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零售业跌入冰点如何自救?Smartbi为您揭秘数据运营“主战场”

 2020-04-03 18:25  来源:互联网  我来投稿   云台的个人主页 撤稿纠错

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2020年伊始,一场疫情肆虐了大江南北,全国人民被迫足不出户,多个行业也被迫歇业,迎来了史上最冷清的春节。

但寒冬之下,并非没有亮色。部分行业迎来了爆发的契机:以生鲜电商、即时配送为代表的新零售乘势攻城掠地;在线医疗、在线教育、远程办公、宅娱乐等新型“宅经济”全面“侵入”生活,重塑消费理念和消费模式。

未来,正加速而来。

疫情之下,大数据、云计算等底层技术与产业链、供应链的深度融合像一场预演,不断刺激着新一代技术革命。数字化浪潮汹涌,新基建概念走红。“数字化转型”成为企业的不二选择。

一、疫情之下,零售业是挑战点也是机会点

1. 订单爆发式增长,零售业“有单无力接”

随着疫情的升温,线下零售出现大面积囤货现象,粮油食品、烟酒饮料、日用品等成为大众的必选消费品,大型超市、社区生鲜、新零售超市、便利店等零售业受疫情影响程度小,商品架秒空,一天内要补货十几次,销售更是翻了几十倍。盒马在疫情期间线上单量更是恐怖式翻了数百倍,线上客户增加97%,消费频率增加15%。

但是,由于部分零售店未进行数字化运营,不具备完善供应链体系,没有在疫情前做好准备,大型商超在疫情中期销售额反而大幅下降15%。盒马最大产能的限购也只能在凌晨的3-5分钟约满,叮咚买菜/每日优鲜同样出现大面积售罄。面对爆发式的增长大家都没提前准备好,造成了“有单无力接”的困局!

2. 消费习惯改变带来市场需求升级

今年开春,新零售强势反弹。85后--95后消费人群崛起,支付方式发生革命性改变,移动支付成为主流,社交媒体购物意愿强,对于零售商提供的数字化新服务体验意愿强,同时对服务体验的需求不断提升。疫情作为“一个强迫性的外力”刺激了用户在线购物,也倒逼传统零售业态加速数字化运营,创新消费方式,提升服务标准。

随着消费者的聚焦点和消费习惯的改变,市场出现一片危险又充满机遇的蓝海,转型线上、数字化运营对传统零售业而言充满诱惑。企业要抓住一时的流量,更要长线布局零售场景,细分客群,升级产品,整合全渠道,精准营销,真正做到千人千面。

二、行业面临洗牌,数据运营在零售业的价值凸显

疫情的来临毫无疑问对零售业是一次地毯式洗牌,中小型腰部尾部企业供应链断裂,产能出清,大型巨头企业整合资源加速发展,“强者愈强,弱者愈弱”的马太效应成为一个普遍规律。

而现阶段零售企业面临着内部和外部多重压力,如何提供更好的产品和服务,怎样提升消费者体验和优化业务流程是零售企业在转型期面临的主要问题。零售企业需要以洞察用户为抓手,驱动企业经营各环节降本提效,同时以数据为依托,盘活全量数据,支持业务创新。

1、数据赋能,辅助渡劫

零售业作为劳动密集型企业,在后端的履约过程中,除了确保商品货物充足以外,还需确保人员充足。企业可以通过BI产品快速拖拉拽,生成调查问卷了解员工的身体状况和复工情况,并在后端即时监控员工的状态,分配劳动力,补充劳动力。

2、转为危机,化险为夷

此次疫情推动消费者进入移动互联的新世代,用户重度在线化和深度数字化,成为共通认知。消费者的注意力分配、渠道切换、需求释放、互动能力等数据都发生了变化面对数量庞大的潜在消费者,我们要及时通过数据分析,将真正的消费者识别出来、定义出来并数字化出来,精细化分层,及时跟进线上渠道,形成客户画像,深度分析如何触达客户。根据客户的忠诚度、贡献度,跟踪客户情况并激活客户。

3、转战线上,引流线下

零售企业可利用原有品牌资源发展线上业务,从品牌资源、客户资源、门店资源、供应链资源、运营资源等5个方面寻求线上线下协同,以在线零售业务作为新的渠道支持线下业务。这样一来,线上线下渠道可以充分共享已有客户资源,提供更多增值服务,满足移动互联时代用户对渠道的多样化诉求,同时将线上线下的会员体系进行对接,提供融合的服务体验,进行个性化跟进。

4、数据监控,保障供应

数字化供应链将成为零售业的主流,通过数据和算法决策对不同应用场景中产生的海量数据进行数字建模,以提供更加精准的铺货、补货、调货决策。通过供应方式的决策(供应时间、数量、周期),使得库存既可以最大化满足用户需求,又能将库存周转时间控制在一定范围内,降低企业库存风险。

三、零售行业如何搭建数据模型,进行数据运营?

1、BI产品轻松助力门店管理

利用Smartbi数据分析软件可以轻松进行门店综合评测,掌握门店营销情况。另外Smartbi还增加了百度地图模块,可以将自己店铺的位置信息标注在百度地图,同时获取百度的POI数据,或者其他渠道购买数据,导入到BI中,标注在地图中,辅助选址、分析竞争对手情况。

2、商品分析实现利益最大化

不同的商品决定了不同商店的命运。商品在卖场中不是孤立的,不同商品在销售中会形成相互关联关系。根据商品之间的关联关系进行商品位分配,将大数据做小,进行精细化分析,根据商品的PI值,购物篮系数,再将商品进行关联促销,实现利益最大化。

3、细分客户群体,实现精准化运营

在制定营销策略时,我们应针对不同的客户推行不同的策略,实现精准化运营,以期获取最大的转化率。RMF分析可以通过客户分类,对客户群体进行细分,区别出低价值客户、高价值客户,对不同的客户群体开展不同的个性化服务,将有限的资源合理地分配给不同价值的客户,实现效益最大化。

而利用Smartbi这款BI工具可以为营销活动提供灵活的技术支撑,分析客户消费特征与商务效益的关系,使运营策略得到最优的规划;更为重要的是可以发现潜在客户,从而进一步扩大商业规模,使企业得到快速的发展。

4、财务管理驱动企业发展

财务管理作为企业数据的重要一部分,系统性地提升运营、产品、营销、供应链等场景的预判以及决策能力。从而提升整个企业的数据化运营和精细化管理能力,增强多品牌全渠道的快速响应与中央管控能力。

5、人员分析促进产品价值最大化

因为门店端需要提供有温度的服务,没时间去消化数据,所以对于门店端的数据应用应该是越简单越好,最好能够直接告诉业务人员该怎么做。

Smartbi不仅操作简单、分析灵活、而且响应速度快、能够实现自助分析。让业务人员可以有更多的时间专注业务场景本身,促进产品价值最大化。

17年前,非典爆发,低渗透产业骤然加速,线上交易崛起,成就了阿里巴巴、京东等电商航母;17年后,零售业同样可以充满期待。未来时代的零售巨头将在这场疫情中经受洗礼,涅槃新生。

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作者: 云台    /    文章:12077篇

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