零售行业如何利用大数据技术最大化商业成功？

ningxueqin · 发表于 2022-3-29 10:21:44

　　数字化时代下，高频次的零售交易会产生海量业务数据治理，但如何将这些数据付诸业务应用却面临着重大挑战。为保持行业竞争力，零售商们需要克服这些挑战，并根据业务各个层面的数据做出决策——从控制成本、增加销量、运营提效，到最终全面提升企业数字化营销及服务能力。
　　
　　从业务说起
　　现在，传统零售面临的业务问题主要表现在不断上升的经营成本及较弱的客户粘性，一面是不断上升的租金成本、人力成本，一面是因缺失客户消费洞察而导致的客流量及订单量下跌。
　　面对日益艰难的市场竞争环境，零售商们都明白数字化营销及服务能力的重要性。但对于广大零售企业而言，要想成功落地“数据驱动”却并非易事，商品管理、库存管理、会员营销、门店运营......错综复杂难以掌握，又该如何入手？
　　别担心，让我们看看那些行业头部玩家正在使用什么样的零售大数据解决方案，让数据价值真正驱动业务。
　　面对数据低效无可奈何？
　　长期以来，零售商一直在与数据孤岛或封闭的数据存储库做斗争，数据往往属于一个独立部门，却与公司内部其他部门相互隔离。这些数据孤岛使得管理、分析和使用数据变得困难，从而妨碍了有效利用数据价值的机会。
　　再者，即使抓取到有用的业务数据，对于大多零售企业来说又缺乏易用的分析工具——也可以说是数字化服务能力，对商品/会员的数据挖掘及应用不足，更难做到通过大数据了解消费者的购物习惯或是吸引新客户。
　　而这些数据及数据产品，却正是有力回击新兴消费模式和同质化激烈竞争的重要手段。
　　场景化的解决方案
　　许多具有前瞻性的零售品牌现在都在使用零售大数据解决方案来应对日益严峻的业务挑战。该方案是面向零售企业客户推出的一站式解决方案，满足不同零售业态、不同业务场景的数据使用需求。
　　零售大数据解决方案不仅帮助客户快速搭建全域消费者运营平台，助力企业轻松打通全域数据，实现私域数据快速沉淀，还能够基于企业数据的分析挖掘，实现精细化客群探索和自动化运营沟通，提升企业运营效率及品牌客户黏性。
　　具体来看，核心场景赋能是零售大数据方案中的一大特点，从不同的数据来源看，任何一个零售场景都离不开人、货、场三个要素。
　　●人——消费者洞察及运营
　　为了保持竞争力，零售商必须做出更好的消费者营销策略，比如提供相关的折扣，吸引顾客追随新潮流，给顾客发生日祝福信息——所有这些都是在幕后进行的。那么他们是如何追踪的呢？零售业中的大数据对于锁定和留住客户、简化运营、优化供应链、改善商业决策以及最终节约成本至关重要。
　　零售大数据解决方案提供个性化服务，快速洞察消费者行为，对不同消费者进行全方位的管理与关怀。同时，通过整合全域消费者数据进行全渠道会员管理，包括构建会员画像，快速定位会员需求及留存情况，时刻掌握会员需求变化，实现精准化营销。
　　●货——商品全生命周期管理
　　对于货品的数字化管理来说，智能化商品分析则是方案中的一大亮点。智能化商品分析以深度洞察的分析形式，对门店品类结构、货品贡献表现，陈列资源合理度进行指导性分析，改善店铺产出低、资源浪费等问题，帮助门店快速了解各单品走势，打造爆款商品。
　　同时，对于一些生鲜零售连锁客户来说，可以借助方案中实时业绩监控功能，实现对每日业绩达成率可视化监控，帮助店长快速发现单价高、保鲜期短的商品是否存在滞售风险，并提醒店主及时采取出清打折行动，让商品在高价值段期间内售卖。
　　●场——渠道/终端门店运营及服务
　　对于线下零售商来说，无论是会员管理、智能选品、到精准营销、引流到店，不同的营销策略都奔着最终目标——提升商超、便利店、品牌店等线下零售场景的成单率。当线下消费场景竞争趋于激烈化，更加考验门店选品所带来的客户价值。有数零售方案中的经营可视化分析，可以基于畅销商品的历史数据及备货数量进行智能预测，快速分析门店推送热门商品的机会，指导门店提升经营收入。
　　此外，对于库存管理来说，精细化库存管理也是目前零售业巨头们关心的重点。零售大数据解决方案从采购分仓、仓间调拨、选仓选配三大环节入手，通过运筹学及机器学习算法，帮助企业优化采购商品，调配库存等决策，避免库存积压，爆品缺货等现象。

零售行业如何利用大数据技术最大化商业成功？

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