数字化的新零售,品牌该怎么做?

2019/8月/12BI 3.0, 大数据分析, 大数据技术与运用0 条评论

因各个行业不断的数字化交易属性,各个数字化转型的企业在此过程中积累了大量的数据,在此基础上,企业并不止步于积累数据本身,而是并不断的利用大数据进行数据分析,以赋能企业决策,让企业决策更为精准更为高效。对于很多新零售品牌来说,数字化是一切大数据进程发展的基石,商品数字化、客户数字化、销售数字化等等。这样一来,就有大量品牌开始使用如DataFocus、Power BI等大数据工具分析数字化的企业场景,亦或是聘请专业的大数据分析团队。而对于新零售来说,品牌更应全面的拥抱数字化趋势。

包括我们在内,业界有很多朋友也分析过新零售的人货场构成,这里就不再赘述,本文主要为各品牌的数字化转型提供思路,核心就是三要素的维度升级。

人方面,原本对于品牌来说,人的要素是模糊、割裂、随便化的目标人群认知。包括很多品牌在内,对其消费者的每个群体可能只有一个标签、或是多个群体共用标签。比如“宝妈”这个标签是很多美妆或服装品牌都会区分的,但很少有人会区分成为“1岁宝宝—宝妈”“护士工作—宝妈”“易过敏—宝妈”等经过数据交叉后的精细化标签。因此,在人方面,因积极做数据分析,有清晰、完整的目标人群画像。

第二是货方面。原本只是根据有限的消费者认知设计或生产的商品,比如我们所说的“劈开式”商品运营思维,就是强行让消费者喜欢并购买你的商品,并不依照数据去精准化调研和营销,并且同时忽略品牌带来的加成。因此,货方面,应进行品-消共创的模式,以数据分析为基础,提供更精准、更丰富、更快速的全方位体验优化。

第三是场方面。原本只是独立运营的线上线下零售场合。并且线上线下的店铺规则不统一、口径不统一、会员不通用等等。并没有用“品牌化”的概念打造全渠道的企业生态体系,能够让消费者融合在整个品牌的不同服务场景中,打造线上线下融合的多元化场景。

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