大數據時代來臨之際,各類電子商務網站紛紛以數據為武器,分析和識別顧客的購物喜好,為顧客提供個性化服務,由此收到了良好的效果。如今,傳統零售商也不甘落后,開始利用手中的大數據武器進行反擊,并由此拉開了一場線上線下的大數據營銷之戰。
雨果網在此介紹英國廣播公司(BBC)發表的關于大數據在商務營銷中的應用:
零售業正發生翻天覆地的變化
想象一下,當你走進一家百貨商店時,你的所有情況都被商家如指掌地掌握了:你的名字、身材尺寸、在線或實體店的購物記錄,甚至你的生活觀、宇宙觀等等。
如果這樣的話,你是否覺得自己成為了名人?抑或一個正在被調查的嫌疑犯?你的回答將事關未來零售業的前景,因為在實時大數據分析的推動下,零售業正發生了翻天覆地變化。
早在1994年,英國零售巨頭旗下的顧客研究數據庫Dunnhumby就設立了顧客忠實卡系統“Clubcard”,專門用來收集顧客的信息資料。
如今,這些歷史銷售記錄被大量的新數據補充和完善,這些新數據包括,社交媒體內容、天氣狀況——從天氣狀況可以獲知應當采購多少燒烤材料、啤酒、雨傘等。
這些數據收集起來之后,被進一步實時分析,零售商及其員工就可以為顧客提供量身定做的服務,無論在線商店還是實體店,都可以這么干。SAP軟件公司的高管Klaus Boeckle稱,如果你知道顧客想買什么,以及你現在擁有庫存的貨物是什么,那么你就可以為這些顧客提供精準的服務,不過這些必須實時操作才行。SAP軟件公司開發的數據分析平臺Hana被ebay、B&Q等知名零售公司所采用。
蘋果公司開發的iBeacon是一款藍牙跟蹤器,用于定位顧客智能手機的位置。當顧客走進商店時,這款設備將幫助商家或APP發布者識別和定位這些顧客,收集顧客資料。與智能手機對接的類似設備還將會被繼續推出,用以收集顧客的資料。
化妝品零售公司Lush的商店和倉庫員工手上都掌握了數據分析工具,因此他們可以輕而易舉地獲知實時銷售數據。Lush公司高管稱,員工掌握了數據分析工具之后,既可以鼓勵他們的銷售熱情,也能使他們獲知更多信息,并為顧客提供更好的服務。
比如,當銷售員通過數據分析結果發現,某款沐浴液與某種洗發水搭配起來賣得很好。此時,銷售人員可以重新布局店鋪,將兩類商品放在一起,這將提升銷售額。
電子商務的個性化大數據營銷
在網絡銷售的大數據更具有個性化,這一趨勢非常明顯。
亞馬遜在全球范圍內擁有2.4億個顧客,年營收總額達750億美元。即便面對著如此龐大的顧客群體,亞馬遜也成功地進行了顧客數據的收集和分析,并據此提升了自己的服務質量。早在2004年,亞馬遜的數據收集和分析能力已經超過了現在大部分的零售商。
亞馬遜首席技術官Werner Vogels稱,再多數據你也不嫌夠,數據越大越好,因為你收集了越多數據,你的收獲越多。
他補充道,云計算的出現和實時數據處理技術的誕生,使零售們更加精準地為顧客提供服務。比如,在一個極其寒冷的冬日,你所在城市的零售商會向你推薦此前光顧過的某品牌外套。如果你加入其它的數據資源,比如語音或視頻,結果將變得非常有趣。
亞馬遜開發了一款購物推薦搜索引擎,它可以根據你之前的采購行為和習慣,向你推薦你可能感興趣的商品。如果你正在購買一個燒水壺,亞馬遜將根據你之前的數據,向你推薦一個能與你廚房的其他器具相匹配的水壺。
不過,這一購物推薦搜索引擎并不太完美,幸好它具備 “機器學習”的功能,可以自動改進和修復其數據,因此它將變得越來越好。
實體零售商的大數據武器
面對著亞馬遜勢如破竹的進攻,傳統零售商們也利用自己的大數據武器進行反擊。
RichRelevance公司就是這樣一位反擊者。RichRelevance公司的零售顧客包括瑪莎百貨、Boots、John Lewis等,如今它也非常擅長利用這些零售商收集的數據資料,并為顧客提供個性化的購物服務。
RichRelevance公司利用其開源代碼體系Apache Hadoop收集并分析數據,根據顧客之前和現在的購物習慣,實時地預測顧客在某一特定的時間最可能買什么東西。分析這些數據的時間只有20毫秒,公司老板Selinger稱,幫顧客找到他們最想買的東西,可以將銷售量提高到3%至10%。(編譯:吳以輝)