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数据分析成为零售行业的核心竞争力


作者:本站收录 来源:飞行汽车 2018-09-14 09:55:57 填写您的邮件地址,订阅我们的精彩内容:

摘要:通过对大量的用户数据进行分析,把它进行分类,比如说年龄、性别、文化、收入,还有消费者的喜好。对消费者进行数据的建模和分析,帮助企业准确的对用户进行定位,进而引导销售。

关键词:数据分析[52篇]  零售[1403篇]  电子标签[3269篇]  

  现在已经进入了大数据时代,所有的企业必然未来会触碰大数据。

  零售行业实际上是最早触碰大数据的,而且也是在所有行业中对大数据非常敏感的一个行业。

数据分析成为零售行业的核心竞争力

  销售商品曾经很简单:能够赚取最大利润的零售商,往往对消费者的购买趋势能够最快做出反应。

  不过自从所有零售商都开始采取相同的手段,由于他们互相争抢的消费人群相同,利润也就不再那么容易赚取了。

  而大数据正在逐步改变这种现象,促进零售业的发展。如今的零售商很多都会在抢购热潮来临之前,使用大数据来预测趋势和判断库存量。

数据分析成为零售行业的核心竞争力

  目前零售行业大数据应用

  用户画像功能

  通过对大量的用户数据进行分析,把它进行分类,比如说年龄、性别、文化、收入,还有消费者的喜好。

  对消费者进行数据的建模和分析,帮助企业准确的对用户进行定位,进而引导销售。

  消费者分析

  通过对社交大数据的研究,更好的了解客户对于产品各个方面的感受所带来的一些观点、评价、意见,提高客户的购物感受。

数据分析成为零售行业的核心竞争力

  动态定价

  现在国外越来越多零售行业开始使用电子货架标签,这样通过线上线下价格数据的调整,使电子标签的普及,使动态定价成为了可能。

  具体来说,零售企业大数据分析应用可以归纳为如下几个方面:

  在智慧的客户体验领域的全方位的顾客洞察、提升客户服务、基于位置的营销和服务、以及精准营销;

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  在智慧的商品管理和供应联网络领域的供应链优化和商品优化;

  以及在智慧的运营领域的财务管理、劳动力管理和防损 / 防偷盗管理。

  零售企业已经充分意识到大数据分析对其未来业务发展的战略意义,将大数据分析作为向未来转型升级的核心驱动力。

数据分析成为零售行业的核心竞争力

  中国零售大数据的现状和挑战

  中国零售行业的大数据分析处于刚刚起步的阶段,相当一部分企业还未开始考虑使用大数据分析,或仅仅进行概念讨论和计划。

  在少数已开展大数据项目的企业中,应用范围、方式也处于早期状态,大数据的实践刚刚起步。

  然而,也有一部分领先的零售企业已经在利用大数据应对明确的业务挑战。

  零售企业目前主要利用大数据分析进行精准营销和客户洞察。但是,这同时也是零售企业表示最需要利用大数据提升的两个领域。

数据分析成为零售行业的核心竞争力

 

  数据分析方法,按照由浅至深的程度可以分为以下五个种类:

  描述性分析

  从历史交易数据中分析过去,反映出已经和正在发生什么;

  诊断性分析

  了解发生的原因,分析为什么发生;

数据分析成为零售行业的核心竞争力

  预测性分析

  预测未来,指出什么可能发生;

  规定性分析

  在分析过去和预测未来的基础上对行为的指导,即建议应该采取什么行动。

  以上分析均为静态,而认知性分析与之不同。

  认知性分析

  通过交互式学习的方式,让分析能力逐步成长、逐步提高认知的过程。

  在这个瞬息万变的大数据时代下,每天产生大量有价值的数据资源,数据分析也跨入认知分析的新阶段。

数据分析成为零售行业的核心竞争力

  零售企业希望在未来使用更多样化和更先进的数据分析方法,特别是诊断性、预测性和规定性分析,并将尝试认知性分析。

  大数据帮助零售企业实现价值

  大数据主要通过以下三个方面帮助零售企业提升自我,创造价值。包括:

  1. 打造智慧的购物体验;

  2. 构建智慧的商品管理和供应链网络;

  3. 以及实现智慧的运营。

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  大数据对零售企业的主要作用

  提高市场定位的准确度

  市场定位对品牌发展的重要性不言而喻。通过对海量数据的获取与分析,对零售行业的市场布局、市场需求情况、竞争对手的发展进度等进行把握。

  根据数据分析结果,不断完善自身的产品经营方式,突出品牌的差异化特征,实现精准的市场定位,在长期运营过程中逐渐积累用户基础。

数据分析成为零售行业的核心竞争力

  有助于社群营销

  近年来,微博、微信及各类资讯平台纷纷崛起,以文字、图片、音视频等形式承载的信息,可以通过多元化渠道进行传播,其每日的信息分享数量可达到千亿级。

  这些信息中就包含着商家发展、消费者行为、产品反馈、商品搜索、订单处理、市场价格走向等相关内容。

  零售企业可采用整合方式,对数据资源中蕴藏的商业价值进行挖掘。

  为零售企业管理提供技术支持

  在进行需求预测时,零售企业要在获取海量数据的基础上,运用数学模型,对消费者的内在需求进行挖掘。

  同时,还要对各个细分市场的价格变动与产品销售情况进行科学合理的推测,当市场出现供需不平衡的问题时,企业可对产品价格进行调整,缓解市场供需之间的矛盾。

  另外,企业还可以根据各个细分市场的需求情况来设定商品价格。

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  敏感度分析能够帮助企业找到价格变动的合理范围,进而对各个细分市场因价格变动引起的变化进行分析,在企业自身收益与市场接受度之间找到最佳平衡点。

  帮助企业把握市场需求

  很多消费者已经习惯于在产品使用后,通过微博、微信等媒体平台对产品的功能、设计、质量、优势与不足等等进行评价,这其中包含了用户的相关需求信息。

  零售企业应该对平台上的数据资源进行获取,对海量数据进行储存与管理,通过深度分析。

  对数据中包含的用户消费特征、消费习惯、对产品的期待等进行提取,并在此基础上实现产品优化。

数据分析成为零售行业的核心竞争力

  同时,还要不断完善自身的服务体系,升级消费者的购物体验,进而提高企业的利润所得。

  总结

  零售企业重视并认可大数据分析对企业发展的战略意义。

  零售企业需要从打造智慧的购物体验,构建智慧的商品管理和供应链管理,以及帮助实现智慧的运营这三个方面,规划大数据分析的战略和实施路径。

  另外,大数据分析与云计算,移动和社交化是紧密结合,互相依托的。零售企业需要全面规划面向未来的大数据战略,将大数据分析作为助力零售企业向未来转型升级的核心驱动力。

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