“拋開數(shù)據(jù)談新零售，是無(wú)法落地的”，近3年里，已協(xié)助波司登、熱風(fēng)等數(shù)十家品牌零售商邁向新零售的翼碼科技，對(duì)于大數(shù)據(jù)的價(jià)值深有體會(huì)。作為阿里巴巴新零售智慧門店和微信支付的最佳合作伙伴，翼碼科技成功落地了多個(gè)新零售數(shù)字化營(yíng)銷領(lǐng)域工具產(chǎn)品，構(gòu)建了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的運(yùn)營(yíng)能力，并完成了自身的新零售-數(shù)字化營(yíng)銷解決方案提供商的轉(zhuǎn)型。

翼碼科技CEO楊海川表示，對(duì)傳統(tǒng)零售業(yè)來說，”大數(shù)據(jù)”就好像我們的眼睛一樣，可以幫助我們?cè)诿造F一般的市場(chǎng)上看清前進(jìn)的道路。重視大數(shù)據(jù)，理清大數(shù)據(jù)，用好大數(shù)據(jù)，這是傳統(tǒng)零售向新零售轉(zhuǎn)型升級(jí)過程中至關(guān)重要的一環(huán)。

那么，新零售提及的大數(shù)據(jù)具體包括哪些維度？這些大數(shù)據(jù)又具有哪些重要的價(jià)值？翼碼科技CEO楊海川給出了詳細(xì)的解讀。

大數(shù)據(jù)編織用戶畫像

新零售主張”以人為核心”，即做到”用戶為王”，那么首先就必須要知道用戶是誰(shuí)，并要對(duì)用戶的屬性、特征等做到全面的了解，這通常被稱為”用戶畫像”。

對(duì)于零售業(yè)來說，用戶畫像數(shù)據(jù)一般包括用戶的性別、年齡、地理位置、購(gòu)買周期、購(gòu)買頻次、貨品偏好、消費(fèi)金額等數(shù)據(jù)維度。通過這些數(shù)據(jù)信息可以將用戶畫像做到盡可能的精準(zhǔn)化，并界定用戶所處的階段或會(huì)員所在層級(jí)。同時(shí)，依托數(shù)據(jù)的連接，也能建立起”人”與”場(chǎng)”的關(guān)聯(lián)。

通過大數(shù)據(jù)的集中分析，不僅可以對(duì)個(gè)體用戶實(shí)現(xiàn)清晰畫像，也可以對(duì)屬性相近的一類用戶形成群體畫像，基于這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息便可以制定不同階段和層級(jí)會(huì)員的運(yùn)營(yíng)策略。

大數(shù)據(jù)洞察用戶需求

了解用戶畫像是第一步，但通過大數(shù)據(jù)分析獲得的一個(gè)更重要的價(jià)值是能夠洞察用戶的消費(fèi)需求，用戶的消費(fèi)偏好、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)水平等信息都會(huì)通過大數(shù)據(jù)清晰的呈現(xiàn)出來。掌握了用戶的需求，也就掌握開展針對(duì)性營(yíng)銷方案促進(jìn)營(yíng)銷轉(zhuǎn)化、提升營(yíng)銷效率的主動(dòng)權(quán)。

而新零售大數(shù)據(jù)分析相比傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)分析體系更優(yōu)越的一處在于，新零售的大數(shù)據(jù)體系可以打通”人”與”貨”之間的數(shù)據(jù)聯(lián)系。在傳統(tǒng)零售信息系統(tǒng)中，”人”的信息與”貨”的信息由于是不同的數(shù)據(jù)系統(tǒng)來處理，因而多半是割裂的。

打通”人”與”貨”的連接，不僅可以讓零售企業(yè)時(shí)時(shí)洞察用戶需求，及時(shí)滿足需求，提升銷售轉(zhuǎn)化率；更重要的是，還可以基于這一數(shù)據(jù)體系逐步開展產(chǎn)品端、供應(yīng)鏈的重構(gòu)，從而使整體運(yùn)營(yíng)方向更加精準(zhǔn)、有效。

大數(shù)據(jù)感知用戶變化

不難理解，用戶的需求不會(huì)是一成不變的。比如一位用戶從單身貴族到二人世界，再到三口之家，其消費(fèi)偏好和消費(fèi)行為必然會(huì)發(fā)生很大的變化。對(duì)于零售企業(yè)來說，能夠及時(shí)感知到這種變化是非常重要的。而大數(shù)據(jù)系統(tǒng)便可以肩負(fù)起這個(gè)使命。

通過大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，可以對(duì)每位用戶過往的消費(fèi)軌跡都會(huì)有清晰的留存，當(dāng)用戶的消費(fèi)偏好相較以前出現(xiàn)明顯的變化時(shí)，系統(tǒng)也將這一信息清晰地反饋出來，可以幫助零售企業(yè)做到及時(shí)發(fā)現(xiàn)，積極響應(yīng)新需求。

同時(shí)，在發(fā)現(xiàn)用戶消費(fèi)屬性有明顯變化之后，零售企業(yè)可以及時(shí)更新該用戶的會(huì)員系統(tǒng)信息，重新梳理產(chǎn)品端的供應(yīng)匹配，以更好地提升用戶體驗(yàn)。

大數(shù)據(jù)指引精準(zhǔn)營(yíng)銷

楊海川表示，以前，很多傳統(tǒng)零售企業(yè)由于大數(shù)據(jù)的欠缺，在會(huì)員運(yùn)營(yíng)層面只能是采用大包大攬的方式，比如做些生日雙倍積分，消費(fèi)獲積分等簡(jiǎn)單運(yùn)營(yíng)；而會(huì)員們也經(jīng)常會(huì)收到一些很粗暴的促銷信息，體驗(yàn)不佳。但在數(shù)字化建設(shè)完成之后，零售企業(yè)通過大數(shù)據(jù)的指引，則可以從容開展更加精準(zhǔn)的營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)。

通過大數(shù)據(jù)系統(tǒng)地分析和總結(jié)，零售企業(yè)可以對(duì)自己目標(biāo)人群的特征做到充分理解，并能知道用什么樣的營(yíng)銷方式更能打動(dòng)他們，能更精確地推算出最可能引導(dǎo)”人”做消費(fèi)決策的誘因，既能提升用戶體驗(yàn)，又能提升用戶的留存率和忠誠(chéng)度。

比如，通過大數(shù)據(jù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)用戶或會(huì)員的層級(jí)界定之后，便可以圍繞會(huì)員的新增、興趣、購(gòu)買、忠誠(chéng)、傳播、超級(jí)會(huì)員等6大階段，或進(jìn)一步針對(duì)消費(fèi)金額、消費(fèi)頻次進(jìn)行分層，制定不同階段和層級(jí)會(huì)員的運(yùn)營(yíng)策略。

欲善其事，先利其器

大數(shù)據(jù)的重要價(jià)值不言而喻，那么大數(shù)據(jù)從何而來，如何應(yīng)用這是新零售數(shù)字化建設(shè)首要解決的問題。對(duì)于眾多線下場(chǎng)景為主的傳統(tǒng)零售企業(yè)來說，既無(wú)法像線上零售業(yè)那樣可精準(zhǔn)記錄用戶的行為數(shù)據(jù)，更無(wú)法獲得更多的數(shù)據(jù)維度，因此就需要能支撐新零售思維的強(qiáng)力工具。

翼碼科技研發(fā)的MA（營(yíng)銷自動(dòng)化系統(tǒng)）從移動(dòng)支付所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)切入，通過聚合支付工具可以將零售企業(yè)以前建設(shè)的各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中有各式各樣的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集并聚合起來。之后，翼碼MA系統(tǒng)會(huì)對(duì)這些會(huì)員數(shù)據(jù)進(jìn)行年齡、消費(fèi)頻次、消費(fèi)金額、地理位置、消費(fèi)偏好等多個(gè)維度進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，基于這些數(shù)據(jù)結(jié)論，品牌可以得出多種營(yíng)銷策略。

楊海川表示，翼碼MA系統(tǒng)應(yīng)用非常簡(jiǎn)潔，即便完全不懂技術(shù)的市場(chǎng)人員，也能通過簡(jiǎn)單的勾選和點(diǎn)擊獲得想要的數(shù)據(jù)維度或會(huì)員分布模型。比如想獲得上海徐匯區(qū)、年齡在25-35歲、最近1個(gè)月在某幾家門店有過消費(fèi)行為的女性用戶做一個(gè)到店促銷活動(dòng)，以前是很難快速將這些用戶信息提取出來，現(xiàn)在通過翼碼MA只需要做幾個(gè)勾選，就可以迅速取到這部分的用戶信息。實(shí)現(xiàn)這一功能的重要價(jià)值在于，可以對(duì)零售企業(yè)所制定的營(yíng)銷活動(dòng)先行開展AB樣本測(cè)試，提前感知效果，以找到最優(yōu)組合，達(dá)到營(yíng)銷效率最大化。

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