从零售到新零售,如何清晰的理解大数据时代的新零售?

新零售是马云在2016年提出来的概念。到现在没有非常明确的定义,比较常见的一种定义是“线上+线下+物流”,还有一种说是“云平台+线下”。众说纷纭,但是基本来说新零售是O2O的升级版。



大数据指的的是不用随机分析法来分析处理的数据(取自《大数据时代》里面的概念)。大数据的特色在对于海量数据的挖掘、优化、处理从而获得更好的洞察力、决策力和流程的优化能力。

新零售要解决的问题:

1、每天店外经过的都是什么人?

2、进店的顾客是老顾客还是新客户?

3、客户有什么偏好?

4、顾客进店的原因是什么?

5、进店的顾客有没有明确的需要,在店内看过什么,又买了什么?

6、店员推荐商品给这位顾客是需要注意什么?

7、顾客没有当场购物,有没有可能通过其他渠道促成他的购买或者引起他的需求?

8、如何促使顾客进行二次购买?

大数据能够做的有以下几点:

1、充分利用现有资源 企业内部都有足够多的数据需要挖掘。比如会员信息、销售信息、售后信息等等。这些数据非常重要,然而很多企业并没有重视并且利用起来。充分利用这些数据可以做到老客新单,挖掘顾客的消费习惯,消费行为的变化等,从而更加精准的提供服务。


2、充分利用大数据营销 淘宝规则里面的千人千面就是非常典型的大数据营销。因为零售企业,通过每天的交易掌握了供应商以及顾客们海量、真实的交易数据,企业根据这些大数据分析消费者购买的关注点,了解消费者的购买倾向,从而开发新业务,进行商业模式、产品和服务的创新,进行相关模式、产品和府服务的升级。

3、充分大数据与新技术结合进行预测 大数据与AI、云技术相结合,对海量数据进行分析从而对于顾客的行为变迁做出一个有效的预测,可以使零售企业提前寻求应对的措施,甚至走在消费的前列,引导顾客消费模式的转变。

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