新零售方法论:你的企业适不适合做社群?
大数据对现在的商业模式产生了非常大的影响。在大数据的加持下,未来的商业模式会是什么样的呢?其实不要说未来了,大数据对零售业的改革已经发生在当下了,从一个商超的选址,商品陈列,商品供销,客户关系管理等等各个方面都产生了影响,我们可以简单的说一下。
店铺选址
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在过去,大家开店在选址的时候,会出一套的选址方案,在什么地方,准备多大的面积,预估有多少的客流,客户的属性,消费能力,周边的竞争对手,城市的规划,物业条件大概是什么等等。不但需要大量的时间去调查,调查结果是否有偏差,选址确定后是否能达到预期的效果,只能凭借经验和运气了。毕竟在过去,做这种调查只能去现场看,和周边的人打听,找同行了解,半推测,半猜测。
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在现在大数据的变革下,选址就更加精准和方便了。我们不说那些专业的大数据系统,比较简单的。我们可以在各类的导航地图上看到周边的商超布局,景点等等,同时还可以看到客流量,相对来说会方便很多了。同时我们还可以从外卖等APP的数据,观察周边的人群的喜好,人均消费等等,这个就是大数据的应用。
商品陈列
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传统的零售当中,店主通过纵向陈列法,垂直陈列法,集中陈列,端头陈列等等陈列方式对商品陈列进行调整。同时通过销售情况去决定进货数量等,总体上来说,这种方式不会有太大的问题,但是想要提高商品销量的话,肯定是需要调整陈列方法的。
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有一个比较著名的数据挖掘案例,就是沃尔玛超市的,他们对顾客的购物篮进行分析的时候发现,和尿布一起购买最多的东西是啤酒。原来是因为美国的年轻父亲下班给孩子买尿布的时候,会有30%-40%的人会顺手买上自己喜欢的啤酒。于是沃尔玛超市将尿布和啤酒两个不相搭的东西陈列在一块,两者的销量都提升了。这个就是一个很显著的大数据指导下的商品陈列案例。在现在,结合人工智能的智能化门店,能够做到的更多,可以根据店内的人流量热力图,计算出将热销品或者滞销品放置在更合适的位置。
用户画像
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在传统的零售当中,想要实现导购一对一服务、对用户实行个性化服务是很困难的。其中一个原因就是店铺的客流量大,顾客流动频繁,基本上可以说没有哪一个导购能够记住用户是否来过这家店,顾客的喜好是什么。
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但是在现代的零售当中,智能化门店能够比较容易的实现这一点了。智能化门店通过面部识别等功能可以检测到顾客来过多少次。同时通过店铺当中的门店管理系统,根据以往的购物数据反馈,顾客在不同的商品前的停留时间,猜测用户的喜好等等,智能为用户推荐商品,又或者将信息推送到导购端的移动管理系统当中,让导购更好的为客户服务。这个就是因为用户的购物数据,行为数据等等大数据勾勒出了一个用户画像。
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未来的商业模式已经在逐步走向现实,高新技术正在改变我们的生活,零售业也正在改革,让我们一起见证吧。