大发11选5

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                理論前沿    
              基于大數據的全渠道零售變革(2019-11)  
            企業管理雜志 發布時間:20-01-20        
               

            文/邱新平



            【內容摘要】基于大數據價值開發視角,本文提出了零售商業價值再造的十大應用場景,同時討論了零售企業實施全渠道零售轉型過程中將面臨的關鍵挑戰,并提出了策略建議。

            【關鍵詞】全渠道零售  大數據  商業價值  商業模式  應用場景


                 全渠道零售是以滿足“消費體驗”為導向的新型零售模式。全渠道零售涵蓋實體渠道和各類虛擬渠道,跨越客戶售前、售中和售后管理階段,有效傳遞顧客價值,完成了從“產品運營”向“客戶運營”的轉變。
                 全渠道零售服務于企業利潤最大化或者成本最小化的經營目標,重塑了零售場景,并對消費者需求進行了重新定義,但全渠道零售的出現并不意味著傳統零售業態就會立即消亡。從發展趨勢來看,全渠道零售商正不斷蠶食傳統零售的市場份額和利潤,依賴傳統模式獲取成功的零售商面臨要么適應要么消亡的選擇。
                
            大數據驅動零售業價值再造
                 技術進步為零售業態轉換提供了新動能。零售商可以通過創新商業模式及對當前商業模式進行優化來應對挑戰,而大數據的使用將會成為提升銷售業績的關鍵驅動因素。
            1. 商業模式創新
                 大數據及相關分析技術的不斷發展為零售商創新運營和業務模式提供了巨大機會。目前,基于POS數據的傳統分析已在多方面獲得改進。例如,在全渠道零售環境中,零售商不僅可以跟蹤到商品銷售的時間和地點信息,還可以追蹤了解誰購買了這些產品;時裝零售商可在衣服上使用RFID標簽來跟蹤客戶在試衣間的試衣情況。超市連鎖店能夠使用通過RFID標簽獲得的數據來跟蹤購物車行進路徑,以了解商店內顧客移動規律;視頻分析和面部識別技術還使得零售商不僅掌握顧客進入商店時間,而且通過掌握哪些顧客傾向于一起進入商店來識別顧客之間存在的社交網絡關系。
            2. 業務模式優化
                 通過大數據分析可以幫助零售商對當前的業務模式進行優化。大數據分析結論將影響管理者在客戶關系管理、營銷組合設計、個性化策略等方面的決策制定;大數據分析還可用于優化傳統零售業中的既有解決方案,如商品定價管理、庫存管理及人員投入管理等?傊,通過大數據對運營管理效率的量化分析,可有效減少零售商利潤損失。
                
            基于五個維度的信息數據利用
                 我們一般認為零售業大數據主要來自客戶、產品、時間、地理空間位置和渠道等五個維度,而實際上大數據應用中通常是基于上述維度信息的不同組合。以下依次為對這五個維度信息數據的利用。
            1. 客戶數據?蛻粜畔⒆粉櫦夹g的發展使得零售商可能對更細分析顆粒度的個體數據開展分析。在零售業中,透過信息流追蹤客戶并提供實時交易鏈接已成為一項關鍵能力?蛻粜庞每ㄐ畔、IP地址、電子郵件地址、注冊用戶登錄及店鋪到訪信息不斷被零售商獲取,而移動互聯時代社交媒體數據及用戶生產內容(UGC)不僅使客戶信息數據量陡增,而且使客戶畫像繪制更加鮮活并且貼近消費者內心真實需求。
            2. 產品數據。在當今數據日益豐富的環境下,產品信息數據庫在數據的行和列兩個維度得以擴展:首先,由于商店往往擁有數十萬個SKU,使得關于產品信息的數據庫有更多數據行。其次,不再限制每個產品的屬性描述維度,也就增加了產品信息矩陣的列寬;诋a品信息維度的拓展,可實現多種分析,如品牌溢價分析或產品相似性及分組結構分析。未來數據庫將允許零售商收集產品更多的屬性,以構建更具活力的產品信息矩陣,建模并探測目標產品品類對消費者的不同影響。
            3. 時間數據。一旦在大數據集合中引入“時間”維度,數據庫的規模將陡增。零售業傳統的分析一般基于月度或每周數據,分析結論的實時性顯然無法滿足實際需求。今天零售業的數據可以持續展示客戶行為、產品分類、缺貨及店內展示等實時信息。例如,如果零售商試圖了解提供價格折扣或更改商品陳列位置將如何影響商店客戶流量、消費者商店特定位置的駐足時長、購物籃的內容及訂單的順序,那么記錄與購買發生相關的消費者店內移動信息數據庫將為回答上述問題提供幫助。此外,數據分析系統實現對POS系統和CRM數據庫的實時訪問,可以改善關于庫存、補貨及訂單管理等日常決策不夠精細的問題。
            4. 位置數據。當營銷擁有與任何給定時間點的客戶地理位置關聯的能力時,將為零售商提高營銷有效性開辟了一條全新的路徑。例如,客戶的地理空間位置連接公司的CRM數據庫時,客戶的消費經歷將引導客戶與他們實時位置更接近的產品相關聯,零售商借此可以釋放巨大的銷售價值。
            5. 渠道數據。全渠道零售環境下,消費者從某一渠道獲得產品信息,從另一個渠道購買產品的現象已成為常態。對不同渠道數據的收集、整合和分析能夠以多種方式幫助零售商:①了解、跟蹤并繪制跨接觸點的客戶旅程圖;②評估由此產生的渠道利潤影響;③優化營銷預算的渠道分配等。
                 總之,當全渠道零售商注意采納并運用上述五個維度數據信息時,不僅便于零售商制定更具針對性的營銷策略,而且能夠更為精確地評估策略實施效果。
                
            零售業大數據的十大應用場景
            1. 交叉銷售。交叉銷售是分析目標客戶潛在的多樣化需求,并通過一站式銷售模式銷售多種相關商品或服務的營銷方式。全渠道零售環境下的大數據分析為實施交叉銷售創造了條件。通過對覆蓋實體店、電腦端及移動端等渠道的人口特征、購買歷史、消費偏好、實時位置等消費者數據的掌握,零售商能全面分析并挖掘在當前銷售場景下額外的商業機會。例如,亞馬遜采用協同過濾算法為每個購買或訪問過的產品生成“您可能還需要”的提示。
            2. 基于位置的營銷。智能手機和其他支持個人位置數據的移動設備的日益普及為基于地理位置的營銷成為可能。通過整合零售數據、政府數據、活動數據、圖片數據、社交數據,并依照地理數據對上述數據進行分塊匯整,可生成用戶行為模式數據庫,零售商依據該數據庫可提升銷售活動效率。例如,當目標消費者接近服裝店時,該商店可以將服裝的特別優惠發送至顧客的智能手機。
            3. 消費者商店行為分析。部分零售商已通過使用連接到具備紅外功能的視頻監控攝像頭的圖像分析軟件來分析店內消費者流量變化和相應行為特征。通過智能手機應用程序(如Shopkick)或購物車轉發器繪制消費者實時位置數據變化,使得零售商能夠了解顧客的購物選擇模式,如在商店不同區域的行進路徑和所花時間?傊,分析消費者商店行為大數據有助于改進商店布局、產品搭配和貨架擺放方案,并有針對性地評估營銷實施效果。
            4. 客戶再細分。由于零售商積累的消費者數據量和數據維度越來越豐富,加上數據處理和分析工具愈加先進,使得客戶細分市場顆粒變得更加微細,乃至實現個性化。除了使用傳統的市場調研和歷史交易數據之外,零售商現在還可以跟蹤和利用來自網絡媒介的反映客戶行為的豐富數據。另外,零售商現在可以實現對上述數據的實時更新,以適應客戶行為的快速變化。
                 5. 傾向分析。當代消費者越來越重視朋友對產品或服務的意見和推薦并由此做出購買決策,因此不斷發展的社交媒體在數據分析領域起著越來越關鍵作用;谙M者在各類社交媒體中產生的大量數據流可用于輔助形成各種商業決策。例如,零售商可以使用基于社交網絡數據的消費者傾向分析來衡量消費者對營銷活動的實時響應,并相機調整營銷方向。
            6. 定價優化。今天的零售商可以獲得日益豐富的銷售及價格數據,運用大數據分析能力可以將商品定價提升到一個新水平。使用復雜的需求彈性模型檢查商品銷售歷史大數據,可在SKU級別獲得對定價的洞察。零售商可以使用數據結論來分析促銷活動效果,并評估銷售提升的來源及潛在的成本。
            7. 商品陳設優化。實體零售商可以通過SKU級別的銷售大數據挖掘來優化商品陳設及視覺效果設計,網絡零售商可以依據客戶進行頁面瀏覽時產生的與網站交互的數據。進行網站設計方案的調整,如頁面滾動位置、時長及點擊次數等進行了數千次實驗。
            8. 庫存管理。通常意義上銷售數據隱含著巨大分析價值,通過對商品銷售數據庫進行大數據分析挖掘,可改善零售商的庫存管理。先進的庫存管理可以實現對商品SKU級別的完全透視,并通過對多個相關數據庫的組合分析來改善庫存預測水平,如銷售歷史、天氣預測和季節性銷售周期。正因為實現了供應與需求信號的緊密耦合,同時減少了因商品缺貨導致的銷售損失,優化后的庫存管理策略將使得零售商保持較低的庫存水平。
            9. 配送和物流優化。零售商可以通過使用支持GPS的大數據遠程信息處理(遠程位置報告等)和路線優化程序來優化貨物運輸,用于提升車隊日常運行管理和商品配送效率。運輸效能分析還可以通過分析燃油效率、駕駛員習慣、車輛路線,提出優化方案,進行預防性維護以提高生產效率。
            10. 供應商談判。零售商還可以運用大數據預測客戶購買偏好和可能的購買行為,以便于他們與供應商就商品采購開展談判。例如,他們可以分析歷史交易價格和交易數據并做出未來需求預測,以利于和供應商就關鍵性產品開展優惠協商。對零售類企業而言,在商品采購領域使用大數據分析對零售商而言是一個重要的降低成本機會。
                
            零售業大數據應用面臨的挑戰
                 如果零售業要從大數據的運用中實現潛在價值,那么相關行業、企業和政府將不得不跨越一些重要的障礙。
                 大數據應用面臨的挑戰之一是隱私問題。商家通常有能力在消費者不知情情形下以各種形式收集和追蹤到個人信息,如位置數據、視頻數據等,并通過數據的整合和分析,以深入了解消費者。伴隨社交媒體的興起,世界各國已開始正視消費者隱私安全保護問題,并探索通過立法等方式對消費者隱私權進行保護。目前大數據應用方也開始響應政策變化,例如,基于研究目的,從社交媒體收集的數據可以進行去匿名化處理等?梢,消費者隱私保護已成為一個不可回避的根本性問題,需要相關各方從立法、行業自律及技術方案等層面協同解決。
                 數據可信度是實施大數據解決方案面臨的另一個重要問題。數據質量差和數據噪聲是許多組織中信息面臨的常見問題。另一方面,對數據進行驗證的時間成本是巨大的。研究表明,最多可能需要員工抽出50%的時間來驗證和更正數據。因此,企業應探索運用統計方法去衡量、監測和控制數據的質量和可信度。
                 應用大數據分析的另一個風險是企業大數據分析人才的匱乏。通常情況下,具備數據技能的人很少有機會參與戰略決策,嘗試讓這些員工參與企業決策,將帶來創造商業價值的機會,更有利于企業大數據人才隊伍的成長。
                 零售業全面開展大數據分析的最根本障礙之一是管理文化。實施大數據應用程序意味著需要改變傳統流程,組織內人員可能會抵制這些變化。盡管新流程無法保證成功,但組織應該對創新業務運營模式持開放態度。在全渠道零售業中,應倡導一種可稱為“快速失敗”的文化,其含義分為兩部分:第一,要更具冒險精神,并在不能保證成功的情況下接受新的機會,這在傳統零售業中顯得格格不入;第二,一旦變更被證明是錯誤的,他們應該能夠在投入更多資源之前迅速擺脫它。另一個管理問題是鼓勵整合流程并在職能之間共享信息。目前,越來越多的組織開始利用數據的價值,但歷史上這些數據是被孤立處理的,如果無法整合數據用于進一步分析,那么一旦實施將可能產生相反的結果。簡而言之,只有當人們相互協調工作時才能開展更快、更穩健的分析。
                
            促進零售業大數據應用的對策建議
            1. 完善零售企業大數據質量管理
                 在現階段,雖然零售企業儲備了大量的原始消費者相關數據,但從大數據應用角度看,數據質量有待進一步規范。多數企業所收集的數據并未按照大數據分析模型的規范性要求進行搜集上傳,因此輸入數據會存在錯誤、遺漏乃至作假等現象。數據采集和預處理過程存在的問題,不僅直接增大了后續數據處理的難度,也降低了大數據利用的價值。
                 沒有高質量的數據,就沒有高質量的分析挖掘結果。因此,零售企業亟需建立完善的數據預處理流程。簡單而言,數據在進入應用程序前,應進行數據的合并、清洗、轉換、簡化等步驟,如數據清洗就是將原始零售數據進行去噪聲處理,并將無關數據進行剔除。
            2. 培育企業內部大數據應用人才
                 數據分析和應用人才的匱乏已成為制約零售企業挖掘大數據價值的主要障礙之一。由于數據應用人才所需專業技能較高,而零售企業現有人才儲備無法滿足,企業往往采取外聘方式解決人才短缺難題,希望產生立竿見影效果。但是,企業外部人員進入零售企業時,很可能面臨對企業業務不熟悉的情況,無法將大數據分析工具與應用場景有機結合,導致數據分析價值大大縮水。
                 因此,零售企業應著力培育企業自有的大數據應用人才團隊。企業應在內部選拔一批數據應用意識較強的員工加強培訓,使其掌握一定的數據分析技能,由此逐步組建形成企業的大數據人才團隊。另外,為充分發揮大數據人才在企業經營中的作用,最大化實現大數據對企業經營的正向價值,企業應革新傳統型的決策機制和公司文化,配套建立公司層面的面向大數據應用的經營決策文化和理念氛圍!


            主要參考文獻
            [1] Larson, J. S., E. T. Bradlow, P. Fader. An exploratory look at in store supermarket shopping paths. Int. J. Res. Market, 2005,22(4).
            [2] Jones-Farmer, L.A.; Ezell, J.D.; Hazen, B.T. Applying Control Charst Methods to Enhance Data Quality. Technometrics, 2014,56.
            [3] Santaferraro, J. Filling the Demand for Data Scientists: A Five-Point Plan. Bus. Intell. J, 2013,18.
            作者單位 江西財經大學
            欄目主編 程丹丹
             

             
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