绫致CIO张北平：以消费者为中心的营销大数据平台建设

绫致时装集团作为最早一批进入国内市场的国外服装品牌本地化运营的公司，在全国范围内经营的业务包括零售和电商，零售门店覆盖全国上百个城市八千多家，电商业务分为自营和第三方平台等形态。

     

一、平台建设的业务改进目标

      

通过长时间的积累，初步建立了一套基于全渠道的数字营销方案，这不仅仅是技术平台的搭建，更多的是运营层面的提升和完善。需要让业务层充分动员起来，通过数据化武装公司每一个团队。以下是几个主要的改进方面：

1.集中式的数据资产管理

通过统一的数据规划将公司内部所有分散在各个业务环节和系统内的数据打通，真正统一标准，并且实现数据间根据业务流程的共享和互联。根据业务的特性，譬如交易性数据和分析性数据等，建立合理的数据传输机制，最后所有数据归集到数据仓库，形成内部的全域数据，为大数据分析平台提供数据基础。

　　

2.对消费者数据进行分析

在尝试积累作为品牌商而言的第一方消费者数据的同时，也在搭建大数据平台，旨在通过运营大数据的手段对消费者的数据进行分析，实现初步的数据运营。

　　

3.建立和消费者的联系

从几年前的O2O场景，线上下单，线下发货，门店自提等延展到现在全渠道的订单和库存管理，不一而足。找到消费者从购买前的信息获取、筛选、产生购买动机、下单、收货、以及退换货等逆向流程，还有售后的全方位服务，让消费者卓越的购物体验成为永远追求的目标。尤其是线下门店所具备的不可替代的优越性，通过针对客群的分析投射到消费者以及导购身上，形成良性的闭环增加客单价、产生连带销售、提升会员转化率等。

　　

4.让营销做到可追踪可衡量

无论是通过代理商平台，还是自身的市场运营团队，都致力于为品牌数字营销投放实现全链路的消费者管理。包括全场景的营销需求，活动策划、具体投放形式的采用，以及通过多维数据源利用数据闭环能力，全面、实时地了解受众群体以及他们的后链路行为，了解广告曝光之外的价值，从而实现营销和用户运营的再优化。

     

二、平台设计

     

绫致时装在业务规模不断扩张的情况下，企业亟需通过数字化手段来实现管理的数字化和可视化，进而提升经营效率，降低运营成本；同时，为了应对快速变化的消费者需求，企业也需要通过全渠道的建设提升客户体验，进而带动客单价、转化率、复购率的上升。为此，绫致时装进行了一系列的数字化转型和全渠道搭建的尝试：

1.前端——面向消费者的数字化转型

全渠道触点。通过全渠道的场景设计，利用与消费者接触的各类触点将消费者导流到店铺或是线上，并且引导注册会员，满足客户多样化需求的同时实现对消费者信息的收集，并以此为依据进行基于第一方和第三方数据的整理和整合、匹配、分析，最后形成能够指导内部营销团队使用的、有针对性（针对客群）的市场和营销活动。

     

客户体验数字化。主要体现在移动POS(iPOS)、导购宝(SAA)以及移动官网， 实现彼此之间的相互协调、促进。

     

商品数字化。将PIM（产品信息管理）系统作为商品信息的基础平台（主数据平台），整合了线上和线下所有渠道的商品信息，线下门店、线上自营和第三方平台的商品信息通过接口的方式实现业务流程数字化。上新的数据可以实时更新到平台上， 包括海外电商平台的跨境电商业务。

     

服务数字化。基于全渠道的客服系统，可以受理来自各个渠道的顾客请求，并且实现全生命周期的跟踪处理，每一个请求或反馈都能够被有效记录。

　　

2.后端——供应链以及流程的数字化

流程数字化。内部采用了BPM（业务流程管理系统）和企业微信平台，通过BPM有效地将工作流和企业内部环节打通，在办公层面完全实现数字化；将企业微信平台作为内部沟通和协作的平台，并且实现了在门店层面的巡店、排班、任务跟踪等日常工作的数字化。

     

供应链数字化。通过搭建和连通产品管理、仓储管理、物流管理等多个模块，逐步实现供应链的数字化，确保商品能够在最优化的路径出现在最需要的门店。

     

建立大数据管理平台为核心的管理体系的目标，这其中不仅仅是一个技术平台的搭建，更多的是与之相对应的运营和管理体系乃至经营文化的改变。总之，这对于绫致时装而言，是一项艰巨而富有战略性的工程，包括三大步骤，如图1所示。

     

三、平台建设的关键过程与要素

      

搭建一套数据分析平台，借助大数据技术，结合基于数据为指导的营销策略和体系：标签体系梳理。包括标签体系的梳理、数据打通规则制定、外部数据源接入。顾客画像实施。包括第一方数据导入、数据打通和标签体系建立、顾客360度画像。广告投放及效果检测。包括人群挖掘和人群扩大、DSP平台接入、效果评估。

     

这样有利于形成精确营销体系，具体由五个连续的部分组成：

一是收集零售企业内外部数据，为数据分析做准备。

二是根据消费者的消费行为，利用收集到的数据进行消费者分群，分析不同消费群体的特征、偏好，进行消费需求预测。

三是设计针对不同消费群体的营销活动方案，对方案可行性进行评估。

四是实施营销方案，进行活动效果跟踪。

五是对营销活动进行效益评估和反馈，为将来的营销活动提供指导。

重点要素分析如下：

1.数据收集

借助以门店WiFi为代表的传感器收集上来的客流和消费者数据，通过登录页面跳转引导注册会员，增加销售渠道的同时提升会员转化率。当然，除了线下的数据，我们也需要通过自营平台譬如官网等渠道收集线上数据。

　　

2.数据分析、消费者理解

除了收集上来的第一方数据，也利用第三方的海量外部数据，两者相结合、匹配、分析，真正打通，以此增加消费者画像的标签，不断完善客户画像的完整性和差异性，并根据分析结果划分客群，然后才有针对性地进行差异化的营销。

   

数据挖掘技术中的聚类分析可为我们提供有效帮助，将数据按照相似性分成若干类，同一类别内部相似度高，不同类别之间差异较大。消费者分群的最优个数是在企业提供个性化定制的成本与消费者愿意为个性化得到满足而支付的成本之间的平衡。

     

在对消费者价值进行定位后，通过进一步对他们购物篮中的商品进行分析，加深对各类消费者的理解，掌握他们的消费行为规律，预测其消费需求。市场购物篮分析是最简单的也是最重要的，描述了零售企业最重要的信息——消费者什么时候买了什么东西。通过这些分析可以得到很多有价值的信息。

　　

3.营销方案的设计和实施

首先设立营销目标，如增加销售10%、提升消费者忠诚度、提升消费者价值、扩大企业知名度等。总的来说，可描述为优化消费者价值、获取新消费者、实现消费者保持、实现交叉销售和增量销售，最终提升企业利润。通过营销活动，将以前低价值消费者转换为重要消费者，并保持其忠诚度。

     

具体营销方案需保证实施的灵活性，也要对实施过程中出现的意外情况保持警惕。

     

营销场景需要由企业自己去识别，而且这些场景在不断演变。在确定和识别再实现后才会带来价值。在制定具体的业务用例和场景的过程中，必须能够理解关键绩效指标，研究竞争对手的行动、发挥作用的市场力量，以及客户在寻找什么。

     

围绕以消费者为核心的营销平台必将带来本质的改变，让运营更加高效、让客户体验更加卓越、让营销更加有意义。帮助零售企业实现销售的增长，提升利润等业务价值。在企业内部建立通过数据支持决策的体系，能够将企业带到更高层面的发展。通常而言，大数据平台的建设分为平台建设、分析应用和应用深化与增值服务这三大部分，具体的细分步骤可以参考图2。

     

四、平台建设的实践总结

零售企业所处的行业决定了更应重视数据的力量，尤其是消费者的数据。因为“2C”的业务特性很难把握，而且变化很快，作为零售企业必须及时、有序地调整自身策略，以适应市场的变化。通过深层次挖掘在海量数据中有价值的市场信息，帮助企业管理层制定各项决策，建立符合自身实际情况的精确营销体系，并有针对性地制定和实施营销计划，这样比以往依靠管理者个人经验和判断作决策更加科学、有效。虽然目前零售企业应用大数据还存在一些问题，如个人隐私保护、数据共享困难、数据安全、大数据人才缺少等，但是大数据在零售企业中的应用是大势所趋，必将整体上提升零售企业的核心竞争力。

     

绫致时装集团在以上实践的过程中，有以下几点关键因素：

1.“以消费者为中心”是核心： 从消费者的诉求分析出发，开展企业业务活动；

2.“移动化”和“数字化”是基础：基于人、货、场的数字化转型奠定企业新时代运营的基础；

3.“全渠道”是载体：线上线下无缝融合，交叉访问购买，实现1+1 >2；

4. “大数据营销”是驱动力：全域数据的识别和运营，驱动企业决策和转型。

作者：张北平  、
来源：来源：来源企业管理杂志
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