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翼碼科技:大數據在傳統企業新零售轉型中的重要性

2019-12-26

  2016年馬云提出新零售至今,在這3年多的時間里,新零售從概念解讀到探索實踐,落地模式和經營脈絡越來越清晰。其中,“以大數據重構人、貨、場” 這一本質特征已經成為業內共識。

  翼碼科技自“新零售”概念提出,便開始探索,經過3年多的實戰,翼碼通過和波司登、熱風等數十家時尚零售品牌的合作,成功落地了多個新零售數字化營銷領域工具產品,同時也構建了互聯網時代的運營能力,和諸多轉型型零售的合作伙伴一起,完成了自身的新零售-數字化營銷解決方案提供商的轉型。



  那么為什么傳統零售業轉向新零售必須重構人、貨、場?

  為什么大數據是重構人、貨、場的重要抓手?

  不妨從翼碼科技這家新零售一線耕耘者的視角,來探究一下這其中的必然成因。

  “人”與“場”之間的地理溝壑,需要新零售來填補

  對于傳統零售業態日漸式微的原因,翼碼科技CEO楊海川指出:在移動互聯高速發展的時代,傳統零售業“人”與“場”之間的地理阻隔弱點,被無限放大,使獲客和轉化的問題雙雙加劇。

  在傳統零售模式下,多是以“貨”為核心,吸引“人”到“場”來買“貨”,由“場”來提供服務。但只要“人”離開了“場”,那么銷售服務就隨之中斷,近幾年傳統零售業景氣指數明顯下滑的主要原因正在于此?!叭恕迸c“場”之間的地理阻隔,首先讓二者之間的信息傳達受阻,再加之難以消除的時間成本、精力成本等先天劣勢,很容易被其他新興零售業態乘虛而入,在“人”到達“場”之前便能輕而易舉搶走客源。

  顯然,傳統零售要扭轉這一困境,就必須要填平“人”與“場”之間,受困地理阻隔的先天缺陷,新零售模式正是從根源上提出了破解之道。

  新零售主張以“人”為本,以消費體驗為中心,“貨”和“場”都圍繞“人”進行規劃布局,并且使“人”和“場”之間、“人”與“貨”之間打通聯系。時時保持“連接互通”狀態,打破地理空間的阻隔,能隨時隨地滿足“人”的各種消費需求,提供更優的服務體驗。簡單地說,新零售的落地,會讓線上線下的邊界越來越模糊直至完全融合,地理缺陷便會隨之消失。

  在新零售體系下,為什么“人”不在“場”內,也能“時時連通”且實時提供服務呢?這便需要大數據技術發揮的驅動力量和紐帶價值。

  新零售理念下,大數據如何重構人、貨、場?

  翼碼科技CEO楊海川表示,大數據可以把生理屬性的“人”轉化為數字化屬性的“人”,用零售業的用語來表示,就是用多維度的數據,針對每個人形成對應的用戶畫像。即便生理屬性的人可以隨時行動在各種地理場所,但是只要對應的數據保存在零售商的數據中臺中,那么“人”與“場”的連接就時時存在,并能通過現代化的信息傳遞工具,隨時互通。



  要實現針對“人”的數字化體系建設,需要具備兩個非常關鍵的能力:第一,要將“人”的畫像盡可能精準化;第二,要更精準的推算出最可能引導“人”做消費決策的誘因。

  數據采集是第一步。零售企業首先需要一個圍繞“人”的數據中臺,將位置、支付、用戶畫像、購買周期、購買頻次、貨品偏好、消費金額等等所有能采集到的數據,采集并聚合到這個中臺中。這是新零售的地基,不做數字化,一切“上層理念”都無法落地。

  實現數據采集之后,就可以利用這些數字化信息,界定成為會員的“人”所處的階段,或所在的層級。圍繞會員的新增、興趣、購買、忠誠、傳播、超級會員等6大階段,或進一步針對消費金額、消費頻次進行分層,從而制定不同階段和層級會員的運營策略。比如,在做某一營銷決策之前,可以根據具體的會員數據信息不斷的開展AB測試,找到最優組合,達到營銷效率最大化。

  由此,在完成數字化建設后,零售品牌會更加理解自己的目標人群是什么樣的特征,用什么樣的營銷方式會更容易打動他們,從而做到用更高的轉化率、更優的獲客效果,并有效提升會員用戶的留存率和忠誠度。

  趁手的工具,構建數據地基

  實際上,對于構建針對用戶的數據系統,傳統零售業并不陌生。應該說,早在多年前,譬如ERP、CRM等各種信息化系統工具就已在大型零售企業中應用起來。

  然而,很多傳統零售企業在原始數據積累的過程中,往往因為不同的業務需要建設了多套滿足不同業務需要的系統,每一個系統都有系統本身的數據中心。這些系統各自為戰,互相數據內容格式都不統一。

  要做新零售的大數據,任何一個單一系統的數據都是不夠的,這就造成了企業無法高效獲取和處理新零售大數據這個問題。

  對此,翼碼科技CEO楊海川表示,零售企業要想獲得更強的數據采集與數據分析能力,首先要搭建的,是功能強大,且具備新零售運營思維的數據處理中臺工具,然后衍生出數字化營銷的種種前端工具。



  比如,翼碼最具創新性的產品——智能營銷系統(MA),便是建立在數據中臺(DMP)基礎上的新零售數字化營銷典型應用。數據中臺從移動支付所產生的數據切入,可以將零售企業以前建設的各個業務系統中的業務數據采集并聚合。

  完成數據采集后,MA系統會對這些會員數據進行消費頻次、消費金額、地理位置、消費偏好等多個維度進行數據分析,基于這些數據結論,便可以制定不同階段和層級會員的運營策略。

  技術的進步,對任何業態的產業升級、價值鏈再造所帶來的賦能效果是明顯的,但對于思維理念跟不上形勢發展的傳統模式,所帶來的摧毀力也是相伴而生的。對于很多傳統零售業來說,2019年倍感寒意,成本上漲、電商擠壓、客流減少、利潤下滑……

  越發嚴峻的競爭形勢促使轉型升級勢在必行。無論是出于主動還是被動,眼下已然到了需要做出決斷的時刻!


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