聯(lián)商網(wǎng)消息:日前TalkingData在上海舉辦了“首屆TalkingRetail高峰論壇”,聯(lián)商網(wǎng)&搜鋪網(wǎng)針對(duì)新消費(fèi)時(shí)代的泛會(huì)員經(jīng)營(yíng)及對(duì)如何以數(shù)據(jù)助力互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代零售模式深入發(fā)展等議題對(duì)TalkingData零售業(yè)首席布道師焦蔚進(jìn)行了專訪。
聯(lián)商網(wǎng):大數(shù)據(jù)背景下各類數(shù)據(jù)泛濫,貴司指的泛會(huì)員是什么概念,具體有何作用?
TalkingData零售業(yè)首席布道師焦蔚:面對(duì)海量數(shù)據(jù),如何避免誤讀或?yàn)E用,關(guān)鍵是要保障數(shù)據(jù)的采集、分析、應(yīng)用這三個(gè)步驟,一環(huán)套一環(huán)都應(yīng)正確無(wú)誤。如果只有數(shù)據(jù)卻沒(méi)有精準(zhǔn)的分析,數(shù)據(jù)量即便再大,技術(shù)即便再先進(jìn),也無(wú)法為實(shí)際業(yè)務(wù)帶來(lái)幫助。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用務(wù)必要解決實(shí)際問(wèn)題,唯有如此,大數(shù)據(jù)才是有價(jià)值的。
“泛會(huì)員”既包括橫向的、狹義顯性的“泛會(huì)員”,更包括縱向的、廣義非顯性的“泛會(huì)員”。從橫向來(lái)講,“會(huì)員”指的是自有會(huì)員,也就是CRM系統(tǒng)中的“C”——Customer,即留過(guò)痕跡的真實(shí)會(huì)員。從廣度上來(lái)講,“泛會(huì)員”將覆蓋范圍擴(kuò)大到來(lái)過(guò)、逛過(guò)店鋪,但沒(méi)有消費(fèi)過(guò)、留下痕跡的潛在會(huì)員。從更廣的角度看,“泛會(huì)員”還包括其他所有沒(méi)有到過(guò)店鋪但在商圈覆蓋范圍內(nèi)、可以觸達(dá)但尚未觸達(dá)的潛在會(huì)員。
以往,商業(yè)企業(yè)只能管理會(huì)員的消費(fèi)記錄、品牌偏好、消費(fèi)金額、消費(fèi)頻率、姓名、手機(jī)號(hào)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),在分析、運(yùn)營(yíng)會(huì)員的時(shí)候,也只能依據(jù)這些淺顯的維度。如果消費(fèi)者一年內(nèi)在店內(nèi)消費(fèi)較多,就認(rèn)為“這是有消費(fèi)力的重點(diǎn)顧客”,如果特別少,就是“沒(méi)有潛力的顧客”,這種判斷顯然過(guò)于粗放,容易讓商家錯(cuò)失很多潛在的商機(jī)。
而“泛會(huì)員運(yùn)營(yíng)”,指的是對(duì)一個(gè)消費(fèi)者進(jìn)行全面深層的了解,通過(guò)更多維度的數(shù)據(jù)去分析一個(gè)消費(fèi)者的職住地半徑、生活半徑、所在商圈特征、以及結(jié)合相關(guān)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)去分析他(她)的審美取向、性格特點(diǎn)和價(jià)值觀等。而這些很難立刻量化的內(nèi)在、感性維度的標(biāo)簽,對(duì)消費(fèi)者最終的購(gòu)買決定和消費(fèi)行為有著決定性的影響。
通過(guò)深入分析泛會(huì)員的顯性和非顯性興趣習(xí)慣,就能有針對(duì)性的、在不打擾消費(fèi)者的前提下做到有的放矢、精準(zhǔn)營(yíng)銷。
聯(lián)商網(wǎng):總結(jié)起來(lái),TalkingData就是以人內(nèi)心世界真性情人性的數(shù)據(jù)化來(lái)挖掘泛會(huì)員,新零售時(shí)代更講究人心人性的連接,商場(chǎng)如何才能做到精準(zhǔn)的泛會(huì)員營(yíng)銷,如何提升消費(fèi)者體驗(yàn)感?
TalkingData零售業(yè)首席布道師焦蔚:提升消費(fèi)者體驗(yàn),首先要通過(guò)人本數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)能管理和運(yùn)營(yíng)的全部流量,即泛會(huì)員進(jìn)行全面畫像,這是我們了解消費(fèi)者的第一步。TD通常從八大維度進(jìn)行分析:1、人口屬性;2、設(shè)備屬性,比如其所使用手機(jī)的品牌、型號(hào)及價(jià)格等;3、職業(yè);4、娛樂(lè)地,這三個(gè)維度并稱稱“職、住、娛”三維度。6、應(yīng)用偏好,比如手機(jī)中安裝哪類App更多、日常使用哪些App更久;7、線下消費(fèi)偏好,比如消費(fèi)更多是在餐廳、還是服裝店、還是酒吧等;8、觀影偏好,比如泛會(huì)員在線上更喜歡美劇還是韓劇,使用設(shè)備是手機(jī)還是Pad,觀影時(shí)間段是上班途中還是睡前等等。
通過(guò)以上維度的標(biāo)簽,就可以描繪基礎(chǔ)的消費(fèi)者畫像。此外,我們還根據(jù)不同行業(yè)需求定制了一些行業(yè)標(biāo)簽。比如:母嬰類標(biāo)簽,對(duì)銷售紙尿褲、嬰兒奶粉等母嬰產(chǎn)品的品牌來(lái)說(shuō)就有重要的價(jià)值,這樣能夠?yàn)椴煌袠I(yè)的零售商提供更優(yōu)化、更完善的消費(fèi)者畫像。
在我們了解了消費(fèi)者之后,就可以從開(kāi)源和節(jié)流兩方面提升企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率:(1)開(kāi)源,體現(xiàn)在更高效的獲取新客,進(jìn)而增加客戶滿意度、提升客戶忠誠(chéng)度、增加復(fù)購(gòu)率和客單價(jià)。我們能夠幫助零售企業(yè)在千萬(wàn)級(jí)的潛在客群中,定位和觸達(dá)與其種子客群匹配度高的人群,轉(zhuǎn)化為新客。比如:某家電專營(yíng)店平均客單價(jià)是三千到五千元,但是通過(guò)針對(duì)性的套餐營(yíng)銷活動(dòng),可將客單價(jià)提升到七八千元。(2)節(jié)流,體現(xiàn)在顯著降低企業(yè)營(yíng)銷成本。以往沒(méi)有精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)可參考,企業(yè)做營(yíng)銷別無(wú)他法,只能“廣撒網(wǎng)”,明明知道營(yíng)銷費(fèi)用有一半是浪費(fèi)的,卻無(wú)法知道是哪一半。現(xiàn)在,通過(guò)大數(shù)據(jù)這個(gè)精準(zhǔn)的手段和工具,企業(yè)可以精準(zhǔn)定位和影響目標(biāo)客群。以往需要購(gòu)買覆蓋100萬(wàn)人次的曝光廣告,現(xiàn)在可能只需要購(gòu)買精準(zhǔn)覆蓋目標(biāo)客群的50萬(wàn)甚至30萬(wàn)人次就夠了。即使這部分人次的平均價(jià)格是以往的1.5倍或者1.3倍,但由于精準(zhǔn)了,轉(zhuǎn)化率提升了,ROI還是提升了。
說(shuō)到體驗(yàn),大數(shù)據(jù)并不能直接改變消費(fèi)體驗(yàn),更多時(shí)候,大數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)體驗(yàn)的優(yōu)化是間接的。當(dāng)商家不知道目標(biāo)消費(fèi)者是誰(shuí)的時(shí)候,只能給所有客群發(fā)騷擾信息,會(huì)讓消費(fèi)者的體驗(yàn)很不好。但是,當(dāng)商家了解消費(fèi)者的個(gè)人特點(diǎn)及興趣,推送的信息與消費(fèi)者的需求或潛在需求相匹配,其體驗(yàn)就會(huì)非常好。歸根結(jié)底,是大數(shù)據(jù)讓定位客群更精準(zhǔn)了。
舉例而言,有的客群是早上一睜眼,先看新聞動(dòng)態(tài)。另外的客群是睡覺(jué)之前,在線看電視劇。如果商家想投放今日頭條,就應(yīng)該投早上。如果商家想投放優(yōu)酷、愛(ài)奇藝,就應(yīng)該投晚上。這些信息,就是通過(guò)在數(shù)據(jù)收集時(shí)設(shè)置相應(yīng)的標(biāo)簽而了解到的。再比如:“母親”這個(gè)人群其實(shí)也有各自不同的需求,通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)判斷其孩子的年齡段,就能夠更好的投其所好。如果消費(fèi)者手機(jī)上裝的是“寶寶樹(shù)”、“口袋故事”這樣的App,可以知道她的孩子應(yīng)該在3歲以內(nèi)。如果消費(fèi)者裝的是“口袋故事”“凱書講故事”,就知道他的孩子在3-6歲,如果安裝“家校通”、“一起作業(yè)”等App,則可以判斷孩子已經(jīng)上小學(xué)了。面向不同階段的“母親”人群,就可以針對(duì)性的推送不同產(chǎn)品或服務(wù)。而這些通過(guò)數(shù)據(jù)判斷的結(jié)果比以往的調(diào)研和猜測(cè)具有覆蓋面廣和準(zhǔn)確度高的特點(diǎn)。
聯(lián)商網(wǎng):除了大量的零售企業(yè)會(huì)員,我們還有很多購(gòu)物中心開(kāi)發(fā)商會(huì)員,在此替他們問(wèn)下TalkingData的數(shù)據(jù)如何為購(gòu)物中心客群定位及導(dǎo)流服務(wù)?
TalkingData零售業(yè)首席布道師焦蔚:購(gòu)物中心建設(shè)之前通常參考的是市調(diào)公司做的商圈調(diào)查報(bào)告。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代下,簡(jiǎn)單的商圈調(diào)查報(bào)告已經(jīng)不能滿足需求,更深入的商圈全量洞察報(bào)告才是更好的選擇。它不是問(wèn)卷式、抽樣式的,而是通過(guò)GPS地理圍欄,將商圈周邊三公里、五公里甚至十公里范圍內(nèi)的一定時(shí)間段內(nèi)的移動(dòng)設(shè)備全部抽取出來(lái),經(jīng)過(guò)排重、清洗、停留時(shí)長(zhǎng)等篩選條件對(duì)周邊常駐人群做全面畫像和商圈整體特征洞察。這樣的數(shù)據(jù)報(bào)告,才更接近真實(shí)和現(xiàn)實(shí),才是真正對(duì)購(gòu)物中心有所幫助的。
因此,在購(gòu)物中心開(kāi)業(yè)前,就能夠了解所覆蓋的人群到底是哪些客群,哪些客群與購(gòu)物中心的定位相符合,符合滲透率有多高。舉例來(lái)說(shuō),購(gòu)物中心如果定位青春時(shí)尚(如大悅城),數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確找到在其商圈所覆蓋的人群中目標(biāo)客群占比多少,開(kāi)業(yè)后,則可以收集到購(gòu)物中心在商圈總?cè)巳褐芯唧w滲透率達(dá)到多少。接下來(lái),我們還能夠進(jìn)一步揭示,作為重點(diǎn)目標(biāo)客群的年輕人日常在線上的行為習(xí)慣如何,從而針對(duì)性的選擇他們感興趣的媒體和內(nèi)容,去全天候全渠道地觸達(dá)和吸引他們。
舉個(gè)例子,某購(gòu)物中心希望做一個(gè)戶外運(yùn)動(dòng)主題的購(gòu)物節(jié),除了需要把主流戶外品牌集合起來(lái),更需要尋找愛(ài)好或?qū)敉膺\(yùn)動(dòng)感興趣的KOL和參與者,通過(guò)手機(jī)了解所有進(jìn)入這個(gè)購(gòu)物中心的人群的潛在興趣,找出其中有戶外運(yùn)動(dòng)訴求的,以及這部分人群還有其他哪些潛在標(biāo)簽。但商場(chǎng)僅有消費(fèi)過(guò)某運(yùn)動(dòng)品牌的會(huì)員數(shù)據(jù),如果某消費(fèi)者在運(yùn)動(dòng)區(qū)逛了很多次而沒(méi)有找到其鐘意的商品又或者上網(wǎng)購(gòu)買了,如何才能獲取這些潛在消費(fèi)者呢?大數(shù)據(jù)可以幫忙,既可以從到店的全部客群里,找到手機(jī)上安裝有戶外運(yùn)動(dòng)類App的客群,也可以通過(guò)GPS或LBS數(shù)據(jù),了解哪些客群在過(guò)去的6個(gè)月中經(jīng)常去郊外或者特定戶外運(yùn)動(dòng)場(chǎng)館,這些就是更接近真實(shí)的戶外愛(ài)好者群體,利用這些,購(gòu)物中心就能夠購(gòu)物節(jié)找到最核心的種子客群,再用同樣的方法繼續(xù)準(zhǔn)備合適的內(nèi)容,確定合適的渠道和時(shí)間去觸達(dá)他們即可。這樣的活動(dòng)邏輯,隨著購(gòu)物中心不斷根據(jù)效果進(jìn)行優(yōu)化,無(wú)疑將一次比一次接近營(yíng)銷智能,總有一天,我們能了解顧客,比顧客自己更清晰、更深刻,從而為他們提供永遠(yuǎn)正確的超出預(yù)期的服務(wù)和生活解決方案。
(來(lái)源:聯(lián)商網(wǎng) 郭歆曄)
- 該帖于 2017/8/14 10:51:00 被修改過(guò)