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极光大数据新零售时代下的客户洞察与触达

发布时间:2019-12-07 11:56:41 编辑:笔名

极光大数据:新零售时代下的客户洞察与触达

(图片源自络)

假设你是一家实体百货商场的所有者,在如火如荼的电商行业以及日益高涨的租金、库存和人力成本的双重冲击下,你是否会有种力不从心的感觉?你甚至会显得有些手足无措,毕竟从现状看来,传统零售业似乎被卷入了一场不可战胜的战争。

然而在实体零售业节节败退的当下,以亚马逊和阿里巴巴为首的电商巨头却不约而同地把注意力放到了线下:前者开设了新型的实体超市和书店,而后者更是相继与银泰、苏宁、三江购物和百联集团等传统百货零售商达成了战略合作关系。

这些尝试的背后蕴含着一个更深层次的行业背景:传统实体零售业的衰退我们无需再赘言,而电商行业也因为流量红利的消失而迎来了瓶颈期

。在这个背景下,新零售的概念应运而生。

新零售时代来袭:大数据将为实体零售业打通任督二脉

新零售是马云在杭州云栖大会上提出的未来五大趋势之首。他认为纯电商时代很快就会结束,纯零售的形式也即将被打破,新零售将引领未来全新的商业模式。

在新零售时代,线上和线下不再是严格对立的两个概念:两者将会被深度整合,进而演化成相互依存、互为补充和促进的存在。与此同时,零售也会回归其服务业本质,即为消费者提供高效和贴心的服务。要达到这个目标,线上的灵活度和信息透明化以及实体零售商的环境体验缺一不可。

换言之,想要在新零售时代打好这场翻身仗,实体零售商必须把握好自己在体验式服务上的优势,并将触手适当地向线上延伸。

目前实体零售商对顾客的了解主要建立在会员制和顾客档案的基础上。零售商会通过积分优惠等机制引导顾客注册成为会员,并为顾客建立个人档案。零售商会通过购物记录对顾客进行跟踪,并从中推断顾客的兴趣所在,继而向他们推荐类似的商品。

但很遗憾,这种方式存在着明显的局限性:一方面,实体零售商所收集的信息来源单一而且体量有限,在信息的时间点上也缺乏连贯性;另一方面,实体零售商很难建立起维度相对丰富的客户档案,在数据的挖掘上也通常不具备优势。在这两个原因的叠加作用下,实体零售商很难为消费者提供称心满意的购物体验。而大数据技术的出现正好可以弥补这个劣势。

想象一下:当你进入到一个百货商场时,根据你兴趣点定制的商品折扣信息已经通过短信、app 推送或底部广告等方式被自动传递到你的上;不仅如此,当你走进某个商家的时候,也会相应地弹出该商家的相关促销信息,甚至你的银行也会推送一条与该商家合作的消费打折信息;而你和服务员沟通的时候,会发现他除了对你的兴趣了如指掌之外,还根据你的需求为你推荐了一款称心如意的产品。在这种情境下,你掏出钱包买单的概率是否会大幅提升?这也正是极光这样的大数据服务商的拿手好戏。

极光商业地理精准营销服务:帮助传统商场多维度了解和触达顾客

依托极光自有数据管理平台的海量数据源和数十亿级别的实时数据,结合线下近场通信感知技术,极光大数据可以帮助商场实时感知并分析商场内顾客的线上和线下行为。再通过超过 500 个的用户标签体系,极光大数据精确地刻画出顾客的兴趣爱好特征画像,继而帮助商家从茫茫人海中筛选出目标群体。

要达到这个效果并不容易:首先要求大数据服务商必须拥有属于自己的数据源,只有这样数据服务商才能保证数据的真实性和实时性,才能随时掌握消费者的动态和需求变化,进而展开智能场景营销。与此同时,在移动互联时代只有对顾客设备行为具有长期敏锐的洞察才能真正把握住顾客的行为属性。

以极光大数据的数据源为例,极光的推送产品极光推送JPush 覆盖了超过 40 万款移动应用,月活跃用户高达 6 亿,可以带来超过 50 亿的实时数据库体系以及数亿级的业务日志。得益于近6 年在开发者领域和移动大数据行业的深耕以及与多家数据公司的合作,极光建立了丰富的用户标签模型体系。在这个标签模型体系的支撑下,极光大数据可以绘制出比同类企业更加丰富和精准的用户画像,进而确保企业可以找对人。

值得说明的是,极光大数据在商业地理业务领域已经拥有非常丰富的服务经验。

极光大数据可根据商场方提供的信息对目标人群的标签进行筛选,进而界定出促销活动的目标群体。在目标群体界定完毕后,极光会根据前者的年龄、性别和兴趣等标签帮助商场设计广告页面,并在百度、腾讯、阿里妈妈、今日头条等多家主流媒体上通过DSP广告的方式向顾客投放具有针对性和吸引力的促销优惠信息,同时可以通过极光的数据能力帮助商场更好地利用自有流量实现服务能力的增强。换句话说,当顾客进入到特定区域时就能实时收到和当前消费需求相对应的促销信息,商场也就实现了线下消费引流。这就是利用极光大数据强大的实时线下位置处理能力、智能产品推荐及海量的客户兴趣标签库所实现的新零售。

在广告投放完毕后,极光还会对广告的点击数量和覆盖区域等情况进行实时监测和分析,以便根据实际情况及时调整投放策略,从而实现投放效益最大化的效果。

除此之外,极光大数据提供的商业地理服务方案还可以在商业店铺选址、客流客群价值评估、活动影响力分析等方面为企业提供具有洞察力的指导建议。与此同时,极光提供的数据服务还可从时间、空间、客流、现金流和信息流等维度帮助企业实现对区域客流情况、目标人群行为特征以及区域内营销活动的效果分析,从而为商业决策提供更全面的数据支持。

以实体零售商场的新年促销活动为例,极光大数据服务可以帮助商场对过往客流情况进行细致分析,譬如商场客流趋势在过去一年中经历了怎样的变化?商场客流在性别、年龄、学历和收入水平的分布情况如何?商场顾客喜欢什么样设备和应用?其中运动狂人和美妆爱好者又占据了多少比例?

在新零售时代即将到来的背景下,极光大数据将一如既往地帮助企业从更广的维度和更深的层次上了解客户。有了大数据的支持,实体零售商可以更有针对性地搭建起足以让顾客沉浸在其中的体验环境。相信在这种情境下,顾客会更容易地找到自己心仪的商品,而商家也会以更低的成本精准地寻找到目标客户。

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