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    理论前沿    
  基于大数据的全渠道零售变革(2019-11)  
企业管理杂志 发布时间:20-01-20        
   

文/邱新平



【内容摘要】基于大数据价值开发视角,本文提出了零售商业价值再造的十大应用场景,同时讨论了零售企业实施全渠道零售转型过程中将面临的关键挑战,并提出了策略建议。

【关键词】全渠道零售  大数据  商业价值  商业模式  应用场景


     全渠道零售是以满足“消费体验”为导向的新型零售模式。全渠道零售涵盖实体渠道和各类虚拟渠道,跨越客户售前、售中和售后管理阶段,有效传递顾客价值,完成了从“产品运营”向“客户运营”的转变。
     全渠道零售服务于企业利润最大化或者成本最小化的经营目标,重塑了零售场景,并对消费者需求进行了重新定义,但全渠道零售的出现并不意味着传统零售业态就会立即消亡。从发展趋势来看,全渠道零售商正不断蚕食传统零售的市场份额和利润,依赖传统模式获取成功的零售商面临要么适应要么消亡的选择。
    
大数据驱动零售业价值再造
     技术进步为零售业态转换提供了新动能。零售商可以通过创新商业模式及对当前商业模式进行优化来应对挑战,而大数据的使用将会成为提升销售业绩的关键驱动因素。
1. 商业模式创新
     大数据及相关分析技术的不断发展为零售商创新运营和业务模式提供了巨大机会。目前,基于POS数据的传统分析已在多方面获得改进。例如,在全渠道零售环境中,零售商不仅可以跟踪到商品销售的时间和地点信息,还可以追踪了解谁购买了这些产品;时装零售商可在衣服上使用RFID标签来跟踪客户在试衣间的试衣情况。超市连锁店能够使用通过RFID标签获得的数据来跟踪购物车行进路径,以了解商店内顾客移动规律;视频分析和面部识别技术还使得零售商不仅掌握顾客进入商店时间,而且通过掌握哪些顾客倾向于一起进入商店来识别顾客之间存在的社交网络关系。
2. 业务模式优化
     通过大数据分析可以帮助零售商对当前的业务模式进行优化。大数据分析结论将影响管理者在客户关系管理、营销组合设计、个性化策略等方面的决策制定;大数据分析还可用于优化传统零售业中的既有解决方案,如商品定价管理、库存管理及人员投入管理等。总之,通过大数据对运营管理效率的量化分析,可有效减少零售商利润损失。
    
基于五个维度的信息数据利用
     我们一般认为零售业大数据主要来自客户、产品、时间、地理空间位置和渠道等五个维度,而实际上大数据应用中通常是基于上述维度信息的不同组合。以下依次为对这五个维度信息数据的利用。
1. 客户数据。客户信息追踪技术的发展使得零售商可能对更细分析颗粒度的个体数据开展分析。在零售业中,透过信息流追踪客户并提供实时交易链接已成为一项关键能力。客户信用卡信息、IP地址、电子邮件地址、注册用户登录及店铺到访信息不断被零售商获取,而移动互联时代社交媒体数据及用户生产内容(UGC)不仅使客户信息数据量陡增,而且使客户画像绘制更加鲜活并且贴近消费者内心真实需求。
2. 产品数据。在当今数据日益丰富的环境下,产品信息数据库在数据的行和列两个维度得以扩展:首先,由于商店往往拥有数十万个SKU,使得关于产品信息的数据库有更多数据行。其次,不再限制每个产品的属性描述维度,也就增加了产品信息矩阵的列宽。基于产品信息维度的拓展,可实现多种分析,如品牌溢价分析或产品相似性及分组结构分析。未来数据库将允许零售商收集产品更多的属性,以构建更具活力的产品信息矩阵,建模并探测目标产品品类对消费者的不同影响。
3. 时间数据。一旦在大数据集合中引入“时间”维度,数据库的规模将陡增。零售业传统的分析一般基于月度或每周数据,分析结论的实时性显然无法满足实际需求。今天零售业的数据可以持续展示客户行为、产品分类、缺货及店内展示等实时信息。例如,如果零售商试图了解提供价格折扣或更改商品陈列位置将如何影响商店客户流量、消费者商店特定位置的驻足时长、购物篮的内容及订单的顺序,那么记录与购买发生相关的消费者店内移动信息数据库将为回答上述问题提供帮助。此外,数据分析系统实现对POS系统和CRM数据库的实时访问,可以改善关于库存、补货及订单管理等日常决策不够精细的问题。
4. 位置数据。当营销拥有与任何给定时间点的客户地理位置关联的能力时,将为零售商提高营销有效性开辟了一条全新的路径。例如,客户的地理空间位置连接公司的CRM数据库时,客户的消费经历将引导客户与他们实时位置更接近的产品相关联,零售商借此可以释放巨大的销售价值。
5. 渠道数据。全渠道零售环境下,消费者从某一渠道获得产品信息,从另一个渠道购买产品的现象已成为常态。对不同渠道数据的收集、整合和分析能够以多种方式帮助零售商:①了解、跟踪并绘制跨接触点的客户旅程图;②评估由此产生的渠道利润影响;③优化营销预算的渠道分配等。
     总之,当全渠道零售商注意采纳并运用上述五个维度数据信息时,不仅便于零售商制定更具针对性的营销策略,而且能够更为精确地评估策略实施效果。
    
零售业大数据的十大应用场景
1. 交叉销售。交叉销售是分析目标客户潜在的多样化需求,并通过一站式销售模式销售多种相关商品或服务的营销方式。全渠道零售环境下的大数据分析为实施交叉销售创造了条件。通过对覆盖实体店、电脑端及移动端等渠道的人口特征、购买历史、消费偏好、实时位置等消费者数据的掌握,零售商能全面分析并挖掘在当前销售场景下额外的商业机会。例如,亚马逊采用协同过滤算法为每个购买或访问过的产品生成“您可能还需要”的提示。
2. 基于位置的营销。智能手机和其他支持个人位置数据的移动设备的日益普及为基于地理位置的营销成为可能。通过整合零售数据、政府数据、活动数据、图片数据、社交数据,并依照地理数据对上述数据进行分块汇整,可生成用户行为模式数据库,零售商依据该数据库可提升销售活动效率。例如,当目标消费者接近服装店时,该商店可以将服装的特别优惠发送至顾客的智能手机。
3. 消费者商店行为分析。部分零售商已通过使用连接到具备红外功能的视频监控摄像头的图像分析软件来分析店内消费者流量变化和相应行为特征。通过智能手机应用程序(如Shopkick)或购物车转发器绘制消费者实时位置数据变化,使得零售商能够了解顾客的购物选择模式,如在商店不同区域的行进路径和所花时间。总之,分析消费者商店行为大数据有助于改进商店布局、产品搭配和货架摆放方案,并有针对性地评估营销实施效果。
4. 客户再细分。由于零售商积累的消费者数据量和数据维度越来越丰富,加上数据处理和分析工具愈加先进,使得客户细分市场颗粒变得更加微细,乃至实现个性化。除了使用传统的市场调研和历史交易数据之外,零售商现在还可以跟踪和利用来自网络媒介的反映客户行为的丰富数据。另外,零售商现在可以实现对上述数据的实时更新,以适应客户行为的快速变化。
     5. 倾向分析。当代消费者越来越重视朋友对产品或服务的意见和推荐并由此做出购买决策,因此不断发展的社交媒体在数据分析领域起着越来越关键作用。基于消费者在各类社交媒体中产生的大量数据流可用于辅助形成各种商业决策。例如,零售商可以使用基于社交网络数据的消费者倾向分析来衡量消费者对营销活动的实时响应,并相机调整营销方向。
6. 定价优化。今天的零售商可以获得日益丰富的销售及价格数据,运用大数据分析能力可以将商品定价提升到一个新水平。使用复杂的需求弹性模型检查商品销售历史大数据,可在SKU级别获得对定价的洞察。零售商可以使用数据结论来分析促销活动效果,并评估销售提升的来源及潜在的成本。
7. 商品陈设优化。实体零售商可以通过SKU级别的销售大数据挖掘来优化商品陈设及视觉效果设计,网络零售商可以依据客户进行页面浏览时产生的与网站交互的数据。进行网站设计方案的调整,如页面滚动位置、时长及点击次数等进行了数千次实验。
8. 库存管理。通常意义上销售数据隐含着巨大分析价值,通过对商品销售数据库进行大数据分析挖掘,可改善零售商的库存管理。先进的库存管理可以实现对商品SKU级别的完全透视,并通过对多个相关数据库的组合分析来改善库存预测水平,如销售历史、天气预测和季节性销售周期。正因为实现了供应与需求信号的紧密耦合,同时减少了因商品缺货导致的销售损失,优化后的库存管理策略将使得零售商保持较低的库存水平。
9. 配送和物流优化。零售商可以通过使用支持GPS的大数据远程信息处理(远程位置报告等)和路线优化程序来优化货物运输,用于提升车队日常运行管理和商品配送效率。运输效能分析还可以通过分析燃油效率、驾驶员习惯、车辆路线,提出优化方案,进行预防性维护以提高生产效率。
10. 供应商谈判。零售商还可以运用大数据预测客户购买偏好和可能的购买行为,以便于他们与供应商就商品采购开展谈判。例如,他们可以分析历史交易价格和交易数据并做出未来需求预测,以利于和供应商就关键性产品开展优惠协商。对零售类企业而言,在商品采购领域使用大数据分析对零售商而言是一个重要的降低成本机会。
    
零售业大数据应用面临的挑战
     如果零售业要从大数据的运用中实现潜在价值,那么相关行业、企业和政府将不得不跨越一些重要的障碍。
     大数据应用面临的挑战之一是隐私问题。商家通常有能力在消费者不知情情形下以各种形式收集和追踪到个人信息,如位置数据、视频数据等,并通过数据的整合和分析,以深入了解消费者。伴随社交媒体的兴起,世界各国已开始正视消费者隐私安全保护问题,并探索通过立法等方式对消费者隐私权进行保护。目前大数据应用方也开始响应政策变化,例如,基于研究目的,从社交媒体收集的数据可以进行去匿名化处理等。可见,消费者隐私保护已成为一个不可回避的根本性问题,需要相关各方从立法、行业自律及技术方案等层面协同解决。
     数据可信度是实施大数据解决方案面临的另一个重要问题。数据质量差和数据噪声是许多组织中信息面临的常见问题。另一方面,对数据进行验证的时间成本是巨大的。研究表明,最多可能需要员工抽出50%的时间来验证和更正数据。因此,企业应探索运用统计方法去衡量、监测和控制数据的质量和可信度。
     应用大数据分析的另一个风险是企业大数据分析人才的匮乏。通常情况下,具备数据技能的人很少有机会参与战略决策,尝试让这些员工参与企业决策,将带来创造商业价值的机会,更有利于企业大数据人才队伍的成长。
     零售业全面开展大数据分析的最根本障碍之一是管理文化。实施大数据应用程序意味着需要改变传统流程,组织内人员可能会抵制这些变化。尽管新流程无法保证成功,但组织应该对创新业务运营模式持开放态度。在全渠道零售业中,应倡导一种可称为“快速失败”的文化,其含义分为两部分:第一,要更具冒险精神,并在不能保证成功的情况下接受新的机会,这在传统零售业中显得格格不入;第二,一旦变更被证明是错误的,他们应该能够在投入更多资源之前迅速摆脱它。另一个管理问题是鼓励整合流程并在职能之间共享信息。目前,越来越多的组织开始利用数据的价值,但历史上这些数据是被孤立处理的,如果无法整合数据用于进一步分析,那么一旦实施将可能产生相反的结果。简而言之,只有当人们相互协调工作时才能开展更快、更稳健的分析。
    
促进零售业大数据应用的对策建议
1. 完善零售企业大数据质量管理
     在现阶段,虽然零售企业储备了大量的原始消费者相关数据,但从大数据应用角度看,数据质量有待进一步规范。多数企业所收集的数据并未按照大数据分析模型的规范性要求进行搜集上传,因此输入数据会存在错误、遗漏乃至作假等现象。数据采集和预处理过程存在的问题,不仅直接增大了后续数据处理的难度,也降低了大数据利用的价值。
     没有高质量的数据,就没有高质量的分析挖掘结果。因此,零售企业亟需建立完善的数据预处理流程。简单而言,数据在进入应用程序前,应进行数据的合并、清洗、转换、简化等步骤,如数据清洗就是将原始零售数据进行去噪声处理,并将无关数据进行剔除。
2. 培育企业内部大数据应用人才
     数据分析和应用人才的匮乏已成为制约零售企业挖掘大数据价值的主要障碍之一。由于数据应用人才所需专业技能较高,而零售企业现有人才储备无法满足,企业往往采取外聘方式解决人才短缺难题,希望产生立竿见影效果。但是,企业外部人员进入零售企业时,很可能面临对企业业务不熟悉的情况,无法将大数据分析工具与应用场景有机结合,导致数据分析价值大大缩水。
     因此,零售企业应着力培育企业自有的大数据应用人才团队。企业应在内部选拔一批数据应用意识较强的员工加强培训,使其掌握一定的数据分析技能,由此逐步组建形成企业的大数据人才团队。另外,为充分发挥大数据人才在企业经营中的作用,最大化实现大数据对企业经营的正向价值,企业应革新传统型的决策机制和公司文化,配套建立公司层面的面向大数据应用的经营决策文化和理念氛围。■


主要参考文献
[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.
作者单位 江西财经大学
栏目主编 程丹丹
 

 
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