2018年是新零售业爆发的一年。我相信每个人都有同样的感受。便利店比以前多了。它们几乎随处可见。他们还觉得一两个月没去过超市。有时他们会在街上看到新的零售模式。
对于零售企业来说,其核心竞争力在于“增加销售量,控制成本”,即开源和节流。新零售企业的发展得益于越来越多的新技术的应用,以及新技术在开源和节流领域的不断应用。以下是大数据和人工智能在新零售业中的一些主要应用方向。
一、运营方面
1、会员管理
会员经营是新零售企业的一项重要工作,做好会员经营的前提是有效认识会员,会员经营是以会员标签为基础的。
会员标签有基本标签和高级标签。通过建立算法模型,计算出高层次标签。使用的主要算法模型有:
- 成员分组,包括值分组、行为分组、生命周期分组等。
- 会员流失预警,从结果中筛选出流失或睡眠的会员,并通过流失恢复、睡眠觉醒等活动策略激活这些会员;
- 会员偏好评价,包括购物偏好、类别偏好、品牌偏好、价格偏好、购买时间偏好等。
- 预测购买趋势,预测会员未来购买单一产品或类别的可能性,可以用来筛选特定商品的潜在目标客户。
- 预测成员的到达时间和下次到达或购买时间。可用于VIP提醒会员来店。
- 重复购买预测用于分析会员是否定期重复购买单个商品或类别,然后确定会员下次来商店购买的时间和可能购买的商品。
- 高忠诚度、高忠诚度的会员是企业中需要保持的高质量会员。
- 成员稳定性反映了成员消费行为的稳定性,需要保持成员不稳定。
- 成员的购买力包括整体购买力和单一类别的购买力(即他们倾向于购买的价格);
2、活动吸引粉丝
在开展促销活动时,除了仔细设计活动外,我们还需要确定目标受众。此时,有必要将内部和外部数据结合起来,以准确地描述构件,形成一个多维、深层次和精细的标签系统。
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3、线上运营模式
新零售的一个特点是线上和线下集成、在线客户访问、线下购物体验、在线优惠券、线下商店折扣、在线订单、线下提取。在线、新零售企业一般都会有微信公众号、微信群(如新兴社区营销)、在线商城(小程序、APP、自建商城等)、第三方生活服务平台(如美团、饿了么)以及其他渠道和工具。
4、商品推荐机制
根据会员的基本属性、消费、浏览、搜索、活动参与等信息,分析用户的消费偏好,在不同的场景和时间,向会员推荐合适的产品。
例如,当会员浏览圣诞帽的详情页面时,可以向他们推荐圣诞树、圣诞丝袜、圣诞苹果和其他与圣诞节相关的产品。当成员进入购物车页面且购物车中已经有婴儿奶粉时,他们可以向他们推荐婴儿产品(如奶嘴、奶瓶等)。
5、网站优化
对于网上商城,我们可以通过掩埋点获取每个会员/访客的详细页面浏览数据。根据这些数据,我们可以知道成员/访问者从哪个页面进入,中间看到哪些页面,停留、浏览、单击或收集的时间,以及最后从哪个页面跳出。基于这些数据,可以进行漏斗分析或浏览轨迹分析,分析网站中一些关键路径的转化率,确定整个流程的设计是否合理,每一步的优缺点,是否有优化空间,并不断优化页面。e设计以增强用户体验。
二、商品选择/采购
1、智慧的选择
在新的零售时代,选择是非常重要的!由于新零售店在网上和线下基本实现了相同的价格,因此,可以利用爬虫技术获取商店所在的同一行业圈的竞争信息,包括商品名称、品牌、产地、属性、价格、销售量、活动等。根据这些信息,我们可以知道:
- 目前竞争产品的类别结构和分布是什么?每种商品销售多少种?
- 哪些商品卖得好,它们的特点是什么?(侧面反映了商圈人士的购物偏好。)
- “我也有他”是什么商品?找出最相似的竞争对手与在商店销售的货物。看看目前这些商品的价格是否低于自己的价格,要低多少?
- 哪些商品刚投放市场,哪些已下架?
同时,结合商业圈客流的属性和人群利益的变化特点,智能选择可以提供有效的品类建议、单一产品建议和动态定价支持,帮助商品或采购部门决定销售什么、不销售什么。卖多少,卖多少。
2、精确定价
根据大数据和算法,动态定价策略是对商品进行智能定价。以价格为轴心,以商品价格弹性为基础,结合市场竞争环境,为商品量身定制最适合的竞争动态定价策略。
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