2017-【智能数据与零售】零售业大数据创新应用_18页_2mb

文档总结：零售业大数据创新应用

核心内容概述

本文档主要探讨了零售业中大数据技术的创新应用，尤其是通过电子优惠券和移动行为数据实现精准营销和顾客分析。它强调了大数据在提升销售额、优化促销策略、设计消费者喜好的商品组合以及增强顾客体验等方面的重要作用。

主要观点

• 大数据驱动的个性化优惠券：通过分析消费者的历史购买数据、互动记录、品牌偏好、媒体偏好、渠道偏好等信息，为忠诚顾客量身定制个性化优惠券，从而提升顾客的购买意愿和品牌忠诚度。
• 移动行为数据的应用：结合移动行为数据（如地理位置、设备品牌、活跃时段、关联应用等）与购买数据，帮助零售商更精准地识别顾客，并在020（线上到线下）场景中提升转化率。
• 精准获客案例：通过分析顾客的线上行为偏好（如海贼王/日本动漫迷），零售商可以更有效地进行人群定向筛选和广告投放，提高ROI。
• 电子优惠券的兴起：电子优惠券逐渐取代传统纸质优惠券，成为零售商提升销售额的重要工具。
• 多渠道营销网络：包括媒体营销、券营销、APP营销以及社交媒体营销等，形成多元化的营销网络，覆盖更多潜在顾客。
• 消费者隐私保护：在使用大数据进行营销时，消费者隐私保护是一个重要的原则。

关键信息

一张理想的优惠券所需的数据

• 客户细分：包括历史购买行为、产品持有历史、现有及未来预期价值、顾客份额。
• 互动历史：包括服务历史、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、客户品牌度量标准。
• 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、购买渠道偏好、服务渠道偏好。
• 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：各种购买意向、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。

促销策略优化

• 促销商品选择：通过分析哪些商品能吸引顾客到店，优化促销组合。
• 促销位分配：根据商品的吸引力和顾客需求，合理分配促销位。
• 定价策略评估：结合数据分析评估当前定价策略是否合理有效。
• 动态优化促销：根据实时数据动态调整促销策略，提升效果。

促销结果

• 在2015财年第1到8周，通过重点生鲜促销，销售额增长了 27%。

移动行为数据与购买数据结合

• 精准获客：移动行为数据能帮助识别顾客位置、媒体偏好等，与购买数据结合可提升020场景下的转化率。
• 数据驱动的营销：移动营销费用不足以拉近品牌与用户的距离，因此需要结合购买数据进行更有效的营销策略制定。

电子优惠券的应用案例

• 海贼王系列推广活动：通过线上答题和0元抢活动，吸引目标人群，ROI提高 30%。
• 投放策略：选择在手机优酷、爱奇艺等平台投放，利用线上行为偏好进行精准触达。

营销网络覆盖

• 媒体营销网络：覆盖新闻媒体、时尚媒体、互联网、科技数码、美食大号等。
• 券营销网络：包括超市惠、口碑等平台。
• APP营销网络：如16WiFi、微信、支付宝等，提供多样化的营销渠道。
• 社交媒体营销网络：包括各大微信公众号、微博、KOL等，形成广泛的传播网络。

数据分析与应用建议

建议

• 促销吸引所有顾客：通过促销所有顾客欢迎的商品，吸引顾客到店。
• 促销中高端商品：以中高端商品为促销重点，带动整体消费水平。

行动

• 高端顾客偏好产品：包括养乐多活性乳酸菌、桃李迷你豆沙包、洁伴平板卫生纸等，渗透率从 1.20% 到 4.70% 不等。

结论

大数据技术正在深刻改变零售业的营销方式。通过整合移动行为数据和购买数据，零售商能够实现更精准的顾客识别和个性化营销，提升销售额和顾客忠诚度。电子优惠券的使用是其中的重要一环，未来线下零售商将在数据驱动的营销中发挥更重要的作用。