最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

互联网+助传统零售转型 利用大数据推精准营销成趋势

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2015-11-30 10:51:22 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
打开手机里的APP商城,里面的货物不是一件件地简单排列,而是根据主题对消费者进行的个性化推荐,让顾客觉得推送也可以变得如此有情怀。
  在全渠道转型过程中,天虹商场将自己定位成提供生活解决方案的服务商,而这一切都建立在大数据的基础上。天虹电商事业部副总经谭晓华介绍,天虹一方面收集有身份认证的顾客在线上的消费数据;另一方面,通过门店的WIFI来搜集顾客在参加互动活动、发微博、朋友圈时的行为数据。通过对大数据的分析,提炼出用户的兴趣爱好,从而实现精准化营销。
  无论是电商还是店商,利用大数据进行精准营销已成为趋势。日前,国务院印发了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》,提出加快发展“互联网+”11个重点领域,其中之一是推进“互联网+”电子商务的发展。意见指出,要推动电子商务行业创新,鼓励企业利用电子商务平台的大数据资源,提升企业精准营销能力,激发市场消费需求。
  中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉说,“互联网+零售”既解决了传统商品交易过程中信息不对称的问题,使商品信息更加透明化与多样化,又能让企业通过大数据更好地了解消费者需求,从而有针对性地进行销售和生产。在传统零售业面临电商冲击的背景下,意见的相关内容能更好地促进企业利用互联网技术和思维进行转型。
  相比网络零售,传统零售业近年发展呈放缓趋势。据中华全国商业信息中心统计,2015年一季度,全国百家重点大型零售企业商品零售额同比增速较上年同期降低1.4个百分点,连续第4年呈现放缓态势。而与此同时,网络零售保持强劲势头。国家统计局数据显示,一季度全国网上商品零售额增长41%,占社会消费品零售总额的比重达到8.9%,拉动社零增长近2.9个百分点。
  意见指出,推动各类专业市场线上转型,引导传统商贸流通企业与电子商务企业整合资源,积极向供应链协同平台转型。鼓励生产制造企业面向个性化、定制化消费需求深化电子商务应用。
  在运用大数据做好精准营销的同时,各大零售企业也加快了移动电商的布局。沃尔玛中国公司今年5月启动O2O电商项目“速购”,消费者可以通过“沃尔玛”手机APP快捷地购买上万种商品,同时顾客可到“速购服务中心”自提货物。而华润万家6月初正式推出电商“e万家”,同时推出配备“电商中转站”和“货品自提柜”的“乐购express”新业态便利超市,打造线上线下融合的一站式购物。
  电商与店商也加快融合步伐。日前,阿里巴巴正式发布实体商业“互联网+”平台“喵街”,这一平台基于用户当前地理位置,向其提供周边商场及其品牌门店信息,并提供吃喝玩乐购的一站式服务应用。目前,杭州银泰百货成为“喵街”的试验场地,未来“喵街”还将和更多的实体门店合作。
  商务部研究院消费经济研究部副主任赵萍指出,传统零售业结合“互联网+”的转型有几种模式:比如打造实体店、网上商城、移动端的全渠道经营模式;利用客户在线的大数据分析进行精准化营销;加入第三方平台,共同开发线上线下项目等。但核心都是以顾客为中心,满足个性化需求和增强用户体验。
  互联网释放了消费者的个性化消费,在改变销售方式的同时,也倒逼生产方式的转型。青岛红领集团利用在过去10多年积累的超过200万名顾客个性化定制的版型数据,建立了一个量体数据与西服版型和尺寸的数据库。根据这些数据,红领可以实现计算机3D自动打版。
  市场环境的改变正在倒逼渠道商和供应商向满足消费者综合需求转型,不少家电生产商比如海尔、苏宁、国美等也开始根据大数据分析向上游供应商进行产品的包销定制。
  然而,要进一步发挥“互联网+”对促进零售业转型和消费优化升级的作用,还需解决一系列问题。欧阳日辉指出,网络基础设施建设亟待提升、物流基础设施和管理体制严重滞后、网络消费投诉呈爆发式增长、市场监管意识和技术有待提升等都成为制约因素,应统筹考虑尽快解决,让“互联网+”为促进消费释放更多潜力。

楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-5-2 22:35

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表