效益,因管理而变,管理因我们(Smartbi)而变
发布时间:2021-01-12 游览量:2844
在数据分析技术不断推陈出新、企业数据积累越来越丰富、大数据技术被应用越来越广泛的今天,对比国内外,重视的行业并不相同,我国仍然像之前那样重视信息化的还是像银行金融、互联网、运营商这些行业,而在零售、连锁经营(像百货、酒店、餐饮、药店、超市等)这些容易见效的行业却远不如国外。国外在这方面已经有20年的经验,像我们熟知的沃尔玛、肯德基、星巴克无不是以数据运营精细化管理。
存在问题
由于这几年零售业发展面临的考验越来越严峻,国内一些企业已经开始重视对数据的应用。从这几年的发展来看,大数据挖掘在这些行业的应用主要从在这三方面的问题:
1、数据质量较差,这主要是之前对数据的采集和管理不够重视
2、本身国内在这方面的人才就短缺,而这些行业的福利待遇相对银行、互联网等行业缺乏竞争优势,所以对相关人才的吸收能力不够
3、国内在这些方面的经验积累不够,还需要加大投入探索
解决方法
与具有大数据挖掘经验和实力的服务商合作。这样可以加速企业信息化的推进,避免初期人才不足,在项目合作过程中培养自己的分析团队,将合作方的技术能力和经验转移给自己团队。这也是在这种情况下普遍认同的方法。另外,从数据挖掘这十几年的发展来看,企业初期通过和第三方合作,积累在数据应用方面的经验是非常合理的,但是在经验积累足够时必须要建设自己的数据挖掘团队,数据应用以自己为主导,因为数据挖掘技术与其它技术不同,它是探索研究性技术,需要不断的迭代式创新优化。企业只有拥有了自己的数据挖掘团队,才可以对已经建设的挖掘系统进行不断的优化,不断的开拓新的应用方向。因此,企业在和第三方进行合作时,要有以下三个定位:
为了解决初期人才不足的问题,加快在这方面的发展
借助第三方的能力和经验快速积累经验
在这个过程中借力打造自己的团队
实施经验
零售连锁大会员分析可以分析以下内容
分析主题:
客户挽留:
及时发现流失概率较高的客户,避免客户流失,优化会员管理体系
客户分群:
按照客户的相似性进行分类或分级,实现对客户的360度洞察。
向上迁移;
将消费潜力大的客户转化为优质客户,提供商场的销售额和销售量。
对商品的分析
a.搜寻总购买行为中,同时购买频率较高的品牌组合可能的应用场景包括但不限于:产品打包促销、定向折扣券、精准短信营销;
b.购物篮分析来量化顾客购买流程中的先买产品、后买产品的关联规则,为消费者分群推送营销信息;
C.根据客户先买与后买产品之间的关系,还能够转化为货架摆放等知识。
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