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大数据解决方案

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自动草稿

消费体验改善

通过统一用户视图的构建,使用户在全渠道购物过程中获得一致性、便捷性、贴切性的消费体验

品管及仓配优化

通过构建用户需求驱动的品管和仓配模式,做到经、销、存敏捷协同,库存及配送全链路高可视化追踪

网点营运创新

利用全场景数据分析,实现对不同类型店铺的绩效洞察,规划渠道营运重点和布局方向,积极拓展消费场景

用户识别典型场景:

城市门店、品牌网店、渠道网店、社交微店,那么多销售渠道,那么多用户触点,但你真的知道你的客户是谁吗,线上线下能关联起来吗,他们年龄性别、兴趣爱好、交易行为你都了解吗,如果你沉默了,那还谈什么零售

解决方案:

(1) 全触点数据收集:跨线上线下所有用户接触点收集包括用户人口属性、兴趣爱好、交易行为、咨询互动等在内的各类历史和实时数据

(2) 外部数据引入:为了更快捷和更全面的了解自己的客户,零售商同时也需要引入外部数据来补齐自己的数据缺口,通过融合包括京东商城、京东金融、京东物流在内的外部开放数据来延展自身的数据维度

(3) 统一用户视图识别:基于内外部数据集成和分析来为自身用户建立统一的用户视图,超越“单一”渠道的概念,使用户数据在全消费场景下保持一致性

精准营销典型场景:

大多数用户抵触的其实不是营销本身,而是对他们的无视和不理解,简单粗暴谁也不喜欢,好的营销体验无非是在合适的时间和地点以正确的方式向用户推荐他们恰好感兴趣的产品或服务

解决方案:

(1) 用户标签生成:基于已识别的统一用户视图通过各类模型生产出用户人口属性、家庭、兴趣、消费、信用等维度的属性标签,同时根据业务需求持续更新

(2) 群体画像分析:基于已生成的用户属性标签并结合时间、空间等维度对营销群体进行多维可视化分析和精准定位,从而筛选出适合不同渠道、不同产品或服务、不同消费能力、不同消费习惯、不同消费场景的营销人群

(3) 全渠道精准投放:基于产出的人群细分以用户最易接触和接纳的方式定向投放关联产品和服务,并跟踪分析营销效果,以便持续优化用户体验

销量预测典型场景:

积压与缺货,基本上感觉是个会困扰零售商一生的难题,什么时间该给什么渠道备多少货,什么产品容易滞销,什么产品可能脱销,大促和平时的销售供需之间有什么规律,零售商们已经越来越迫切的想要知道这些问题的答案了

解决方案:

(1) 基础预测数据收集:收集与销量预测有关的各类基础数据,包括行业、竞品、产品、销售、价格、促销、库存、售前咨询、售后评价、社交舆情等历史和当前数据

(2) 滚动预测模型构建:采用基础数据和多种业务需求构建具备滚动预测能力的长短期销量预测模型,这其中可能会包括常规销量预测模型、新品上市预测模型、促销预测模型、大活动预测模型、滞销预测模型、退换货预测模型、单品预测模型等

(3) 采销业务支持:采用预测数据支持自动补货、自动调拨、自动退换货等仓配服务,并对比实际和历史数据持续优化

动态定价典型场景:

价格战,从线下到线上,从单一渠道到全渠道,到处都有它的身影,无休无止,它不仅蚕食这零售商的利润空间也蚕食着消费者的购物欲望,如何差异化定价,如何定出合适的价格,如何在对的时间调价,成为零售商亟待解决的挑战

解决方案:

(1) 定价数据收集:收集与价格相关的数据,包括产品基准定价、成本、库存、假日信息、促销活动信息、友商产品价格信息等

(2) 定价模型构建:基于最终收益最大化目标构建定价模型,期间需要根据影响价格的多种因素设定一种或多种定价策略以供模型综合判断,包括时基定价策略、市场细分策略、渠道策略、竞品定价策略、促销策略、限量配给策略、库存策略、产品生命周期定价策略等

(3) 定价执行及效果追踪:在可控范围内的多个渠道中对不同定价结果进行对比测试,跟踪执行效果并实时分析,持续评估定价效果并不断优化

商圈分析典型场景:

全渠道零售不论是传统零售还电商都在积极布局线下经营网络,那么问题来了,我的店应该开在哪儿,开店周边的竞争和消费环境怎样,谁有可能会成为我的顾客,我在这个区域应推出什么样的产品或服务来吸引他们

解决方案:

(1) 商圈数据获取:基于业态收集待分析范围内的数据,包括地理信息数据、人口基础数据、人员流动数据、行业及门店聚集数据、网购数据、线下消费数据等

(2) 多维度商圈分析:基于收集到的相关数据,重点从整体商业环境(区域位置、交通状况、产业聚集、教育资源、医疗资源等)、同行业或同业态竞争状况、区域供需饱和度、商圈人口属性特征、区域客流量、自身经营特点等维度对商圈进行分析

(3) 商圈分析应用:将分析结果运用于开店选址决策、制定竞争经营策略、制定消费场景拓展策略等经营活动,并持续验证优化



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