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整合运用零售碎片信息改进购物体验 
发布时间:2013-07-19   编辑:kevin   来源:国际内衣网
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作者:余杰奇

       通过大数据达到智能销售,这条路非常漫长。在现有阶段,客户数据资源、社会数据资源、市场数据资源以及供应数据资源,存在碎片化、不真实、不对称等现实问题。
  《纽约时报》网络版去年发布文章称,今年是"大数据"(BigData)跨越性的一年--不管是作为一个概念,一个术语,还是一个营销工具。"大数据"已经走出技术界成为主流。在中国内陆,关于大数据的话题今年也非常火爆,很多零售业高管在年度计划与总结中不断出现大数据、智能零售,云数据、顾客体验等名词,这在过去是不可想象的。

  通过大数据达到智能销售,这条路非常漫长。在现有阶段,客户数据资源、社会数据资源、市场数据资源以及供应数据资源,存在碎片化、不真实、不对称等现实问题。对于很多还处在大数据初级阶段的零售企业来说,如何运用现有资源和技术手段,运用和整合既有零售信息,改进购物者体验,从而提升零售业绩表现,是一个很有研究价值的问题。这也就是本文为什么叫"零售信息整合"而不叫"大数据"的原因。

  为何要重视零售信息?

  产品从仓库到消费者手里,这个过程有供应商、分销中心、零售商、消费者四个对象,上下游之间就产生了出库量、仓库提存、终端数据、交易行为等四个相对应的基本零售信息。在大数据时代下,信息整合成为必然趋势,对于供应商而言,产生数据只有提货数量和库存异动,对于分销中心,就多了销售数据扫描,到了终端商,零售信息进一步丰富,包含消费者反应、销售单价、数量。产品到了消费者手里,消费者会通过转介绍、重复购买率、口碑宣传,各种社交媒体进行各种好评恶评……这些数据在以前是碎片的,流动周期是缓慢的。今天,这些信息不管你收不收集,重不重视,它只需要一个发送键就可以传遍全世界。

  传统企业对于零售信息的重视最大程度依赖于财务类数据和信息,例如销售达标率、成交人数、增长率、市场占有率、投资回报率等等,这些数据在今天仍然被误会为"经营决策的依据",并根据这些数据,去分析和发现背后的原因,而这些原因往往带有强烈的个人主管经验和色彩,例如,新产品上市销售业绩表现不佳,企业高管派了一些人员到门店进行访谈,通过短暂的访谈有时候会得到一些非常妙的灵感,例如,把标签价撕掉或者在产品面前放一束鲜花之类的。但大多数的原因是通用而无效的,例如;陈列位置不佳、价格太高、竞品促销力度更大……。

       我想说的是:新品市场占有率达到预期目标的57%,这个数据背后有大量的零售信息数据作为支撑,我们要做的是像剥洋葱一样,从大往小不断寻找真正的原因,而不是简单的主观判断。在用弓箭的时代,人们眯起一只眼睛来瞄准目标。今天,狙击枪可以告诉你目标离你具体多远、风力多大、空气湿度多少。当敌人已经在用狙击枪,你还在用弓箭是很危险的,这又不是拍抗日神剧。

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