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翼碼科技楊海川:傳統零售轉型新零售業績試錯容忍度為20%

2020-01-02

三年前,馬云提出新零售概念為所有零售業描繪了全新的發展圖景,并以盒馬鮮生為樣板親自實踐這一主張。三年來,盒馬鮮生在一二線城市開疆擴土,直營店超過170家,單店日均營業額超80萬……這份亮眼的成績單無疑強有力的證明新零售是一條走得通、行得穩、有未來的強健之路。

然而,盡管榜樣標桿就在眼前,但還是有很多的傳統零售企業老板對轉型新零售顯得猶疑不決、顧慮重重。對此,在傳統零售業沉浸服務了十幾年,完成了從聚合支付服務商向新零售數字化營銷解決方案服務商轉型的翼碼科技對此體會頗深。

翼碼科技在這幾年與眾多傳統零售企業的接觸中發現,絕大多數傳統零售品牌在做新零售轉型的時候,都有相似的顧慮——對于一個成熟的企業來說,如果轉型導致營業額下滑20%,這種轉型就進行不下去了;如果連續兩季度下滑,企業都有可能崩盤。所以,擔心腳一邁出去就摔跟頭,這讓很多傳統零售企業不敢輕舉妄動。

“很多傳統零售企業對‘轉型’兩個字理解太重了”,翼碼科技CEO楊海川表示,“傳統零售業向新零售轉型并不意味著是拋棄舊有體系的‘自我革命’,完全可以理解為是一種循序漸進的優化改良,可以通過‘小步試錯’的方式逐漸達到目的?!?/p>

如何小步試錯呢?翼碼科技認為,可以從建立一個融合新零售思維的數據分析體系入手。

建立以“人”為核心的數據分析體系

新零售的精髓是“以人為核心,用大數據重構人、貨、場”。因此,將“人”的畫像盡可能精準化,并盡可能準確地推算能引導“人”做消費決策的誘因,是新零售時代最重要的能力,而獲得這個能力的基礎設施就是數字化。

因此,零售企業首先需要將圍繞“人”的位置、支付、用戶畫像、購買周期、購買頻次、貨品偏好、消費金額等多維度數據信息,都能采集并聚合到這個中臺中,做到集中性的、一體化的分析和處理。一體化數據分析體系的價值在于,可以直接通過數據的關聯打通“人”與“貨”的聯系和“人”與“場”的聯系。

實際上,傳統零售企業早已建立了自己的數據采集系統。但問題是,很多傳統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,每一個系統都有自身的數據中心。這些系統各自為戰,互相之間的數據內容格式都不統一,要做基于新零售全渠道的營銷任何一個單一系統的數據都是不夠的。

比如,很多傳統零售業CRM和ERP便是分離的,一個用來處理會員信息,一個用來處理貨品信息,而誰在哪里參加了什么營銷活動最終買了什么,這一整條用戶購買決策路徑是斷開的。

所以,改變傳統零售企業多個數據系統各自為戰、互為信息孤島的局面,建立一個完整的一體化的數據分析體系便是尋求改良的第一步。而實現這一步,并不需要什么大手術,只需要引入一個具備新零售思維的MA(營銷自動化系統)即能實現。

數據采集可從聚合支付無縫切入

楊海川表示,翼碼科技研發的MA系統可以從聚合支付所產生的數據切入,將零售企業以前建設的各個業務系統中有各式各樣的業務數據采集并聚合起來,比如通過多種支付渠道的會員數據都可聚合在一處,打破以往多系統并行造成信息割裂的局面。

對于希望先行“小步試錯”的傳統零售企業來說,建立數據分析體系的切口先從底層的數據體系進入,這樣既不會對企業經營造成任何損害,又可以在不斷有正反饋的效率提高中,潤物細無聲地將新零售的核心理念推行到企業的各個部門。

由此,利用MA系統,根據這些采集到數字化信息便可以界定用戶或會員所處的階段,或會員所在的層級。之后,則可以圍繞會員的新增、興趣、購買、忠誠、傳播、超級會員等6大階段,或進一步進行消費金額、消費頻次的分層,制定不同階段和層級會員的運營策略。

姑且拋開傳統零售與新零售的本質區別,建立完整的一體化的數據分析體系,至少可以幫助傳零售企業更加了解自己的目標人群,并可以推測出用什么手段和視覺會更容易打動他們,從而做到用更高的轉化與獲客效果。

楊海川表示,表面上看,MA是一個工具,但是它處處都融入了以“人”為核心的新零售運營思維。營銷人通過MA系統,可以將人、貨、場的數據打通,進而可以獨立完成80%以往需要通過提技術需求來實現的營銷策略。

大數據分析讓營銷決策更精準

從大的維度上說,傳統零售企業轉型新零售以“小步試錯”的方式更為穩健,從微觀上看,決策某一營銷活動同樣遵循此理。通過翼碼科技的MA系統,零售企業的營銷活動也可先行“小步試錯”。

首先,翼碼科技MA系統的功能操作非常簡便,即便不懂技術的市場人員,也能通過簡單勾選和點擊獲得想要的數據維度或會員分布模型。比如想獲得北京東城區、年齡在25-35歲、最近1個月在某幾家門店有過消費行為的女性用戶做一個到店促銷活動,以前是很難快速將這些用戶信息提取出來,現在通過翼碼MA只需要做幾個勾選,就可以迅速取到這部分的用戶信息,從而極大拉近市場人員和用戶數據的距離,提高獲取信息的效率。

實現這一功能的一個重要價值在于,可以對零售企業所制定的營銷活動先行開展AB樣本測試,提前感知效果。比如,可以選取樣本組的10%作為非投放用戶,或啟用兩個不同促銷策略,分別針對同類型用戶投放,短時間內就可以判斷出策略是否真的有效,或者哪個策略更好。

此外,通過翼碼MA系統,也可以清晰的在數據報表頁面看到每個營銷策略,在各個轉化節點上的轉化率。通過對這些轉化率的觀察和比對,可以更清楚的知道哪個環節有優化空間,通過不斷優化,以達到最優營銷效果。由此,從淺層次的說,翼碼MA系統可使企業的營銷越來越精準,成本大幅度降低;深層次的看,翼碼MA系統通過對人群的深度分析,驅動零售企業的產品改造。

綜上不難看出,傳統零售企業轉型新零售,從表面來看,似乎是一個需要傷筋動骨的龐大系統工程,實際上完全可以從建立數據分析體系入手,無縫接入,循序漸進的優化改良,只要做好中間節點掌控,小步快跑,同樣可以順利完成新零售的轉型升級。


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