这个圣诞节零售商们最想要什么?大数据!

摘要: 大数据分析已经及时到来,能帮助零售商调整战略,在全渠道的购物者“革命中”繁荣发展,从而将零售行业提升至一个新的水平。

 大数据分析已经及时到来,能帮助零售商调整战略,在全渠道的购物者“革命中”繁荣发展,从而将零售行业提升至一个新的水平。

【文/童云】在今年的假期购物季节中,在线零售商的销售额预计将会创下历史新高。据市场研究公司comScore发布的数据显示,“黑色星期五”当天有5700万美国人在网上进行购物,比2011年增长26%。

对于美国零售商来说,假期购物季节是一年中最大的一个销售季节;而在销售额的增长势头中,大数据的使用已经成为一种至关重要的力量。大数据分析正在帮助零售商有能力面对新一代的消费者,也就是全方位多渠道的购物者,以及处理这些消费者所生成的数据。

这种转型在很大程度上是由移动、数字、社交媒体和基于位置的技术作为驱动力的。消费者正在通过多种渠道进行购物活动,从实体店铺到商品目录、在线网站和移动设备等。这种全方位多渠道的购物“革命”已经让消费者成为“掌控者”,零售商则正在竭力试图采用一种单一而无缝的方法,目的是允许自己在任何时间及任何地点、通过任何渠道来与其客户进行互动。

全渠道零售有能力培育一种全面的销售体验,这种体验能将实体店铺的优势与在线购物的信息丰富体验合为一体,因此消费者和零售商都渴望“拥抱”这种零售模式,这并不令人感到惊讶。

在今年这个关键的假期购物季节当中,懂行的零售商和电子商务公司已经转向采用大数据分析的方法来提高销售量、更好地定位顾客、增进业务覆盖范围以及保住竞争优势。这些公司正在利用大数据来对Twitter消息、评论和Facebook信息作出分析,并将这种数据与顾客名单、交易和忠实客户俱乐部成员进行匹配,从而作出有关在线促销战略的决定,特别是在它们最有可能取得最大成功的领域中。

以下是零售行业内的一些例子,能够揭示零售与大数据结合的未来前景:

追踪全渠道供应链

大数据分析能让零售商利用多渠道/全渠道零售活动,确保消费者能获得自己想要的产品,无论在什么时候,也无论通过什么样的媒介。

举例来说,一家著名的户外运动零售商已经开发出了一种全渠道客户分析计划,能给商家和营销团队带来史无前例的洞察力,使其了解客户的需求和行为;而之所以能够做到这一点,是因为这家零售商使用了整合为一体的客户、购物和行为数据,这些数据来自于所有各种渠道。其结果是,这家公司掌握了有关商店流量模式、用户的人口统计资料、转换和购买行为、按类别和库存单位(SKU)计算的流量、移动设备模式和移动应用下载等各方面的数据。

一家最大型的美国零售商较早采用了在线客户行为分析的方法,是这一领域中的领导者,这家公司是另一个很好的例子,它正在经历混合了电子商务、移动应用和店内购物的消费体验。为了在全渠道购物“革命”中保持领先地位,这家零售商正在捕获和分析数量庞大的客户行为信息,这些信息是通过旗下各个零售连锁店、网站以及移动应用所收集的。这家公司使用这些数据来管理其整个需求链。其结果是,这家零售商能对购物者行为作出预期,从而在降低整体库存的同时最小化脱销现象。这家零售商还提供一种智能手机签到功能,允许店内消费者在零售店内获得和使用优惠券。

从客户数据中提取更好情报

在线和店内消费者活动带来了更多的交易活动和客户互动行为,零售商能利用这些信息来更好地定位客户和推升客户忠诚度。对零售商来说大数据能使其以更加节省成本的方式来捕获、保存和分析所有购物者数据,无论这些数据来自于什么渠道。

另一家大型零售商已经部署了大数据平台Hadoop,目的是以更加节省成本的方式来捕获、储存和分析爆炸性增长的客户数据。这种新的结构允许这家公司为客户提供个性化的营销活动、优惠券和折扣交易,这种解决方案更具成本效益,而且可以及时周转资金。这家零售商的大数据存储平台拥有超过20拍字节(PB,1PB等于1024TB,1TB等于1024GB)的数据,这些数据全部与消费者行为有关——来自于销售点设备、电子商务网站、具备GPS功能的平板电脑设备和智能手机、以及嵌入式传感器等。通过Hadoop巨大的平行运算能力,这家公司处理1亿条记录和20亿条记录之间的时间差仅为1分钟略多。

从大数据算法生成实时定价

美国零售联合会(NFL)感恩节周末购物调查报告显示,购物者充分利用了零售商的促销活动,在感恩节周末的平均购物支出为423美元,高于去年的398美元。零售商正在利用大数据来近乎实时地监控和调整促销活动,从而刺激消费者在浏览商品时进行购买。大数据技术分析电子商务交易的能力令零售商监控其竞争对手的定价策略成为可能,而且可以在短短几秒钟时间里作出回应,有些时候是由电脑算法直接作出决定。

一对一联系购物者

据《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)博客所援引的一份研究报告显示,个性化能在营销支出方面带来五到八倍的投资回报率,将销售量提高10%或以上。因此,零售商正在转向使用大数据分析的方法来将个性化客户通信与实时定价结合在一起,这并不令人感到意外。

一个很好的例子是一个全球性的在线时装网站,用户能通过这个网站与顶级设计师进行接触。这个网站的销售额为5亿美元,这家公司正在利用大数据和先进的分析技术来推动个性化的电子营销活动。

在每天中午,这家零售商会在一分钟以内向客户发出3000多种版本的信息,每一条信息都基于客户购物习惯、偏好和尺码来进行定制。此外,这家零售商还会个性化每一名客户的在线体验,将其与基于购物偏好的优先销售物品联系起来。

反击智能手机“买前验货”

零售商还正在利用大数据反击所谓的“买前验货”行为,也就是购物者到实体零售店中查看物品,然后使用智能手机上网找到同样的物品,而价格上却要便宜一些。零售商正在提供全功能的移动网站和智能手机购物应用,这样一来消费者就能很轻松地通过QR码来进行价格比对。

简而言之,大数据分析已经及时到来,能帮助零售商调整战略,在全渠道的购物者“革命中”繁荣发展。大数据给零售商带来了工具和情报,使其能其客户进行直接沟通,以更加聪明的方法来出售商品,从而将零售行业提升至一个新的水平。这种趋势在短期内都不会消失;事实上,其他许多行业和组织也都在采用大数据,作为保持自身竞争优势的一种方法。■

(本文来自 腾讯科技

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