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新零售报告解读:新零售都听出茧了,到底怎么重构“人货

发布时间:2017-10-12 来源:横走网 浏览: 关键词:新零售人货场阿里巴巴研究院

如果说淘宝天猫成就了电商企业的狂欢,那现在新冒出的新零售平台即将成就传统零售企业的崛起。

“新零售”的搜索结果

过去互联网在十年多的时间里面高速发展,带来了生产效率的极大提升,而这些福利其实没有被传统的零售企业所享受到。

但是到了现在,互联网逐步普及,传统零售的老板们逐步具备互联网的思维,开始使用互联网工具,使得他们也得到了互联网的赋能,所以现在才是真正可以在同一当量上开始对抗竞技了!

新零售报告解读:新零售都听出茧了,到底怎么重构“人货

来源:阿里巴巴研究院-新零售报告

首先,我们还是来看看新零售是如何进行定义的?(阿里的官方定义-马爸爸首次提出)

新零售就是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态;

核心价值是最大程度提升全社会流通零售业的运转效率;

新零售具备三大特征,一是以心为本,消费者体验为中心,重构人货场;二是零售二重性,完全数据化;三是零售物种大爆发,催生更多服务形态。

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来源:阿里巴巴研究院-新零售报告

而其中最为重要的,而且被反复提到的就是重构“人、货、场”,下面我就把自己关于新零售的一些分享给大家!欢迎多多交流。

新零售报告解读:新零售都听出茧了,到底怎么重构“人货

NO1. 新零售如何重构“人”?

这里我想提出一个理论的新应用,就是5W+1H,想要重构人,你必须搞清楚这6点!

WHO——顾客是谁,他们到底长什么样子,有什么偏好?

WHEN——他们一般什么时候来,多长时间来一次,一次来多久?

WHERE——他们一般都会去哪些位置,这些位置之间有什么联系

WHAT——他们来的时候都做了一些什么事情

WHY——为什么要做?可不可以不做?有没有替代方案?

HOW ——他们是怎么做这些事情的?如何提高效率?如何实施?方法是什么?

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要搞清楚这些,我们最可靠的方式就是借助数据。

就我个人而言,我认为最大的区别就是对数据采集、整理、分析和应用的能力。在新的时代里我们不光要采集用户的线上数据,更需要采集线下的数据,让用户行为数据从独立的信息孤岛,真正串联起来,实现由点到面的质变。只有把用户的全渠道数据打通,才能生成一个用户的全息影像,我们才能清楚的知道应该如何去更好地服务他,有的放矢!

新零售报告解读:新零售都听出茧了,到底怎么重构“人货

来源:阿里巴巴研究院-新零售报告

终极目标:人群个性化标签,千人千面的展示,推荐,服务等(目前我们大部分还只是千人一面)

实现方法:

采集数据:方法分为两种线上采集和线下采集

建立标签:根据分析数据建立标签库,为符合要求的人群打上对应标签

人群建模:根据现有的业务需求,找到需要哪些人群

重构人:针对人群去匹配各类标签组合,为每个人建立非常清晰的画像,也即我们的人的全息画像!

这里我主要谈谈如何去采集数据。

线下采集

(截取至:IT经理网《零售业采集线下客流数据的六种新方法》–作者 关志刚)

1、Wi-Fi指纹:追踪信号强度

Wi-Fi指纹技术只追踪店内顾客的手机和平板电脑的Wi-Fi信号强度,该技术的领导厂商是华盛顿的Point Inside。该技术通过商场会员移动应用搭配使用,只有在手机上安装会员应用的顾客的WiFi信号强度才会被监测,监测数据有助于零售商优化商品货架陈设。

2、MEMS:生成顾客活动的热力图

为了获得更精确的客流分析数据,零售商们还可以借助当今主流智能手机上的各种微电子系统(MEMS)如加速度计和陀螺仪,上点提到的Point Inside也提供此类分析技术,配合顾客手机中自愿安装的会员应用,可以绘制出精确的客流热力图。

3、LED照明:通过发射频率判断顾客位置

LED是绿色照明的代名词,但最新的客流追踪技术巧妙地利用了店内的LED照明系统,ByteLight公司就是这方面的先驱。不同的LED发光源有着特定的频率,因此专门的智能手机应用能够通过侦测LED发光频率来判断顾客所处的位置,从而为零售商提供顾客定位和客流路线分析数据,甚至能通过灯光将“超广告”图形文字投射到顾客眼前的货架上。

新零售报告解读:新零售都听出茧了,到底怎么重构“人货

来源:阿里巴巴研究院-新零售报告

4、蓝牙4.0:将促销信息发送到顾客的手机上

iPhone和iPad已经配备了蓝牙4.0模块,Android手机迟早也会标配。蓝牙4.0的一大特点就是能够通过低功耗信号传输大量数据。

Swirl公司最先将蓝牙4.0技术与店内客流分析技术结合起来的公司。零售商首先需要在店内布置电池驱动的传感器,然后鼓励顾客下载Swirl应用,并许可该应用发送顾客的位置信息(传输范围约100米)。参与监测的客户将获得商品折扣奖励,而零售商则能收获精确的客流数据。

5、NFC会员卡:监测客户的购买记录

会员卡是追踪客户行为的最佳方式,例如FiveStars开发出一种支持NFC的会员卡,虽然不能追踪顾客在店内的行动路线,但可以掌握顾客的访问频率、访问高峰时段以及所购商品信息。

6、3D传感+视频监控

以上推荐的五种客流数据监控技术都需要顾客安装App应用配合,而更加简便的,通过3D传感器、摄像头和人脸识别等技术的店内客流和客户行为分析方案也值得零售商注意,例如喜力啤酒等品牌商已经开始采用Shopperception三维购物传感器追踪用户与货架上的商品的互动情况,包括触碰、拿取、放回等动作,并生成一个商品的热力图。Prism Skylabs 则用来另一套方法,基于现有的摄像头监控网络,分析视频图像来监测客流。

线上采集

对于线上采集数据来说纯互联网技术就有天然的优势了,而数据埋点技术这是最常规的办法,它是一种良好的私有化部署数据采集方式,满足了企业对业务去粗取精,实现产品、服务快速优化迭代的需求。

初级:在产品、服务转化关键点植入统计代码,据其独立ID确保数据采集不重复(如购买按钮点击率);

中级:植入多段代码,追踪用户在平台每个界面上的系列行为,事件之间相互独立(如打开商品详情页——选择商品类型——加入购物车——下订单——购买完成);

高级:联合公司工程、ETL采集分析用户全量行为,建立用户画像,还原用户行为模型,作为产品分析、优化的基础。

例如在数据库可能加入埋点后就能产生一些基本的表格:

用户激活信息表:(用户启动客户端时上传用户信息),在热更新、注册/登录前面

用户注册信息表:用户完成注册时记录用户注册信息-

用户登录信息表:用户完成登录时记录用户信息(登录不包含注册用户数据)

用户登出信息表:用户完成登出动作时记录用户信息

订单信息表:订单完成时记录订单信息

资源变化信息表:产生资源变化时记录

重要事件触发监控数据:触发指定事件时(无资源变化时)记录该事件数据

个人信息表:用户当天最后状态的个人信息(活跃用户:当天0点在线用户 + 当天0点前离线的用户

数学建模,完成恐怖的终极目标,与其说重构人,还不如说是【完整映射人】。

当有了线上线下数据完全同步和打通之后,你真的是可以做到完美的标识一个人;而且随着行为的越来越多,数据越来越大,标签越来越多,这个人会越来越趋近于真实世界的他。

责任编辑:横走网
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