2018年-Talkingdata_【智能数据与零售】零售业大数据创新应用_17页_2mb

零售业大数据创新应用总结

核心内容

零售业正在经历由大数据驱动的深刻变革，尤其在电子优惠券和移动营销领域。通过整合移动行为数据与购买数据，零售商能够实现精准营销、优化促销策略、提升顾客体验，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。

主要观点

• 优惠券是大数据应用的重要入口：优惠券不仅是吸引顾客的工具，更是挖掘消费者行为、偏好和价值的载体。
• 数据驱动的个性化推荐：通过分析客户细分、历史购买、产品偏好等数据，可以为不同顾客定制适合的商品和优惠券。
• 移动行为数据的整合价值：移动设备上的行为数据（如位置、设备品牌、活跃时段、关联应用等）与购买数据结合，能够提升精准营销效果。
• 线下零售的重要性提升：在020（线上到线下）场景中，数据水平的提升使线下实体店重新成为重要的营销资产。
• 多渠道营销网络构建：通过与多种媒体平台、社交网络及移动APP合作，零售商可以拓展营销触点，提升品牌曝光和用户转化。

关键信息

一张理想的优惠券

理想的优惠券应结合以下数据维度：

• 客户细分：历史购买、现有及未来预期价值、顾客份额
• 互动历史记录：服务历史、促销历史、反馈历史、跨渠道分析
• 品牌影响：净推荐值、社会影响度、客户品牌度
• 产品偏好倾向：消费偏好转换分析、下一个最佳销售产品推荐
• 媒体偏好：显性偏好、隐性偏好、上下文偏好
• 渠道偏好：购物渠道、购买渠道、服务渠道
• 人口统计：年龄、职业、性别、区域、家庭规模、生命周期/生活事件
• 兴趣&观点：购买意向、休闲兴趣、社会活动
• 财富指标：收入指数、财富指数、可支配支出、不动产指数

个性化优惠券应用案例

• 为忠诚顾客量身定制优惠券，提升顾客黏性与销售额。
• 2015年Q4，通过优惠券应用，销售额提升 3.5%。
• 针对高端顾客偏好商品进行促销，实现 27% 的销售额增长（2015财年1-8周）。

移动行为数据与购买数据结合

• 通过移动行为数据识别顾客位置、设备品牌、活跃时段、关联应用等，与购买数据结合提升转化率。
• 在020场景中，数据水平决定转化率的高低，消费者隐私保护是关键原则。

移动营销案例

• 海贼王系列推广活动：通过定向筛选海贼王/日本动漫迷和有购礼倾向的用户，利用线上行为偏好选择投放媒体与点位。
• 触达用户数量：共触达 5,268,035 目标人群。
• ROI提升：活动ROI提高 30%。
• 媒体响应度：在电影/漫画/游戏场景中，媒体响应度显著高于其他场景（10倍以上）。
• 答题用户表现：答题用户中 80% 获得最高分，说明用户参与度高。

营销网络拓展

• Media营销网络：与乐视视频、腾讯视频、爱奇艺等平台合作，提升品牌曝光。
• 移动APP营销网络：利用16WiFi、微信公众号等APP资源，进行精准推送。
• 券营销网络：通过“超市惠”、“Koubei”、“支付即享刮刮卡”等渠道发放优惠券。
• Social营销网络：借助社交媒体平台（如微信公众号、KOL资源库）进行品牌传播，覆盖多个垂直领域，如新闻媒体、时尚媒体、美食大号、科技数码等。

数据应用成果

• 多个零售品牌与200多个品牌联合开展电子优惠券创新。
• 通过数据整合，提升营销效率和顾客转化率。
• 在移动营销中，结合线上行为偏好与线下消费数据，实现更高的ROI和用户参与度。

总结

零售业的大数据创新应用，主要体现在通过优惠券和移动营销手段，精准识别和触达目标顾客，提升品牌影响力和销售转化。数据的整合与分析为个性化推荐、促销优化和精准获客提供了坚实的基础，同时，线下零售在数据驱动下重新焕发生机，成为重要的营销触点。未来，随着数据技术的进一步发展，零售业将实现更高效的营销模式与更优质的顾客体验。