个人最高消费额近10万元;同时留意一些追求生活品质、但花费不会太高的白领客户,了解其倾向于购买性价比高的基本款和经典款,在打折季进行短信和邮件通知。快时尚品牌Uniqlo也利用大数据监测支撑产品定价,销售数据收集细致到每天每刻、每款每色每码、 每个店铺,形成庞大的数据库,并通过实时监控分析制定生产量与产品定价调整,例如去年卖499元的羽绒衣销量很高甚至断货,今年可考虑适当提高售价。

 

 

尽管关于大数据的成熟模式远未形成,但大数据及分析技术对业务策略和精准营销的支撑作用不可忽视, 需要品牌和零售商长远谋划。

如何利用精准化营销进行会员管理?

提供全渠道购物体验不局限于产品和服务,“购物积分”的传统会员体系已经很普遍,需要突破创新。可根据与品牌文化理念、生活方式相关的行动、互动参与来奖励消费者,由卖“产品”增进到卖“情感化服务”,加深顾客忠诚。

移动互联时代,品牌应在移动端开发专门的会员或忠诚计划APP,加强内容设计与互动,在提升消费者体验的同时,可由此获得有价值的消费者数据。而技术发展正为这种创新提供了绝佳机遇,移动端的互动交流完全可以利用iWatch等可穿戴设备、iBeacon等近场通信技术的蓬勃发展。

品牌可以借鉴Walgreens的创新实践,其自主开发移动端APP,并创新了与消费者健康生活方式密切相关的积分体系。消费者可自主设定每日健康目标,例如健身、 健康饮食,戒烟等,达成目标即可获得积分,由此与消费者的生活密切相连。APP可以安装在可穿戴设备等各种移动端,实时记录积分,消费者将设备与APP关联即可获得250积分,吸引用户聚集,也形成了获得海量消费者数据的渠道。消费者在社交媒体上发布健康或品牌相关资讯后可获得额外积分勋章,带动其自发浏览主页、完成计划,最终重复到店消费。

新时代的消费者变得更自主、更精明,可以通过互联网、用户评价、社交媒体等多个平台掌握购物相关的全面信息,实体门店体验不再是获取认知、促成购买的最终途径。并且,获取认知的方式也由传统的以品牌为主导,转为消费者自发主导,随时随地、自由选择地获取信息。

同时,消费者在整个购买流程的任何阶段,都可能基于自身需求在各种渠道和触点间转换。全球化市场、物流及信息技术发展,已经赋予了消费者“自由的权利”,无论时间或地点、无论任何渠道,完成消费的各个环节。消费者会选择最方便、最优惠、最舒适的方式购物,例如在门店试穿、网络比价、线上下单、 送货到家,这使品牌和零售商各种渠道间的整合日趋重要。

如今,技术力量驱动了服装行业由纸上谈兵向真正的“全渠道”进军,带来了市场变迁的挑战,也为其开辟了全新的商机。尽管宏观环境与行业趋势日新月异、商业模式尚待探索与打磨,值得肯定的是,数字化新零售时代的核心是真正的消费者为王。展望未来,以数字化技术为核心, 服装行业将为消费者提供一个全方位贴近需求、无缝渗透于生活、融合完整的极致体验,而品牌和零售商也将从中获益,拥抱具备认同感的忠诚消费者。

本文转自d1net(转载)

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
17天前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
从理论到实践,Python算法复杂度分析一站式教程,助你轻松驾驭大数据挑战!
【10月更文挑战第4天】在大数据时代,算法效率至关重要。本文从理论入手,介绍时间复杂度和空间复杂度两个核心概念,并通过冒泡排序和快速排序的Python实现详细分析其复杂度。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1);快速排序平均时间复杂度为O(n log n),空间复杂度为O(log n)。文章还介绍了算法选择、分而治之及空间换时间等优化策略,帮助你在大数据挑战中游刃有余。
45 4
|
16天前
|
存储 数据采集 监控
大数据技术:开启智能决策与创新服务的新纪元
【10月更文挑战第5天】大数据技术:开启智能决策与创新服务的新纪元
|
3月前
|
DataWorks Kubernetes 大数据
飞天大数据平台产品问题之DataWorks提供的商业化服务如何解决
飞天大数据平台产品问题之DataWorks提供的商业化服务如何解决
|
3月前
|
机器学习/深度学习 供应链 大数据
【2023Mathorcup大数据】B题 电商零售商家需求预测及库存优化问题 python代码解析
本文提供了2023年MathorCup大数据竞赛B题的电商零售商家需求预测及库存优化问题的Python代码解析,涉及数据预处理、特征工程、时间序列预测、聚类分析以及模型预测性能评价等步骤。
170 0
|
20天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 大数据
驾驭股市大数据:Python实战指南
【10月更文挑战第1天】随着信息技术的发展,投资者现在能够访问到前所未有的海量金融数据。本文将指导您如何利用Python来抓取当前股市行情的大数据,并通过分析这些数据为自己提供决策支持。我们将介绍从数据获取到处理、分析以及可视化整个流程的技术方法。
31 2
ly~
|
23天前
|
供应链 搜索推荐 大数据
大数据在零售业中的应用
在零售业中,大数据通过分析顾客的购买记录、在线浏览习惯等数据,帮助零售商理解顾客行为并提供个性化服务。例如,分析网站点击路径以了解顾客兴趣,并利用历史购买数据开发智能推荐系统,提升销售和顾客满意度。此外,大数据还能优化库存管理,通过分析销售数据和市场需求,更准确地预测需求,减少库存积压和缺货现象,提高资金流动性。
ly~
129 2
|
2月前
|
数据采集 分布式计算 MaxCompute
MaxCompute 分布式计算框架 MaxFrame 服务正式商业化公告
MaxCompute 分布式计算框架 MaxFrame 服务于北京时间2024年09月27日正式商业化!
61 3
|
3月前
|
存储 大数据 数据处理
解锁时间旅行新姿势!EMR DeltaLake 如何让你在大数据海洋中畅游历史,重塑决策瞬间?
【8月更文挑战第26天】DeltaLake是由DataBricks公司开源的大数据存储框架,专为构建高效的湖仓一体架构设计。其特色功能Time-Travel查询允许用户访问数据的历史版本,极大增强了数据处理的灵活性与安全性。通过独特的文件结构和日志管理机制,DeltaLake实现了数据版本控制。用户可通过指定时间戳或版本号查询历史数据。
33 2
|
3月前
|
Java Spring 开发者
解锁 Spring Boot 自动化配置的黑科技:带你走进一键配置的高效开发新时代,再也不怕繁琐设置!
【8月更文挑战第31天】Spring Boot 的自动化配置机制极大简化了开发流程,使开发者能专注业务逻辑。通过 `@SpringBootApplication` 注解组合,特别是 `@EnableAutoConfiguration`,Spring Boot 可自动激活所需配置。例如,添加 JPA 依赖后,只需在 `application.properties` 配置数据库信息,即可自动完成 JPA 和数据源设置。这一机制基于多种条件注解(如 `@ConditionalOnClass`)实现智能配置。深入理解该机制有助于提升开发效率并更好地解决问题。
63 0
|
4月前
|
存储 算法 数据可视化
云上大数据分析平台:解锁数据价值,驱动智能决策新篇章
实时性与流式处理:随着实时数据分析需求的增加,云上大数据分析平台将更加注重实时性和流式处理能力的建设。通过优化计算引擎和存储架构等技术手段,平台将能够实现对数据流的高效处理和分析,为企业提供实时决策支持。通过优化计算引擎和存储架构等技术手段,平台将能够实现对数据流的高效处理和分析,为企业提供实时决策支持。
500 8