從頂層設計到業務場景——零售企業如何快速讓數據產生價值

近日,永洪科技聯合百萬粉絲大V“數據化管理”開展了線上直播,聚焦零售企業數據應用痛點,精細化地解讀了從頂層設計到各個場景的解決方案。以下為直播內容總結——

零售企業數字化轉型的頂層設計

當前零售企業的數字化痛點用一句話總結就是“技術和業務錯配影響數據洞察,掣肘精準運營”,需求及痛點貫穿數據採集、數據處理、數據應用整個過程。主要可以分為三個方面:

1

數據採集的顆粒度不足,主要表現為數據來源單一,多為企業自身的經驗數據,而沒有分銷渠道、用戶等數據,導致數據缺乏全面性。同時第三方的數據質量不佳,不足以支撐數據應用的開展。

2

數據洞察的精細度不足,數據清理困難,各個渠道的數據難以打通,導致數據質量的不足使得企業難以實現精準營銷。

3

數據決策的智能度不足,數字化的產品能力匱乏導致了大多只能實現數據分析能力,而無法實現用戶、銷售等方面的預測、決策等復雜功能。

零售企業的數字化頂層設計,首先要對轉型戰略進行構建。在零售企業戰略思維的轉型過程中,價值評價指標也在升級迭代。相比GMV驅動時代下對流量、轉化、客單價及復購率的追求,CLV驅動時代更加關註用戶在全生命周期中的所有價值的連續和延展。而當前CLV指標價值除體現在營銷效果層面,更體現在CLV逐漸成為零售企業價值考量的重要參考標準。因此,建立優質的CLV體系也成為數智化時代零售企業的重要目標。

图片alt

要實現CLV,可以從以下三個方面進行提升:

1

根據企業自身的數字化進程,進行組織架構的調整,如成立獨立的數智化工作領導小組推動轉型進程,將數智化IT部門並入營銷業務部門。在IT部門中開設業務溝通團隊,負責技術與業務的對接溝通工作;

2

要規範數據,對各個場景和觸點的數據採集與沉澱工作進行精細化的管理。制定體系化的用戶數據指標和範式,幫助各方人員更加標準化地錄入用戶數據;

3

做好各個業務場景數據使用的引導和培訓,需要制定合理的業務流程規範,推動業務人員在日常運營工作中更多瞭解和使用數據。加強對營銷業務人員的數智化產品運營思維和使用經驗的培訓。

基於零售業務場景的解決方案

數據應用體系的架構要深度結合零售企業的業務場景。永洪科技的解決架構覆蓋了用戶數據感知、用戶數據融合、用戶數據洞察、用戶決策幾個方面。用戶數據感知設計了多方數據源的接入與採集,包括私域、微信、業務系統和一些公域平臺;用戶數據融合主要是多源數據的橫向和縱向合並、清洗,再基於數據標準規範形成企業的用戶數據資產;用戶數據洞察主要是基於企業的數據資產,進一步的提煉數據價值,如提升CLV、ROI等,或是實現洞察預測分析。

图片alt

下麵從各個場景進行數據應用體系的建設:

1、銷售管理駕駛艙

營銷領導可以每日實時監控銷售業績達成現狀,瞭解各事業部業績完成情況,及時發現問題並介入乾預。通過營銷管理駕駛艙,可以看到最為核心的指標,如銷售總額、總利潤等,同時可以分部門、區域、時間進行對比,將全國的銷售情況進行排名,瞭解銷售發展趨勢。對於會員、商品等的重要數據同樣可以進行查看和分析,如會員消費能力、暢銷品與滯銷品情況等,幫助領導探究銷售現狀與目標完成度。此外,還能實現AI深度分析功能,對企業未來的銷售情況和市場趨勢進行預測,動態調整生產量、訂貨量、庫存量等。

图片alt

2、商品分析

首先是商品詳情分析,包括商品標題關鍵字分析、商品價格波動分析、商品評價分析、詳情頁流量分析、詳情頁內容分析、商品銷售及轉化分析等;其次是SKU分析,針對型號、尺寸、包裝等方面的所有SKU銷售情況進行分析,對比近期各SKU銷量分佈情況,為後續補貨及促銷提供分析支持;再次是客戶分析,通過用戶的需求特徵進行分析,使產品與需求相匹配,倒逼產品的更新迭代和優化;最後是關聯商品分析,根據關聯銷售情況進行推薦,提供每個關聯推薦組合的原始價格、關聯購買訂單數等基礎統計指標。在分析的基礎上,對各個關聯推薦組合提供組合價格建議、組合銷量預估等分析建議。

图片alt

3、門店分析

門店是線下銷售的主要渠道,在業績、營銷、門店形象、團隊建設等方面都實行統一管理,是企業面向消費者直接的形象代表。對於管理者,可以通過數據瞭解整體的銷售情況,以及每個店的營業額、利潤、坪效等。

店長日常管理的核心是完成業績目標,圍繞這一目標,需要對門店的活動、團隊穩定性、導購個人能力等方面進行針對性的分析和促進,另外針對入門消費者偏好、門店熱銷商品推廣等方面也需要有針對性的分析支持。

图片alt

4、會員分析

用戶體驗取決於消費場景、數據賦能和會員營銷三個方面,也就是零售企業需要利用終端、利用演算法、利用社群,打造有趣、有心、有愛的升維客戶體驗。利用消費場景獲取流量並提供體驗,通過會員營銷做好服務發展社群,再基於獲取到的數據進行終端建設和會員賦能,提供精準營銷。通過大數據技術瞭解客戶、預測客戶、影響客戶,最終評估客戶體驗及留存。

通過構建RFM模型並建立顯性化的數據報表體系,可以根據會員近期消費時間、消費頻率、累計金額對會員進行分群打分,瞭解目前會員的分佈占比,並可以篩選出具體的會員群體,實現精準運營。

图片alt

4、促銷分析

整個促銷流程的數據賦能可以分為四個步驟:

(1)促銷預測

對促銷商品在促銷期間的銷量進行預測,提高預測和備貨的準確率;

(2)過程管理

對促銷預估和備貨的結果進行過程管理,優化管理流程提升效率;

(3)效果跟進

在促銷期間跟蹤促銷效果,以及時調整到貨計劃和促銷方案;

(4)效果分析

促銷結束後對促銷的達成情況進行分析,積累促銷數據為優化促銷效果提供數據基礎。

同時,可以通過AI的演算法,根據歷史數據進行演練,實現促銷效果的預測。在預測時,可以設置相應的促銷條件,如促銷的折扣、增量及成本的變化。設置完成後,會自動預測促銷的收益、毛利等。

图片alt

5、代理商分析

包括代理商總體情況監控,從核心KPI(渠道數量、訂貨、提貨、回款、毛利的數字、目標、完成比、占比等),到渠道區域分佈和提貨量,回款和提貨排名。然後延伸至產品維度的訂貨情況、排名分析,以及區域到部門的下鑽歸因分析。

图片alt

6、採購庫存分析

綜合分析企業產品銷售計劃的發貨進度、生產進度、採購進度;企業產、供、銷整體資金情況,以及採購金額和銷售金額的占比。掌握企業不同時間粒度下,採購金額/數量、同環比、品類分佈、ABC分類占比,以及集採/分採的全局指標。

此次直播活動圓滿結束,未來永洪科技將帶來更多直播乾貨,敬請關註。