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新零售時代,WIFIPIX用數據智能賦予線下門店三大能力

作者:葉子 來源:樂購科技 2018-10-22 12:49:42 閱讀 我要評論 直達商品

  選址困難、運營低效、營銷混亂一直是線下門店的三大痛點。過去15年,傳統零售業都在談“信息化”。今天,無限向溯WIFIPIX從這三大痛點出發,幫助線下門店降本增效,用“數字化”賦能傳統零售。

  

 

  兩年前,阿里提出“新零售”。一時間,“新零售”成為無論是傳統行業還是互聯網圈出現頻率最高的詞匯,同時也被當成了媒體流量熱點。辦公室貨架、無人便利店……一大波高舉新零售大旗的品牌出現,顛覆傳統零售的創業口號成為風口。

  新零售中“新”的定義,業內一直沒有明確的標準。為了對標阿里,京東和騰訊又分別提出了無界零售和智慧零售。不管哪種說法,各家的共識就在于,線上流量的增長瓶頸已至,線下成為新的增長點,價值開始被重新審視。由于高估值和強勢能,互聯網巨頭開始大舉入股傳統線下零售業態。

  作為線下「傳統」零售業,擴張選址困難、運營效率(供應鏈、庫存、周轉等)、營銷方式低效一直是線下門店的三大痛點。過去15年,傳統零售業都在談“信息化”,直至今天,我們也許迎來了「信息化」后期時代的新趨勢,“數字化”賦能傳統零售,從這三大痛點出發,緊貼業務和經營,幫助線下門店降本增效。

  

 

  「掃除視覺盲區,智能數據支撐的全新選址模式」

  不可否認,選址——這門傳統零售業最古典的手藝,仍然是決定線下門店是否成功最為核心的因素之一。今天的線下零售業依然是基于租金、基于地理位置的“守株待兔”獲客模式,即便是阿里新零售的“一號工程”盒馬的線上線下結合再緊密,圍繞的也是三公里的半小時生活圈。

  在傳統的選址邏輯中,實際選址數量和需要考察的鋪位數量的比例大概在10-20%之間,效率非常低,并且基本是靠店面開發人員的經驗和人脈,因此在這一過程中,決策成本很大,誤差也很大。如果能夠借力于大數據,效率便可得到大幅度的提高。尤其是線下大數據,因為人類80%以上的行為還是發生在線下,因此線上數據一方面很有局限性,另一方面反哺到線下難免失真。

  品牌門店選址一般基于兩個大原則:一是根據自身的品牌定位和目標消費者群體特性尋找合適的鋪位,二是針對競對已有的門店地址在其周邊進行布局,「跟隨」策略。但無疑,這兩種方式都存在著極大的信息盲區和不確定性。在過去的一年里,WIFIPIX服務的超過100個行業頂級客戶里,我們利用大量商圈和消費者線下群體數據,開發出的大數據選址產品“睿選”,除了可以幫助品牌很快捷地查詢到商圈周邊的完整可信的交通、流量、公共設施、住宅辦公,以及商業體類型、面積、輻射范圍、競對門店分布等選址需要依據的核心信息外,在更為多樣和靈活的商業選址決策模型方面,提供了一套全新方法,大幅提高選址效率和可靠性。

  

 

  相比傳統模式,基于海量高密度數據,并且利用實踐驗證的算法模型和價值目標智能識別方法的大數據選址優勢明顯。

  「多維度客群分析,讓運營效率最大化」

  我們觀察到,在傳統零售中,門店對于客群和流量的分析幾乎空白,擁有的最多也只是進店人數和成交數據,除了實名制會員,對于其他進店的消費者很少會關注到,分析方法相對落后。結果就是銷售數據與客流數據之間的割裂,無法形成類似互聯網運營的完整漏斗優勢,導致運營提升無從下手。

  新零售形態下的線下門店正在逐漸擺脫單純依靠地理位置,客戶的獲取、留存、經營是在全域、全渠道進行的,這也將會使得客流分析的難度進一步加大。未來門店與消費者的關系絕對不是只有進店、離店、是否成交這幾個簡單流程,而是從品牌接觸、感興趣、購買,每個環節都可以被數字化度量和運營。

  對此,我們開發了客流分析平臺「MANCY」,從區域客流樓層客流過店客流到訪客流,顯示的是一個多級的門店銷售漏斗。根據現有不同級之間的流出比例,來相應地調整運營策略。例如,若過店人數多,到訪人數少,說明可能櫥窗和展示不夠有吸引力;到訪人數多,停留時間短,可能是店內的商品結構不符合進店人群或者是服務不到位,停留時長約長意味著消費者的興趣越大,交易成功率也會隨之提高……總之,各級的漏斗越大,銷售額自然越高。另外,動態的對不同關聯程度的客群持續進行活躍度、生命周期管理也是核心。

  真實客觀的客流分析可以幫助到門店運營者擺脫“經驗判斷”這種非標屬性強的決策。在我們的觀念里,數據并非為分析而生,是為應用而生,如果要實現數據的價值最大化,那就需要門店和大數據服務商之間很好地配合,通過移動支付數據、物聯網、LBS定位等技術,把消費數據和客流數據進行打通連接。在這一點上,我們和門店之間已經有了非常深度的合作。

  「消費行為碎片化,線下新營銷成必然」

  線下營銷并不具備像天貓雙11、京東618這種電商的宣傳渠道的傳播度和快捷度。在過去,會員卡是象征身份的實體卡,但隨著移動支付的普及,會員卡也開始線上化。無奈治標不治本的一點是,營銷方案還是一刀切:過去往各家門口塞一份傳單,現在改成了往用戶手機號廣撒一波短信或者盲目地投分眾。至于微信朋友圈或者自媒體等渠道,社區型的線下門店就更加不適合了。

  

 

  我們和某大型商業的店慶營銷合作案例中,僅利用客群活躍分層模型,將門店最高價值的S級、一般價值的A級、沉睡客群B級和徹底流失的C級四個簡單等級,即可輕易幫助該商場新注冊會員同比提升了24.7%,核銷率由3.2%提升至8.7%。

  當然,這個應用僅僅停留在營銷中最末端的觸達層面,通過對最新到訪用戶的監測,我們也可以很好地反饋給商場或者店內應該組織哪種營銷活動,是簡單粗暴的打折,還是制造一些互動感強的游戲等等,這對于商場、品牌、消費者以及服務商來說才是多方共贏的。要知道,今天的消費者由于經歷了過去十年電商和移動互聯網的教育,消費場景變得非常碎片化,在線下有目的性的購物,或者實惠性的購物已經越來越少,反而探索性、休閑性、場景化的購物越來越多。營銷只有滿足新的消費者新的需求,才會有真正意義上的零售經濟和品牌經濟的增量。

  中國作為世界上數字化程度較高、移動互聯網化最徹底的國家,不管各家對于“新零售”的理解有何不同,數字化成為了傳統線下零售轉型的最基本和最核心的驅動力。不過需要強調的是,新零售還是需要回歸零售的本質,在降本增效的前期下,為消費者創造極致的產品和消費體驗。WIFIPIX作為智能大數據公司的一員,深刻地感受與其“顛覆傳統”,我們更應該做的應該是“敬畏線下”,從最剛需的痛點解決開始,與線下保持高度協同才能實現行業真正的進步。

  本文作者介紹:

  WIFIPIX北京無限向溯科技有限公司創始于2013年,專注于移動端用戶消費行為及場景信息的數據挖掘,通過對全球范圍內超過6000萬個線下消費聚客點,600余個城市,涵蓋5000余家一線購物中心以及2.5萬個消費品牌進行日常客群捕獲和監測,監測覆蓋10億+主流消費者,成為業內最大的線下場景與消費行為數據洞察企業。

  THE END


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