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征服无数都市女性,这家时尚品牌和芝麻科技是如何运用线下大数据的?

本文作者:刘伟 2017-08-28 09:43
导语:线下大数据更加具有真实性、独特性和场景化。

征服无数都市女性,这家时尚品牌和芝麻科技是如何运用线下大数据的?

随着零售行业重新将目光聚焦到线下市场,线下大数据营销也越来越被人们所重视。

经历了互联网时代的洗礼,大多数人对大数据已经不再陌生。线上大数据营销和线下大数据营销本质上都是一样的,不同的是数据的来源和分析处理方式。

与线上电商相比,线下零售在数据采集上存在天然的劣势。借助互联网,电商可以把一个用户的渠道来源、浏览的商品详情、注册登录信息、加购物车、购买等完整的行为路径记录下来。

而线下零售商只能通过POS机记录交易流水,以注册会员的形式获取会员的姓名、手机号、邮箱地址和邮寄地址等信息。虽然大多数的大型商超都有会员卡,但是激活率可能还不到 20%,搜集到的数据十分有限。近几年,品牌商家也开始尝试SCRM,收集消费者的微信号或微博号,用于社交网络里的关系管理。

考虑到线下零售巨大的市场份额,克服数据采集等困难,推进数据化经营对零售商们来说无疑是值得的。

线下大数据更具真实性

在线下大数据服务公司芝麻科技的众多客户中,服装品牌Five Plus是较早尝到大数据甜头的零售品牌。引入线下大数据后,Five Plus不仅可以实时准确地掌握各门店的销售状况及顾客情况,提高商业管理的效率,还能精准营销。

门店可以实时看到当前客流量、新老客户的数量、当前入店率等数据,同时也能获得基于线下数据和第三方数据的统计分析,生成人群画像,了解用户是什么样的人,她们喜欢什么样的东西,她们来自于哪里,她们的消费能力是怎么样的。这些数据为品牌商在门店规划、新一季产品规划以及营销上给出建议与指导。

为Five Plus提供大数据服务的芝麻科技的创始人兼CEO朱智告诉雷锋网,线下数据来自于消费者在线下世界里真实产生的行为数据,因此更加具有真实性、独特性和场景化。真实性是指线下数据源于消费者线下的行为轨迹,数据的产生代表着真实消费诉求;独特性体现在很多消费者在线上线下的行为表现存在差异,采集的线下数据能与线上数据形成互补;同时线下数据大都具有明确的场景特性,不同场景聚合的人群往往表现出不同的偏好特征。

比如,一个消费者在网络上搜索宝马,很可能他只是一个汽车爱好车。但如果他近期开始周末去4s店,购车意向就相对明确了。再比如全国主流妇幼医院的线下母婴DMP人群,他们除了对婴幼儿用品有明确需求外,还很可能会为了二胎考虑更换房产/汽车(孕产家庭将成为大平层户型或学区房、SUV汽车的潜在需求者)。

除了前面提到的流水和会员信息,芝麻科技还会利用WiFi探针等技术,为客户搜集到店顾客的手机设备号(SSID)。这样一来,顾客浏览品牌官网时会留下cookie,登录手机app时也会留下相应的痕迹,根据这些痕迹品牌商就能获取顾客身份属性之外的行为数据。

线下零售有“据”可依

基于这些数据,零售商可以进行许多方面的提升。比如在Five Plus的案例中,以往门店的管理只涉及到会员的销售管理,现在则还可以针对流量和顾客进行管理。朱智介绍道:“消费者的驻店时长是导购服务水平的体现,以往门店的管理方式照顾不到这些,大数据可以帮助他们从管理的角度提升消费者体验”。

门店的陈列和商品设计对线下零售商同样十分重要。芝麻科技分析了Five Plus的进店顾客和实际消费顾客后发现,二者之间存在一些偏差。这说明门店的吸引力和商品的吸引力在方向上并不一致。

征服无数都市女性,这家时尚品牌和芝麻科技是如何运用线下大数据的?

“比如门店陈列吸引的更多是喜欢欧美风的顾客,但它实际交易出去的商品吸引的却是更喜欢韩版风格的顾客,这种分歧会导致最终无法达成交易,用户体验也不好”,朱智对雷锋网说道。有了大数据分析出的结果,零售商就可以对门店陈列和商品选择作出调整。

此外,芝麻科技还可以帮助Five Plus对顾客进行分类。借助用户分群功能配合其他分析模型,能够了解到客户使用产品的频率、活跃天数、使用深度、采购趋势等数据指标,快速甄选出高活跃度客户、一般活跃客户、流失风险客户,从而制定更好的营销策略。

对于处于中间环节的供应商来说,高活跃度客户成功经验能够传递给企业许多优质运营经验,而具有流失风险的客户则需要重点且快速地跟进。

多维度打通才能释放数据价值

对于流失的客户,品牌商需要想方设法把他们再吸引回来,比如设计一些活动、海报和素材。让它们触达到顾客,根据反馈效果,再进一步优化活动。这些都需要专门的营销公司来完成。因此,芝麻科技也和很多品牌客户的第一方DMP、4A公司、ADX、SSP和DSP建立起了合作关系。

2015年秋天,芝麻科技还联合阿里云共同推出了大数据产品“观星”。“观星”是首个将线下线上数据融合的人群画像产品,可以很好地展现线下线上多维度的消费群体,使得人群画像更加立体化,帮助品牌商充分了解自己的消费群体。

朱智向雷锋网表示,数据的很多价值需要多维度的打通后才能爆发。在与其他数据对接的过程里,很重要的一步就是ID打通,将线下产生的数据与线上的数据进行ID mapping。

朱智介绍,芝麻科技2013年就开始做线下零售业务的数据化,当时电商来势凶猛,行业还处于非常低谷的状态。媒体的文章标题大多是电商要取代门店,实体零售商开始恐慌。前两年,行业里开始出现“实体零售回暖”的声音,直到去年阿里提出新零售概念。

今天大家都在讲新零售,讲线上线下融合,如何走全渠道。很多商业综合体也在纷纷完善自己数据化的系统,包括客流数据、POS数据、CRM数据、SCRM数据、营销系统数据,以及停车进场数据和招商系统数据等等。

“每一块散落的数据都独自成系统,目前重要的是,如何做得更好更强大更融合,让这些数据共同筑建起‘大BI系统’”,朱智说道。

他表示,大数据的巨大价值体现在“融合”二字,所以我们必须张开双臂,以合作的姿态拥抱众多同行,这对于很多行业里的玩家来说,如何打破传统思维,转而合作姿态是具有一定难度的。

另外,数据的隐私和安全是被问及最多的问题。据朱智介绍,芝麻科技的数据都在云端管理。在线下零售场景采集数据所有权归属客户,芝麻科技只是在客户授权的前提下帮助客户对数据进行各种处理加工,从数据层面对客户的业务决策提供支撑。

朱智指出,线下零售商的数据化运营是一个长期的过程。Five Plus基于对消费者的判断,对门店设计和布局进行了调整;做了一些活动来优化门店顾客的构成;改善门店的经营效率,提高顾客的驻店时长。这些都会直接或间接地影响到他们的经营成果,但变化很可能要一年多以后才会发生。

“企业要适当降低自己的期望,即使短时间没有效果也要先做起来。数据化运营是趋势,企业布局宜早不宜迟”,朱智说道。

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