實體零售大數據

❶ 新零售時代，大數據智能如何運用到銷售業務

首先，聲明一個觀點，「不管是哪個時代，只要企業還是要創造客戶價值，還需要人與人之間的溝通，銷售就不會消亡」，借一句名言，「銷售永遠不死，只是需要不斷修行」。說幾點理由，

1）新零售時代，客戶體驗最重要。「無人便利店」等替代的不是銷售員，而是只會做簡腔核基單工作（如收款，野蠻推銷）的店員。其實能與客戶進行感情溝通，對商品和服伍謹務具備專業知識等，恰恰是各小區門口便利店的關鍵需求。好的體驗離不開有「溫度」的人，這點從星巴克，7/11等都有體現。

2）2C生意，很多人認為產品最重要，產品經理大行其道。但目前還沒有一款「偉大產品」是埋頭開發，一出來就大行天下的。產品需要收集客戶需求（不是只做客戶需求），需要讓用戶知道，需要用戶使用轉換，即使一切都通過線上完成，也要有「連接」把產品與用戶連起來。大家都了解，最有效的連接是人，是人與人之間的關系，最有效的傳播是建立在信任度連接之上的傳播。網紅就是一種變型過的銷售，只不過從技能上多了一些社交，內容媒體等要求。以後的生意模式也許會流行S2B2C。S是大的品牌商，保證產品質量，提高效率，降低價格；B是一些由專業「達人」構成的小B，通過便利店，工作室，小眾社群等手段運營用戶，把S的商品或服務專業化，高體驗地傳遞給C端用戶，本質上是承接了S端的很多銷售任務。（OPPO，vivo遍布在各零售終端導購員就是一種雛形）

3）流量越來越貴，大家會逐漸把運營重點從引流拉新轉移到維護好老客戶，銷售既要做好產品銷售轉換，也需要能解決用戶問題，維護氏兆好老客戶，對其綜合能力要求越來越高，以後的分工不會把崗位按用戶不同階段劃分的那麼細（以前分市場，銷售，售後服務等，其實更多考慮的工業時代的企業內部效益，對最終用戶的體驗反而是不一致的，會有損害），而是把用戶分群，由一個銷售組織來完成用戶全生命周期的運營。這對組織管理，績效考核，任務協同等都提出了新要求。

4）新技術應用到銷售管理中，不僅僅是為了規范流程，提高效率等作用，也會在增強體驗，改善情感交流等方面有很大空間。游戲化銷售技能培訓和過程管理，智能匹配等大數據演算法都是很好的一些嘗試。

❷ 新零售有什麼鮮明的趨勢

1、搭含線上線下相互融合

隨著新零售模式的逐步落地，線上與線下將從以前的相對獨立、沖突逐漸轉化為相互融合、促進，其關鍵在於使線上的互聯網力量與線下的實體店終端形成真正的結合，從而完成電商平台和實體零售店面的融合升級，電子商務的表現形式與商業模式也會發生根本性的轉變。

2、精準定位

基於大數據海量數據和分析技術的支持，零售企業能夠對客戶進行群體細分，精準的定位用戶群體，然後了解這個用戶群體的具體需求，根據需求來設定不同的消費場景體驗，這樣才可以真正的做到了解用戶，將新零售平台和用戶緊密的結合在一起，為未來的發展搶佔先機。

3、強化用戶體驗

在互聯網時代快速發展的背景下，消費者自我意識更強，特別是在我國居民人均可支配收入不斷提高的情況下，人們對消費的關注點已經不再僅僅局限於價格等方面，而是更多的注重對消費過程的體驗。所以，探索運用新零售模式來升級消費購物體驗，推進消費購物方式慎李的變革，構建零售業的全渠道生態格局，將會成為企業實現創新發展的重要途徑。

4、與科技的融合

互聯網、雲計算、大數據、人工智慧等新技術的不斷發展，零售行業從商品的生產到消費，都可以實現有效的監控，零售商得以實現對於商品生產的控制，實現零庫存的經營，這種變化對零售行知孝笑業起到了減負的作用，將直接推動行業的高速發展。

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❸ 便利店行業如何通過線下大數據實現快速精準拓店

燒烤攤、麻辣燙、大排檔被定義為中國版的深夜食堂，然而隨著寫字樓的燈火蔓延，便利店也成為了年輕人的深夜棲息地。有別於傳統雜貨鋪，90年代傳入中國的現代便利店呈現規模化和統一管理，行業規模發展迅猛，2019年中國便利店行業實現銷售額2556億元。

隨著行業規模的高速發展，一線城市消費市場開始飽和，外資連鎖便利店也開始走向下沉市場，二三線城市的便利店競爭將會日漸激烈。大數據時代如何利用數據及人工智慧賦能於線下品牌連鎖將是實體零售從業者面臨的難題之一，本文將從便利店現狀及大數據如何賦能的角度，為從業者們提供思考方向。

便利店誕生於美國，因其小型化、高毛利、便利性、精簡SKU等特性，逐漸成為一種新的零售業態。90年代中期，便利店概念開始進入中國。2019年中國便利店門店總數達到13.2萬家，較上年增加了1萬余家。

從單個便利店企業擴張表現來看，石油系便利店（易捷、昆侖好客）在門店擴張上表現搶眼，其次是本土品牌美宜佳和天福，外資便利店則主要分布與一二線城市。

但觀察近年來外資便利店在中國的城市版圖布局：從去年底開始，7-ELEVEn先後在福州、長沙、西安、合肥開設首店，另一家日資便利店羅森行動更為迅速，已於去年在長沙、沈陽、泰州等城市先後開出首店。

對於全國商業格局而言，此次外資便利店的布局，被認為是近年來「市場下沉」的又一個印證，同時也意味著下沉市場連鎖便利店的競爭更加激烈。

隨著 科技 和城市的發展，一線城市的消費市場逐漸飽和，而在二三線城市，連鎖品牌便利店存在著拓店難、無法融入當地市場的問題。

傳統夫妻店投入資本小、受地理位置限制小，經營的可控性比較強，且選址往往在居住地附近。而對於連鎖便利店來說，店鋪選址除了需要考慮周邊的消費市場，更要考慮采購與進貨問題（小街小巷無法統一配貨，增大成本）、客群畫像等。

這時候，傳統的選址方法是通過人工到線下多個目標位置點進行觀察測算，人力和時間成本非常高，且客群畫像無法精準。試想一下如何能夠短時間內通過一個人的外表確定其消費能力呢？

但在大數據時代，這些信息都可以高速便捷獲取。

數位是國內最早一批涉足線下大數據智能應用的大數據 科技 公司，深耕線下人場大數據5年，能夠實時洞察人和場的智能動態數據，高效為企業提供用戶分析、客群畫像和周邊客流。數位對線下零售（如連鎖便利店）有三大價值：

1 快速拓店選址： 數位擁有全維度動態的人場大數據，自有海量數據標簽，覆蓋200+城市，8000萬POI庫，能夠為企業提供批量化的線下人場數據，利於連鎖品牌的規模化拓展。

當品牌進入一個新城市，能夠快速判斷城市不同區域位置信息，幫助品牌根據自己的定位（如社區型/商圈型等）快速有效佔領消費市場，並運用人工智慧演算法對周邊客群、人流方向進行洞察分析，從而利於品牌在商品定位上更趨近於消費者心理。

2 老店數據實時監控： 對於品牌連鎖店來說，許多經營多年的老店面臨著周圍市政或消費環境的變動，如新商場建立、老建築拆遷等。

當老店營業額產生波動時，傳統檢驗方式是線下踩點考證，但客流的變動易觀察，客群畫像的變動卻無法短時間進行判別。數位大數據則能夠第一時間反饋老店周邊市場與客群畫像的變動，及時做出經營方向和商品選擇上的調整。

3 競對商鋪比較： 入駐前，同一片區域內原有的競對商鋪的數量及客流畫像能夠給品牌帶來極高參考價值；開店後，區域內出現新的競對商鋪也是影響店鋪營業額的重要原因。數位線下大數據能夠幫助品牌實時觀察周邊競對環境，分析優劣勢，及時做出經營上的調整；

4 經營模型沉澱： 為什麼同樣開在市中心的兩家店營業額卻大相徑庭？開在醫院對面與開在學校對面哪一家營業額更佳？如何根據人群移動規律調整商品陳列？這些傳統人力難以系統統計的數據，利用大數據可以快速幫助門店沉澱一套方法論，形成品牌自有的經營模型，對品牌進一步布局和拓店有重大參考價值，有效節省新店拓店成本。

品牌便利店"下沉"二三線城市，是城市發展的必然，也極有可能是一次再定義當地消費趨勢的機會。在這樣的前提下，品牌佔領市場的時間顯得尤為寶貴。

零售行業已從「貨——場——人」轉變為大數據時代的「人——貨——場」，提前洞察客流及客群信息，加上當地場景數據，最後再結合品牌本身特性才能夠快速打入當地消費市場，搶占消費份額。

連鎖品牌入駐新城市時投入成本高，傳統的選址方式已不足以支撐品牌的快速拓展，批量化的人場大數據才是現代品牌快速拓展版圖的「秘密武器」。數位基於5年高精度技術的沉澱，擁有全國最大的識別資料庫，在品牌選址、客群洞察及市場營銷中，都能夠為連鎖品牌帶來強有力的決策支持。

❹ 大數據分析 零售業謀變新路徑

大數據分析：零售業謀變新路徑

只有將客戶數據轉化為洞察，用數據指導營銷計劃和銷售規劃的制定，才能把這些冷冰冰的數字轉化為客戶親密度，將零售商與客戶緊緊綁定在一起。

數據顯示，截止到2013年底，中國電子商務市場交易規模達10.2萬億，同比增長29.9%。在電商呈現如火如荼之勢時，傳統零售業受到擠壓，線上線下遭遇截然不同：客流減少、業績不佳、甚至被迫關閉門店……實體零售業經營陷入困局。面對來自電商的強烈沖擊，實體零售商也開始思索如何謀變，進行了一系列新嘗試。部分不甘淪為「試衣間」的零售商勇敢試水O2O，打通線上線下渠道。來自更多渠道的數據重塑商業模式的同時，也讓零售商看到了其蘊含的商業價值。數據中的豐富客戶洞察也推動了「以客戶為中心」的業務轉型。

大數據時代，亟待突圍的零售商該如何在探索中把握先機，SAS公司結合國外零售商最佳實踐給出了如下建議：

以客戶為中心的數據驅動營銷管理，從多種渠道獲得成功轉型

在技術的幫助下，零售商可以通過社交媒體、移動應用、定位服務和電子郵件等更多渠道與消費者交流。更多溝通橋梁也帶來了更為豐富的客戶信息，而僅僅獲取這些信息是不夠的，只有將客戶數據轉化為洞察，用數據指導營銷計劃和銷售規劃的制定，才能把這些冷冰冰的數字轉化為客戶親密度，將零售商與客戶緊緊綁定在一起。

1.梅西百貨：有的話，只想說給你聽

美國著名連鎖百貨公司梅西百貨設立電商部門Macy』s.com，希望消費者無論在哪裡，都能同步享受最新上市商品和促銷活動，尋找購物魔力。Macy』s.com設立了互聯網客戶洞察部門，利用大數據分析改進個性化營銷、廣告策略等方面，迅猛發展在線渠道營銷，從傳統的線下經營成功轉型為全渠道經營模式。面對激烈的競爭，Macy』s.com亟需關於客戶偏好的更精準實時決策。梅西百貨認為，獲取跨越全渠道的客戶洞察是提高顧客滿意率和營收增長的關鍵。為了更高效地了解和評估在線營銷活動對實體店銷售額的影響，Macy』s.com採用SAS解決方案大大加強分析實力，自此改變了群發通用型電子郵件的低效營銷方式，對客戶進行更精細的分類，針對性地發送促銷郵件。出乎意料的是，郵件發送頻率的降低並沒有減少網站訪問量，郵件退訂率反而減少了20%。

2.Harry & David：嘗嘗分析的甜頭吧

在經歷了經濟衰退帶來的業績下滑之後，美國美食和禮物零售商領軍Harry & David利用分析技術判斷誰是目標客戶，目標客戶希望以何種方式以及何時接收促銷信息以及哪類人群最有可能驅動銷售額增長，從數據中理清未來發展的思路。在開始的幾個月里，營銷團隊在獲取顧客行為和偏好方面取得進展。一年內，在客戶細分、客戶生命周期和並發價值分析上更進一步。三年之內，Harry & David新的客戶維系率上升了14%，顧客帶來的銷售額也增長了7個百分點，高質量忠誠客戶增加了10%。使用SAS? Campaign Management之後，Harry & David獲取了更多有價值的客戶洞察，例如：通過導入外部數據和分析歷史交易行為，他們得出了由社交網路渠道吸引而來的客戶更值得進一步培養這一結論。客戶檔案建模和管理也為銷售情況預測提供了可靠依據。由此，Harry & David嘗到了數據分析的甜頭，走上了數據驅動型的營銷道路。

3.Chico』s：告別猜測，和直覺說再見

成衣女裝零售商Chico』s FAS Inc.在全美境內擁有超過1000家門店。除了實體店外，Chico』s還通過商品目錄和在線渠道開展營銷活動。在面臨行業衰退時，Chico』s決定好好利用多年積攢下來的客戶信息，並由此驅動商業決策。但是，現實遠比想像艱難，來自於Chico』s 旗下的多個品牌數據難以整合，且公司並不具備海量數據處理能力。相較於真實可靠的客戶數據，營銷人員更多倚賴的是直覺。Chico』s需要一個為管理和整合海量數據提供可靠追蹤記錄的系統，並希望業務人員在沒有數據工作人員和程序員的情況下也能使用數據。Chico』s選擇了隨需應變解決方案：營銷自動化（SAS? OnDemand：Marketing Automation）。這是一個包含了一整套預測分析和數據挖掘工具、允許營銷人員計劃、測試和執行任意規模營銷活動的企業級解決方案。

該解決方案幫助Chico』s策劃節假日促銷活動。數據顯示，在使用該解決方案後，Chico』s季度利潤達到1700萬美元，而在上一年同一季度中，Chico』s虧損了4200萬美元。在營銷自動化解決方案的幫助下，Chico』s將客戶進行精細分類，並區別不同推廣活動達到的效果。Chico』s將目標群體劃分為三類，並採取相應行動：第一類顧客為希望第一時間購買新品的消費者。這類顧客能收到包括所有尺寸和價位商品、並標注出新品的商品目錄和郵件。第二類顧客是熱衷於折扣商品的顧客，Chico』s向這類顧客郵寄針對性更強的更薄的商品目錄和促銷傳單。第三類為網站用戶，Chico』s向線上客戶推送符合其消費偏好的電子郵件。

一旦發現銷售不佳的商品，Chico』s即可迅速調整促銷策略。Chico』s挽回了更多的流失客戶，成功率是此前的三倍。通過大數據分析，Chico』s從過往交易記錄中鑒別更受歡迎的商品，並選擇相應的促銷手段。作為一家擁有多個品牌的零售商，通過判斷消費者喜好，如今Chico』s能夠通過策劃促銷活動引導某一品牌忠實顧客也能會光臨旗下另一品牌，帶來了更多潛在銷售機遇。過去需要30天才能出爐的營銷計劃現在只需4天就能策劃完成。團隊也擁有了更快創造精準營銷活動的能力。

通過大數據分析，零售商可以用過往交易記錄指導營銷活動，創造切實符合客戶所需的深入人心的營銷活動，用個性化的消費體驗建立更緊密的客戶關系，最終促進營收增長。

洞察中的精準預測，指導策略規劃

從總結過去和觀察現在中預測未來，是大數據的另一魔力。這也啟發了零售商從一開始的供應環節就在大數據的指導下進行精準且具有可行性的需求預測，由此優化客戶的購買體驗。

DSW：7碼還是9碼，我知道！

不同於成衣的尺碼靈活性，消費者在購買鞋類時必須選擇合腳的尺碼，這對鞋類零售商的供應體系提出了更高要求。美國鞋業零售巨頭DSW利用SAS解決方案整合採購和供貨系統。有了SAS解決方案的合理分配邏輯，DSW對於尺碼供應有了更精準的判斷。這讓「按店鋪所需分配尺碼（size by store）」模型開發成為可能。從前，DSW實行統一標准供貨，12箱包含各個尺碼鞋子的包裹被寄送到各個門店。事實上，有的門店僅僅需要7碼和8碼的鞋子，而它們依然會收到6碼和9碼的貨品。數據分析能夠計算出在減少促銷活動並且無缺貨情況下每個地區所需的特定鞋碼和款式貨品數量和訂單補給量，確保門店內供應充足的正確尺碼貨品，並能實現及時補貨。門店運作更為高效，顧客更少等待，滿意度也大幅上升。

減少IT開支，增加系統靈活性，高性能分析技術創造更高價值

大數據的蓬勃發展催生了具有高度靈活性的技術，例如可視化分析、高性能分析和雲端應用等。得益於隨需應變的高度靈活的技術，零售商大大減少了IT運營的開支，並從更高級的分析中獲取了更有價值的洞察。

SM-MCI：「亞洲百貨之王」的分析利器

「亞洲百貨之王」SM集團旗下的SM Marketing Convergence Inc.（SM-MCI）運作著全菲律賓最大的客戶忠誠度計劃。這一計劃中記錄了每一名顧客在SM集團旗下購物中心消費中所獲積分的情況，存儲了超過十億次的消費記錄，卻並未得到有效利用。SM-MCI需要一種可以促進銷售，改善運營，同時也能增進顧客忠誠度的解決方案。最終，SM-MCI選擇了融合內存分析技術和商業智能高級數據可視化的SAS可視化分析（SAS? Visual Analytics）解決方案。它不僅擁有無與倫比的統計計算能力和速度，還能通過直觀的方式展示分析結果。在新變數添加時也不會產生多餘的數據規劃和提取轉化載入流程。從更加深度的報告中，SM-MCI能夠更加深入地了解消費模式，並鑒別趨勢，以此來及時策劃促銷活動，傳遞更優質服務，提升顧客滿意度，吸引新會員加入，發現有利可圖的追加銷售機會。

在發達國家，電子商務的崛起早已證明其對實體零售業的強烈沖擊，而國外零售商們在對抗沖擊中也累積了更多經驗。這些實踐經驗帶給近年來飽受電商威脅的中國實體零售商更多思考：雲服務、數據可視化和Hadoop等新興技術在零售業落地應用並發展迅猛，為行業注入了活力。

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❺ 零售業擁抱大數據:用數據讀懂消費者

零售業擁抱大數據:用數據讀懂消費者

在過去一年，"大數據"的概念持續加溫，熱度已經覆蓋除互聯網以外的各個行業。關於大數據的概念已經無需再多說，大數據不僅僅是「看起來很美」，如何有效運用大數據創造商機，讓大數據更好的發揮其自身的價值，為企業帶來更多的效益，成為了各個企業亟待解決的問題。

大數據的起源要歸功於互聯網與電子商務，但大數據最大的應用前景卻在傳統產業。一是因為幾乎所有傳統產業都在互聯網化，二是因為傳統產業仍然占據了國家GDP的絕大部分份額。

具體來講，中國最需要大數據服務的行業就是受互聯網沖擊最大的產業，首先是線下零售業，其次是金融業。受電商的沖擊，國內很多零售巨頭都增長嚴重放緩，甚至遭遇負增長，線下零售已經到了不得不變革的危機關頭。我們看到銀泰百貨、王府井百貨、萬達集團這些具有創新意識的傳統巨頭開始利用互聯網和大數據來改造線下商業。坐擁成百上千門店的傳統零售企業，該如何面對迅速興起的互聯網戰場?擁有海量會員信息和購買記錄的傳統零售企業，在逐漸變革的消費市場中如何利用數據優勢迅速搶占市場?

在所有的零售渠道中，實體店占據著絕大多數的市場份額，但是線上渠道的吸引力在迅速增強，並且以中國消費者尤為突出。隨著線上線下購物逐步融為一體，生存和成功將取決於零售商通過各種渠道接觸到消費者的能力，更重要的是其為消費者提供多渠道的無縫連接購物體驗的能力。如今掌握主動權的消費者希望能同時享受線上線下兩種渠道的優點，並將會到那些能夠提供優異的多渠道購物體驗的零售商那裡購物。

如何建立一個線上線下無縫連接的品牌和購物體驗方便消費者的選擇，從而贏得顧客的忠誠度和持久的客戶關系?這些曾經棘手的問題，如今都迎刃而解。國內大數據技術服務商百分點推出的大數據管理平台(BigDataManagement，以下簡稱「BDM」)通過整合第一、二、三方的用戶數據，對數據進行清洗、加工和建模，為企業的戰略、運營、管理、市場、營銷等提供各種數據產品和應用。傳統零售業擁有海量數據。每天，每筆交易、每個訂單、每次促銷、都會產生無數的數據。一個值得關注的現狀是，目前大部分的企業還沒有將這個數據利用起來。這些數據的整合和解讀將是企業無形的資產，並成為企業最大的優勢，幫助傳統零售企業在瞬息萬變的互聯網市場迅速搶佔一席之地。

那麼，零售商們應該如何將大數據運用到商業活動中呢?來看看百分點是如何描繪的。

A用戶是一位標準的攝影發燒友，我們知道他最常瀏覽的網站就是「攝影愛好者論壇」。某天當A用戶打開一個網站准備瀏覽今天的新聞，卻被相機廠商發布在網站首頁的廣告迅速的吸引。A用戶發現正是他關注的「新款鏡頭」，於是A用戶決定去實體店看看。是的，百分點BDM通過A用戶的瀏覽習慣等知道他是個理智型消費者」。

當A用戶來到實體店時，一場數字化旅程即將開始。作為某商城的會員，A用戶用商城會員卡買了咖啡，發現購物小票上顯示「會員今日購買數碼類產品享受9.0折優惠。登陸該商城免費的Wi-Fi時，A用戶又收到商城推送的個性化推薦信息「最新款鏡頭，今日購買可低價換購相機包」。最終，A用戶以優惠的價格買下了心儀已久的「最新款鏡頭」，並得到了「x商城」低價換購的「相機包」。

在上面的故事中,「攝影愛好者論壇」、「相機廠商」、「網站」、「商城」都是百分點大數據家族的一員。百分點BDM收集社交媒體、論壇和第三方的海量數據，並加以分析整合，宏觀用戶畫像顯示「85%的消費者在購買單反之後的兩年內會購買鏡頭。」

以上只是百分點BDM對用戶分群、畫像，並將這些信息利用到商業活動中的舉例。事實上，98%的中國消費者希望零售商能夠利用他們掌握的信息提供個性化的促銷和建議。在這個領域中，百分點關注兩方面的內容，一是將線上線下數據的打通，為用戶提供一致的購物體驗;二是將電商的經驗運用到傳統賣場，為他們提供新的營銷手段。

百分點BMD通過對海量數據的整合和解讀更好地了解和預測消費者行為，掌握消費者偏好和需求甚至終生客戶價值，以便把握住全新的促銷機會，為他們提供更多個性化的產品和服務。通過融合多方數據，零售商為消費者提供創新的購物體驗，促進消費者的品牌忠誠度和重復購買，進一步實現零售商的利潤和市場份額的增長。

作為大數據服務商百分點一直致力於大數據的技術的研發和應用。百分點利用大數據分析技術為用戶畫像，以及利用用戶畫像來幫助企業實現個性化服務。在任何一門生意中，能夠讀懂用戶並分析用戶數據來預見未來都是行之有效的，這也是未來商業創新發展的必由之路。

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❻ 對實體零售而言，消費者畫像也許是個坑

「消費者畫像」是近幾年伴隨大數據技術崛起並流行的一種工具，就是通過各種數據來推算消費者的特徵：年齡、性別、消費習慣等等。

目前很多消費者畫像的做法是，通過大數據，將消費者按照基本屬性（區域、年齡、性別、職業等），結合消費行為（如購買的產品品類、品牌、購買頻次等睜段），形成消費者畫像。

不可否認，消費者畫像為企業拍岩尋找目標群體，制定有針對性的營銷策略起到了一定作用，最起碼也比原來的拍腦門決策科學有效的多。

在技術人眼裡這是一項「顛覆性」的技術，而在實際應用過程中，有些客戶卻被坑的暈頭轉向。另外隨著競爭的加劇，個性化消費趨勢越來越強，很多人感覺消費者畫像不那麼有用了，更多的只是為了趕時髦，為了畫像而畫像。

歸納一下，不合格的畫像主要分為兩類：

一、架構簡單粗暴

只是以消費者的基本屬性及直觀的行為數據作為分析維度，簡單描述目標消費者特徵。如：「一二線城市，30-40歲收入較高的男性白領」。

如果問是怎麼確定的，回答是根據一段時期購買行為，挑選購買頻次超過一定量的消費者，進行身份標簽錨定。

二、眉毛鬍子一把抓

恨不得把所悉賀譽有能收集到的數據羅列出來。

某品牌於今年初使用了某數據公司的消費者畫像技術來分析門店經營，希望藉此實現精細化運營：

01、了解商圈人口數量和性別構成，從而可以優化商品組成和陳列。

02、了解商圈消費者的偏好，從而可以做關聯營銷。

03、了解門店人口還去哪裡消費，從而可以做異業商家聯盟。

04、了解門店人口什麼時間停留在哪裡，從而可以做精準廣告投訴。

但半年時間過去了，門店業績沒有任何明顯提升，部分通過畫像數據調整商品和陳列的門店反而銷售大幅下降，究其原因之一是數據公司的技術專家們往往只懂產品邏輯，不懂業務邏輯，可以給出數據，但無法形成有效決策。

數據雖然是有價值的，但數據價值的顯現必須具備下面的三個條件：

01、公司有數據文化。

02、數據是真實的。

03、數據必須和基層業務緊密貼合。

企業實施消費者畫像技術的四個階段：

第一階段是明確畫像的戰略意義，也就是要知道消費者畫像的構建有怎樣的戰略意義，是為了達到怎樣的預期效果，服務於什麼樣的主體。

第二階段是進行建模體系，即結合實際需求，應用一定的大數據軟體，進行規約數據實體和關聯關系。

第三階段是進行維度分解，更加細化消費者、商品、渠道之間的相關性關系，進行數據維度分析和列舉。

最後一階段是對流程的應用，即針對不同的消費者角色需求，設計消費者使用的平台功能和程序。

❼ 面對電商沖擊 這家實體零售商憑啥「逆生長」

購物現場 受訪者供圖

外有電商夾擊，內有遍地開花的新興購物廣場競爭。近年來，實體零售面臨前所未有的壓力，不少商家甚至連連敗走市場。但重慶卻有商場逆勢崛起，年均增速達到40%。它便是重慶首家從西部起步實現向東部擴張布局的實體零售商——砂之船集團。

在實體零售企業增速普遍放緩的新常態下，砂之船奧萊「逆生長」的秘訣何在？其高速發展的模式，對重慶實體零售企業有哪些啟發？我們來看看吧。

【差異化運營】

以「高性價比」硬拼電商

每年雙11等電商購物節，都會引發不少網購族徹夜「剁手」。在重慶的線下商場，也有這樣的盛況。每年9月份，不少市民會提前安排好行程，列好購物清單，然後等待砂之船（重慶）奧萊的周年慶活動。

在剛過去的砂之船（重慶）奧萊11周年慶活動中，活動單日吸引20萬人次參與，銷售額達1.31億元。這一發展勢頭，在砂之船其他奧萊店也得到體現，如西安、長沙等。在全民電商的大環境下，砂之船為何能做到逆勢增長？

電商的另一個優勢是便利。但在許軍看來，這個優勢對於砂之船的客群——收入達到中產的消費者來說並不明顯。因為這些人在看重性價比的同時，更看重購物體驗，他們甚至對精神方面的需求高過對物質方面的需求。對此，砂之船在項目建設時，也注重環境的打造。以重慶店為例，就多投入了1億多元。此外，砂之船還要求品牌商折扣店也必須做正價裝修，以提升商場購物環境。

「因此，在價格占優勢，又增加了體驗感的情況下，電商對我們的影響和沖擊是有限的。」許軍透露，近10年來，砂之船集團業績都保持了年均40%的增長。

■專家點評

折扣優勢需以品質保障為前提

零售行業分析人士、原重慶市零售商協會秘書長李運楊表示，越是傳統的百貨零售業，受電商沖擊越嚴重，廠商需要銷售多餘的庫存，奧特萊斯模式反而會有一定幅度的增長。奧特萊斯產品以服裝、箱包等產品為主，對體驗消費要求高，因此受電商沖擊小。但無論是電商還是實體零售，真正能打動消費者的都是品質和價格。奧特萊斯的核心在於品牌和折扣，因此一定要在保障保證品質的前提下，以低折扣吸引消費者。這不僅是奧特萊斯與電商競爭的砝碼，也是奧特萊斯行業內競爭的生存之基。

【創新模式】

構建體驗式購物新場景

除了電商沖擊，砂之船面臨的還有奧特萊斯行業內的巨大競爭，以及各大新興購物中心的夾擊。

有數據顯示，近年來，國內大大小小的奧特萊斯搏山店快速崛起，數量一度超過500家。但中國奧萊會發布的《2018中國奧特萊斯行業普查報告》顯示，截至2018年，國內處於營業狀態的奧特萊斯項目共計225家，比3年前縮水了約50%。

對此，砂之船又提出了「1+N」的超級奧特萊斯概念。其中，1指傳統奧特萊斯鏈接的購物，N指新型線下社交生態圈布局，包括超級兒童館、超級運動館、超級農庄等圍繞 健康 、 娛樂 、文化等符合中產消費趨勢、社交需求的內容建設。

許軍說，目前很多新興的購物中心也有這些元素，但僅僅限於配套這個層次。砂之船則是用打造社交空間和體驗場景的思維，把自己獨有的對藝術、文化、 情感 的理解，融入到產品中，跟普通購物中心區分開來。

例如，砂之船（西安）奧特萊斯有一個「二郎崗」檔銀答超級農庄，總共15000多平方米，由戲樓、水井、茶歇、民俗、手工藝人、畫廊、咖啡、書吧、市井集市、回坊、新傳統關中庭院等不同場景組成，很好地展示了陝西民俗、關中文化，並已成為遊客爭相前往的打卡地。

「這些場景，給商場帶來的是源源不斷的客流。以西安店為例，據不完全統計，僅農庄差不多每天就能給商場帶來5000到1萬的人流。」許軍說，「從財務表現來看，消費者對創新奧特萊斯的模式很買賬。」許軍透露，每家新開行慧的砂之船奧特萊斯都能在開業後的12個月實現「現金流平衡」，第二年就能創造利潤。2018年，砂之船集團年總銷售額達130億元。

■專家點評

不能為了場景而打造場景

灼識咨詢執行董事王文華表示，中國經濟正步入消費主導的新發展階段。消費者的要求不僅僅是「低價」、「便捷」，還呈現出需求個性化、場景多元化、價值參與化的趨勢。與此同時，線上流量紅利已見底，線下商機凸顯，互聯網巨頭們都在紛紛布局線下零售，以搶灘未來的零售風口。在消費者所期冀的個性化、多元化場景中，砂之船的社交生態圈布局，符合發展趨勢。但從本質上看，這些場景打造始終都是為拉動銷售服務，奧特萊斯的核心仍在於購物零售這個板塊，因此操作時一定要分清本末，要讓這些場景圍繞提升銷售這個目標進行，不能為了場景而打造場景。

【技術加持】

大數據畫像實現精準營銷

在砂之船成功運營背後，還有一個關鍵詞：大數據。許軍介紹，雖然砂之船是傳統零售企業，但近年來也很好地把握了電商和大數據快速發展這個趨勢，不斷利用新技術實現自我更新。

「砂之船目前利用大數據管理系統，可以實現為客戶畫像，准確掌握客戶的消費習慣、消費頻次，實現對客戶精準營銷。」許軍介紹，同時，這些大數據也利於砂之船對合作品牌進行更好地管理。「哪些產品最受青睞，商家庫存還有多少，後台都一目瞭然。」許軍透露，與一般商場的租賃模式相比，砂之船奧特萊斯更側重於對品牌的統一管理，商場會根據數據分析，進行每年春季、秋季產品上新調整。對庫存較多的產品進行控制，對貨品陳列進行改善、對定價策略進行完善等。許軍表示，下一步，砂之船在大數據管理基礎上，還將在璧山成立商學院，加強對合作品牌的服務。

■專家點評

大數據運用有助於降低運營成本

零售行業分析人士、原重慶市零售商協會秘書長李運楊介紹，商業不變的原則是為目標客戶創造價值,任何零售商一定要明確自己的目標客戶群。用大數據畫像實現精準營銷，就是為了更好地為客戶服務。企業需要藉助這些技術，改善購物環境、提升管理效率、最終達到降低運營成本，讓利消費者的目的。

【資本運作】

成亞洲首個奧特萊斯REITs

快速擴張，離不開資本投入。砂之船在資本運作方面，也走出了一條輕資產的路子。2018年3月28日，砂之船在新加坡上市，成為中新互聯互通項目首個REITs（房地產投資信託），同時也是第一家在新交所成功上市的重慶零售品牌。

「我們上市後，國外一些實力投資者都紛紛前來投資。」許軍介紹，與歐美等市場相比，目前國內奧特萊斯還處於發展的初級階段。藉助資本力量，接下來，砂之船還計劃將以每年新開2～3店的速度增長，爭取5～10年內奧萊項目達到50個，管理面積達到500萬平方米以上。

■專家點評

輕資產運營為行業發展提供新思路

戴德梁行環球董事、戴德梁行大中華區行政總裁趙錦權表示，商業地產有投資規模大、回收周期長的特點,使得其對資金的要求尤為突出,而REITs產品豐富了物業退出渠道,讓整個開發過程形成了「投融管退」的閉環,對於商業地產企業快速回籠資金、實現項目融資有著重要作用，利於企業實現輕資產轉型。砂之船房地產投資信託對中國整個商業地產來說，都具有重要意義，是一種有益的 探索 和嘗試，會為行業內其他企業的發展提供新的思路。但發行REITs產品的企業,通常需要滿足企業評級高、項目盈利性好、有大量物業可以出租等條件，因此，小型的商業地產項目進入有一定難度。

■縱深

找准切入點

實體零售商仍有「出路」

近年來，受電商等沖擊，不少實體零售商都表示「壓力山大」。但業內分析人士表示，當前實體零售並不是沒有出路，只要找准切入點，依然可以生存得很好。

零售行業分析人士、原重慶市零售商協會秘書長李運楊表示，雖然近年來中國線下零售一直處於被線上追擊的狀態，但從實際來看，線下零售規模所佔比例，整體上仍占優勢。據國家統計局數據，2018年中國 社會 消費品零售總額為38萬億元，其中網上零售額只有9萬億元。因此，目前線下零售從規模上來看，仍然占據絕對優勢。

灼識咨詢執行董事王文華也表示，中國經濟正步入消費主導的新發展階段，實體零售商只要找准切入口，將會迎來新一輪發展機遇。比如，8月27日，美國最大的連鎖會員制倉儲超市Costco(開市客)在中國大陸的首家門店在上海開業，憑借高性價比、自有品牌和精選SKU策略，吸引了眾多消費者搶購，開業當天就被買到暫時停業。而在重慶，作為凱德集團旗下的「明星項目」，來福士購物中心還未開業就吸引了眾多知名品牌集團爭相入駐。開業當日，憑借豐富的業態，多元品牌組合，以及高達40%的首店、旗艦店和概念店的比例，吸引了35萬人次到場打卡。

對此，業內分析人士表示，在現在電商蓬勃發展的階段，線上商城的存在的確讓許多實體零售商倍感壓力，但如今在傳統電商流量天花板開始顯現的新零售時代，一些能抓住消費者痛點的新興實體零售店，必將嶄露頭角。

❽ 請問一下實體新零售是什麼意思

新零售的意思慧念即是企業以互聯網為依託，通過運用大數據等先進技術手段，然後對商品的生產、流通與銷售過程進行升級改造，接著是重塑業態結構與生態圈，並對線上服務、線下體驗以及現代物流進行深度渣梁融合的零售新模式。新零售的核心要義在於推動線上與線下的一體化進程，其關鍵在如碧運於使線上的互聯網力量和線下的實體店終端形成真正意義上的合力，從而完成電商平台和實體零售店面在商業維度上的優化升級。新零售概念推出之後，眾多的互聯網巨頭卻將重心放到了實體店上，實體店迎來了崛起的機會。
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❾ 8個典型案例看懂零售巨頭的「大數據」戰略

8個典型案例看懂零售巨頭的「大數據」戰略_數據分析師考試

未來的零售分析要求零售商藉助集成式業務流程和信息系統，為客戶洞察提供支持，將客戶洞察發展成一種企業級的戰略能力，並根植於企業結構和企業文化中。在這種形勢下，零售商的所有業務職能部門在制定決策時，將把基於情景的客戶洞察作為一個重要依據。

分析公司 EKN 認為，為了真正實現以客戶為中心，零售商需要具備多項關鍵能力，而這些能力均由業務分析驅動。

全渠道集成。如果缺乏相關客戶洞察支持與客戶的互動，零售商將無法實現跨渠道無縫客戶體驗。零售商與客戶互動的聯絡點能為零售商提供豐富的客戶數據，因此，所有聯絡點也成為了零售商的最佳競爭利器。

個性化互動。與網上零售商相比，實體零售商具有兩大優勢：能與客戶進行個人接觸，以及擁有更豐富的歷史記錄和更多樣的客戶數據。如今，「個性化」購物體驗已成為人們津津樂道的話題，而如何巧妙地結合上述兩大優勢，即在行動中及時交付客戶洞察，將成為零售商打造「個性化」購物體驗的基礎。

持續的卓越運營。客戶洞察的應用並非僅局限於面向客戶的使用案例。事實上，如果零售商已經能夠在各個運營職能部門中更成熟地運用分析功能，那麼集成客戶洞察便是他們不容錯過的增量機會。

零售商用例

銷售

瑞士零售商 Globus 使用大數據內存計算和高級分析來獲取寶貴的銷售績效洞察。目前，他們能夠實時處理海量的產品數據，並在幾分鍾內分析不同時間范圍、店鋪和區域內數千種產品的銷售模式與促銷活動。該零售商還向其管理人員提供了這些洞察的訪問許可權，以便他們能夠更迅速地響應市場狀況。

美國零售商 Guess 使用高級分析向其高管提供暢銷產品和可用庫存的實時視圖。該零售商的分析解決方案基於大型客戶數據集，分析銷售額、細分目標客戶，並策劃促銷活動。

市場營銷

沃爾瑪的 Global.com 部門充分利用「快速的大數據」和社交分析，快速識別不斷變化的客戶喜好。該零售商的社交意識（Social Sense）項目能通過社交媒體確定商品的暢銷程度，並幫助顧客發掘潛在需求和感興趣的新產品。同時，藉助 ShoppyCat 工具，他們可根據 Facebook 用戶的愛好和興趣，為這些用戶推薦適合的產品。此外，Global.com 還使用社交基因組（Social Genome）技術，來幫助客戶為朋友挑選禮物。

塔吉特（Target）百貨公司利用預測分析程序，來推斷個體消費者是否具備成為該公司特定營銷活動優質客戶的特質。他們給每位顧客分配了一個獨一無二的客戶識別號碼。該號碼將客戶個人信息、購物行為和喜好整合到一個可跟蹤的實體內。塔吉特還專門成立了一個客戶營銷分析部門，致力於全面了解客戶，超越其他競爭對手，從而獲得競爭優勢。藉助動態數據倉庫（Active Data Warehouse），塔吉特可在整個企業的混合工作負載環境下，基於海量數據管理復雜的用戶查詢。

全渠道

英國零售商巴寶莉（Burberry）集成了旗下所有渠道，包括實體店、網上商店、移動終端以及各大社交網站。他們採用了創新技術和數據分析，用於分析來自所有數據源的數據，旨在實時識別個人客戶並建立客戶檔案。相比過去，巴寶莉的分析速度提高了 14,000 倍，以前需要 5 個小時的請求，現在 1 秒就能完成。不論店員處於什麼位置，他們都能在客戶踏入店內時立即識別客戶信息，了解他們過去的購買記錄，並提供個性化建議。

韓國零售商 NS Shopping 將移動渠道和社交渠道集成到零售環境中，並利用大數據分析，實時、集中地獲取所有渠道的客戶和產品數據。而公司的電子商務團隊和市場營銷團隊將利用這些數據，向顧客提供個性化的產品建議。

供應鏈

美國網上零售商亞馬遜基於非平穩隨機模型，構建了全新的供應鏈流程和系統。該方法能為訂單履行、尋源、產能和庫存決策提供鼎力支持。亞馬遜不僅開發了聯合和協調補貨的新演算法，還基於歷史需求、活動記錄和計劃、各履行中心的預測結果、庫存計劃、采購周期以及采購訂單，在 SKU 級別實施了全新的國家預測方案。

英國零售商樂購（Tesco）採用先進的建模工具，基於歷史銷售數據模擬配送倉庫的運作，從而達到優化庫存的目的。該零售商還組建了一個內部分析團隊，該團隊主要負責通過回歸測試掌握各要素之間的關聯，如天氣數據、特價優惠，及銷售模式等等。

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❿ 新零售有什麼優勢

新零售，與傳統零售的不同，歸根究底在於通過線上線下的融合，改善零售的履約方式，最終在"人、貨、場"三個維度下重構新零售的產業生態。

這具體可拆解為信息流、資金流和物流三大鏈路的優化。而在互聯網時代背景下，所有的商業行為都是基於數據做的探索，能否有效利用數據賦能零售的信息流、資金流和物流，使其提高運營效率的同時降低成本，同時提升消費者的全程體驗，將成為區分零售賽道的重要指標。

觀遠數據總結了自身服務於眾多知名零售行業的成功實踐經驗，並基於對行業業態的深度思考以及與零售企業CIO的一些共識，為零售企業給出以下數據驅動運營的建議

1）極度敏捷：從IT到DT的時代，零售行業數據分析和決策升級的挑戰全面提升，BI系統要做到極度敏捷，並且能夠快速響應（億級數據秒級響應），這也是現在所有數據平台應該具有的基礎能力。觀遠數據整個系統服務集群、部署、配置可在幾個小時之內完成，並且支持雲端（SaaS部署）和私有化部署，總擁有成本（TCO）低於市場同類產品，以超高的性價比幫助企業靈活應對業務的快速變化。

2）終端要求低：BI要為零售企業賦能，也就是說我們要給用戶超低的學習門檻。觀遠智能BI一個小時就能輕松上手，並且可以選擇切換大中小屏和進行業務場景的變更，讓BI不再只面向管理層，也為基層管理人員賦能，為基層員工減負。同時讓每一個終端能做到使用數據分析平台的用戶，不需要安裝任何的東西，只要通過瀏覽器、微信、釘釘、小程序就可以直接接收到數據分析的結果，大大加強了協作辦公效率。

3）以用戶為中心：傳統BI項目，經常是以開發一堆堆最後沒人看的報表來含恨而終，所以，新一代智能BI必須以用戶為中心，以解決商業問題為目標，來設計每一個分析場景。觀遠智能BI以數據產品經理的角度來深度理解用戶需求，以設計數據產品的理念來開發看板，並且將運營和推廣的思路融合其中，讓數據分析真正地深入業務當中。

4）兼容性強，輕量級：零售企業往往面臨系統繁多，歷史久，技術雜（來自不同供應商不同時期的產品及實施）等歷史遺留問題，觀遠智能BI平台以「輕、靈、快、易」的顯著特點，一直致力於提供最佳的用戶體驗。平台可對接多數據源，內外數據全量接入，支持現在便利店線上線下的深入融合；可視化的ETL快速完成數據清洗與整理，同時數據秒級響應讓決策快人一步。

5) 海量數據處理能力：BI平台不僅要有完成最基礎數據分析的能力，還要有空間合成在未來的智能應用。觀遠數據面向未來AI應用，打造了底層海量特徵的處理能力。支持豐富的預測分析、機器學習等演算法，並有銷售預測、需求預測、智能診斷、智能訂貨等深度AI應用場景。

*更多詳細內容可登錄觀遠數據官網，AI+BI，讓決策更智能。