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大数据及人工智能新零售应用

  • 发布:大数据培训
  • 来源:大数据新闻
  • 时间:2018-12-14 13:36

大数据及人工智能新零售应用,对零售企业来说,其核心竞争力在于“提销量,控成本”,即开源与节流。新零售企业的发展,得益于越来越多新技术的落地应用,得益于将新技术不断应用在开源和节流这两个方面上。对于零售行业的管理有这重要意义。

1、会员管理

会员运营是新零售企业很重要的工作,而做好运营工作的前提则是有效认识会员,会员运营则是基于会员标签基础上进行的。

会员标签有基础性标签,也有高级标签。而高级标签则通过建立算法模型计算出来的,主要用到的算法模型有:

会员分群,包括价值分群、行为分群、生命周期分群等等;

会员流失预警,从结果中筛选出流失、沉睡会员,通过流失挽回、沉睡唤醒等活动策略对这些会员进行激活;

会员偏好评估,包括购物偏好、品类偏好、品牌偏好、价格偏好、购买时段偏好、等等;

购买倾向预测,预估会员在未来一段时间内购买某个单品或品类的可能性,可用于筛选出具体某个商品的潜在目标客群;

到店时间预测,预估会员下一次到店或购买的时间,可用于VIP到店提醒;

重复购买预测,分析会员是否存在定期重复购买某一种单品或品类的规律,并以此判断出会员下一次到店购买的时间以及可能购买什么商品;

会员忠诚度,忠诚度高的会员是企业的优质会员,需要重点维护;

会员稳定度,反映会员消费行为的稳定性,不稳定的会员需要加以维护;

会员购买力,包括会员的整体购买能力,以及会员对单一品类的购买能力(即倾向于购买多大价位的商品);

2、活动圈人

发起促销活动时,除了要精心设计活动外,还需要找准目标客群。这时,就需要结合内外部数据,对会员进行精准的特征刻画,形成多维度、深层次、精细化的标签体系。

3、线上运营

新零售一个特点是线上线下融合,线上触达客群,线下购物体验,线上领取优惠券,线下到店享折扣,线上下单,线下提取。在线上,新零售企业一般会有微信公众号、微信群(例如,时下兴起的社群营销)、网上商城(小程序、APP、自建商城、等)、第三方生活服务平台(如美团、饿了么)等渠道和工具。

商品推荐

根据会员基本属性、消费、浏览、搜索、活动参与等信息,分析用户的消费偏好,并在不同的场景和时机下,向会员推荐合适的商品。

例如,当会员浏览圣诞帽的商品详情页面时,则可向其推荐圣诞树、圣诞袜、圣诞苹果等与圣诞节相关的商品;当会员进入购物车页面时,购物车中已有婴儿奶粉,则可向其推荐婴儿用品(如奶嘴、奶瓶等)相关的商品。

网站优化

对于网上商城,通过埋点获取每个会员/游客详细的页面浏览数据,根据这些数据,可以知道会员/游客从哪个页面进入,中间看了哪些页面,停留了多长时间,浏览、点击还是收藏,最后从哪个页面跳出。基于这样的数据,可以进行漏斗分析或浏览轨迹分析,分析网站中某些关键路径的转化率,以确定整个流程的设计是否合理、各步骤的优劣、是否存在优化的空间等,并不断优化页面设计,提升用户体验

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