打通线上线下,实践零售O2O
O2O商业模式需要打通O2O双向数据、建立数据挖掘能力,实现线上线下交易、体验、反馈的无缝衔接。通过线上线下会员打通识别同一人、全触点数据采集、建立大数据管理平台支撑上层应用系统辅助零售商进行大会员管理与经营管理决策以及个性化精准会员营销的整合方案,可帮助企业打通线上线下数据,强化大数据挖掘和分析能力,实现消费者的精准画像和精准营销,并同时提供经营决策分析支持。
方法/步骤
线上线下会员打通,全渠道识别同一人
围绕消费者接触点,打造线上线下打通的大会员体系,并通过一体化的供应链体系来提供支撑。
会员打通:建立全局会员唯一标识,全渠道认知用户。对于会员的识别、追踪、服务均基于全局的会员体系。将线 上线下各自成熟的会员营销经验融会贯通。
供应链一体化:货品、交易、物流的统一管理,避免渠道间相互“冲击”。 用户触点建设:无论线上线下触点,均积累到同一会员体系内。
全触点数据采集,最完整的用户数据全息图
改变传统粗放的数据收集方式,通过Wifi自动感应、蓝牙定位、对接商户POS系统等方式精准采集用户画像、用户行为数据和用户交易数据。另外一个方面整合商家自有的线上资源(如APP、微博、微信等), 与信柏科技具有的国内零售消费领域最大的第三方数据库合作迅速补充线上数据,线上线下两条腿搜集用户数据,形成最完整的用户数据全息图。
建立大数据管理平台支撑两大应用系统
采集到用户数据之后,由于业务类型多、 数据不规范而且缺漏程度高,采集到的数据需要经过清洗、标准化、结构化与数据分析挖掘才能为上层的大会员分析系统、零售经营分析、大会员营销系统提供数据调用支持。
大数据管理平台建设需充分整合线下业务特点和数据情况,并逐渐积累数据挖掘结果。构建过程中,需与零售商洽谈进行业务调研,梳理其线下类目,分业态建立标签体系,另外一个方面进行数据调研,整合数据源。通过两个方面的调研完成线下数据挖掘。数据挖掘的价值和数据精度紧密关联,需在长期的积累过程中不断完善。
(1)梳理线下类目建立类目体系。类目体系即商品类目体系及其描述,为零售商业基于信柏线上商品类目树及品类描述建立满足线下零售特征的类目体系。
(2)分业态建立标签体系。即基于消费者线下行为、交易特征,建立消费者标签类目体系,支撑分析需要。标签体系是信柏科技零售商业O2O大数据解决方案充分利用线上线下数据资源,开展以消费者为中心、以消费者行为倾向为结果的数据分析,实现数据标准化、规范化的理论基础,是打通、整合线上线下数据的第一步。根据对零售商业业务特点、数据需求的充分调研,结合自身在线上零售数据标签设计方面的经验,开展针对性的梳理、修改、完善,为零售商业设计符合零售大数据建设及应用需求的数据标签体系。
(3)构建实时触发的场景体系。场景体系即时学习消费者的行为,判断当前消费者的消费意图、触点管理触发个性化营销活动。场景体系为上层的个性化营销系统提供接口,通过触点管理主要发挥两个方面的作用:判断消费者当前活动状态,从而确定是否开展营销,比如大会员特征场景触发、员场内实时位置/行为场景触发触发个性化营销活动;在确定开展营销的基础上,判断消费者当前消费意图,从而指导业态、品类营销内容的选择。
打通线上线下,实践零售O2O
打通线上线下,实践零售O2O
大数据分析展示系统辅助零售商进行大会员管理与经营管理决策
大数据分析展示系统可根据零售商业的业务需求定制,从不同的角度予以展现。例如,购物中心大数据分析体系建设基于从商场线下会员个人数据、线下会员销售数据以及信柏科技线上补充数据等渠道获取到的数据,依照人、店、场、圈、网5个分析目标,围绕会员特征数据、会员行为数据、会员消费数据三类核心数据维度划分相应的分析维度和分析指标,全面囊括了商场各核心经营目标分析中所需要的分析场景,最终实现对经营分析和决策支持的全方位多维度分析。大数据展示系统支持购物中心管理决策,例如投资前决策辅助,选址、设计决策等规划决策支持;品牌引进决策支持、店铺招商调整等招商决策支持;动线调整、经营情况跟踪等日常管理支持;跟踪营销效果等营销支持。
大会员营销系统辅助零售商进行个性化精准会员营销
线下零售个性化营销系统是依赖大数据管理平台数据挖掘结果,基于线下业务特点建立的个性化营销体系。通过场景体系确定营销触发后,通过对消费者交易、行为数据的分析,可以对消费者品类风格倾向、品类消费能力、品类品牌倾向进行详细标定,从而获取所需的消费者消费倾向。基于每个消费者长期偏好和短期意图,利用规则算法选择发送个性化营销信息。(可通过短信、APP、微信、POS机、EDM等推送信息,提供个性化SDK、个性化微信/短信接口)
END
注意事项
大数据管理平台建设需充分整合线下业务特点和数据情况,并逐渐积累数据挖掘结果。
大数据大会员体系构建过程中,需与零售商洽谈进行业务调研,梳理其线下类目,分业态建立标签体系,另外一个方面进行数据调研,整合数据源。通过两个方面的调研完成线下数据挖掘。数据挖掘的价值和数据精度紧密关联,需在长期的积累过程中不断完善。
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