【T112017-新消费分会场】大数据在工业4路上的蓬勃发展_17页_4mb

大数据在工业4.0路上的蓬勃发展总结

核心内容

随着工业4.0的推进，大数据技术在零售营销领域展现出强大的应用潜力。本总结围绕消费者购物需求的变化、大数据平台的构建、以及大数据在零售营销中的具体运用展开，旨在展示大数据如何助力企业实现智能化运营和业务突破。

消费者购物需求的显著变化

消费者需求日益多样化，传统的客群定位方式已无法满足当前市场环境。主要问题包括：

• 客群分层方式过于主观，缺乏数据和算法支持
• 产品定位与设计依赖经验，缺乏数据支撑
• 线下门店引流困难，传统扫街方式效率低下
• 场景化营销缺乏人群标签，难以实现精准营销
• 营销效果难以跟踪，仅能通过费效比/ROI来判断

消费者大数据平台的探索

为应对上述挑战，企业致力于构建大数据体系，支撑从产品设计、生产到销售的智能运营，具体目标包括：

• 实现客群圈层：掌握客群画像特征，支持不同业务场景的数据应用；通过人群价值划分，加强高端产品销售；通过定义产品换代人群，满足产品复购的业务诉求
• 产品设计有的放矢：利用客群特征和需求痛点，指导产品定位与设计，改变经验主义与拿来主义
• 强化门店运营管理：通过精准定位客群，实现线上到线下的引流；加强门店管理，改变只看销售额的模式
• 场景化精准营销：通过数据精准定位目标人群，优化活动主题、物料设计和利益点设置，监测投放全过程并评估效果
• 强化企业数据资产能力：提升数据采集、清洗、整合和挖掘能力；积极补充三方数据，满足业务数据需求
• 实现数字化转型与生态圈建设：推动产品设计生产到销售的数字化转型；探索智能家居、IOT领域；拓展数字化运营至金融、地产等行业

TalkingData SMCE数据平台的应用

TalkingData SMCE数据平台在零售营销中发挥重要作用，实现数据链的敏捷互通。其应用主要体现在以下几个方面：

• 套购分析：分析客群交叉购买情况，发现品类A、B、C之间交叉购买比例较高，而品类D与其他品类交叉购买比例较低。通过洞察购买各产品的人群特征和地域分布，优化产品组合策略
• 拉新策略：通过分析品类A+品类B交叉购买客群，识别高价值新客来源，提升拉新效率
• 复购管理：基于价值属性标签，对客群进行分类，通过标签权重计算价值标签分值，进而划分高、中、低价值人群，支持产品换代策略

TalkingData 客流运营平台

TalkingData 客流运营平台通过智能分析，帮助企业实现门店运营的优化，具体功能包括：

• 客流分析：监测门店运营情况，洞察运营问题
• 客流洞察：掌握客群特征，明确门店受众，为精准营销提供依据
• 智能决策：通过数据驱动的方式，提升运营效率和营销效果

总结

大数据技术在工业4.0背景下，已成为推动零售行业智能化运营的重要工具。通过构建消费者大数据平台，企业能够更精准地定位客群、优化产品设计、提升门店管理效率，并实现场景化精准营销。TalkingData SMCE数据平台和客流运营平台的应用，进一步增强了企业在数据采集、分析、洞察和决策方面的能力，助力企业实现数字化转型和生态圈建设。