发布时间：2022-09-27 00:00   您所在的位置： 网站首页 > 新闻资讯 > 经验杂谈

网络时代的消费者行为越来越复杂，顾客需求也变得更加多元化和个性化。以顾客为本的互联网思维需求公司应当符合多种不同层次顾客的个性化需求，这就必须要公司将零售数据化，深度挖掘顾客真正想要的东西。

据国外研究机构称，今后公司的关键竞争力主要表现在对海量数据的管理上。公司通过持绫挖掘数据信息来支撑新型工作决策模式，同时可以通过剖析数据来制定适用于不同层次顾客的精准营销方案，让顾客享受到更人性化的增值服务。



在产品种类繁多的传统零售业中，互联网思维一样获得了广泛应用，公司可以借助大数据等互联网技术来优化自个的供应链，然后依据各门店的零售数据来剖析不同区域的消费者需求特征，从而精确控制全球每个分店的商品种类与数量，乃至货架摆放方法。

京东网上商城便是一个典型的利用零售数据驱动工作的电子商务公司，数据驱动模式已经成为京东保持市场特点的重要武器。

像京东这样子工作量惊人的大公司，管理工作复杂繁重，公司员工数量众多且拥有完整的物流运输渠道。公司每天生成的订单、配送的货物、接听的咨询电话都数以万计。这些中小公司很难想象的工作量，在京东大数据中心的协助下，保持了良好的运作秩序。

网上商城的费用战给很多电商公司造成了非常大的压力，这不仅仅是资金、人力的差距，也是顾客思维与大数据思维之间的差距为了更好地打赢费用战与节点营销，京东每天都利用互联网技术来剖析自个的流量数据据和订单数据，以求从中挖掘到越来越多更具体的顾客需求。

大数据剖析是互联网思维中最重要要的技术手段之一，其所依赖的数据分为结构化数据与非结构化数据。每日订单数、成交量等属于结构化数据，而顾客评价与顾客日志属于非结构化数据。京东对这两种数据都特别重视，并致力于将消费者的一举一动都数据化。京东便是依靠大数据来为顾客建模。系统自动记录顾客首次浏览及最终购买的商品，并统计在此期间顾客还搜索过多少同类型的商品等数据。从这些顾客消费行为模型可以判断出什么顾客属于冲动型消费者，什么顾客属于理智型消费者。依据京东顾客消费行为模型，京东可以剖析出某类商品的主流消费群体。

在零售数据化的基础上，京东做到了及时预测顾客的消费行为与产品需求量，一直提高商品的现货率”(单位時间内某商品库存的比例)，让顾客能更实惠地买到自个想要的东西。

零售数据化的实质，便是用数据工具来实现顾客细分、挖掘新顾客、提高顾客价值和维护现有顾客四大目标，这也是公司贯彻切以顾客为中心精神的四个基本需求。

顾客细分是为了圈定公司的目标顾客，依据性别、年龄、收入水平、交易地理环境、消费习惯等信息，将顾客划分为不同属性的群体。细分顾客群体是制定正确营销策略的前提，也是一对一精准营销的前提。假如不能做到这点，公司就无法向顾客提供契合需求的增值服务。

故此，数据零售化工作以顾客满意度为生命，不怕数据烦琐，只怕工作不细致。

大数据工具为细分目标顾客提供了极大的方便，只需即时采集顾客在某个時间某个门店里消费某种产品等信息，就可以轻松收集每个零售网点的数据，公司也能借此自动生成该消费者的消费数据模型，从而推算出其今后的消费行为。这将成为公司推荐产品或者服务的主要依据。

公司的发展壮大是通过挖掘新顾客来实现的。完成市场细分调査后，公司会选择其中一部分具有共同消费偏好和消费需求的群体作为目标客户，而其他人都属于潜在顾客。

把潜在顾客发展成新顾客，是每个公司的共同目标。但公司应当明确什么人有条件成为自个的新顾客，什么新顾客比较简单挖掘，什么新顾客比较很难挖掘。由于公司的人力、财力、時间毕竟有限在以快制胜的互联网经济时代不能不尽最大限度的努力来提高效率。据市场营销专家称:绝大部分的促销费用都会打水漂，能获得5%以上回应率的促销活动，仅仅有1/10。也便是说，传统的拉大网捕鱼的大众化营销模式很难为公司提供越来越多的新顾客资源。

可见，紧紧围绕目标顾客特点而展开的个性化营销，是挖掘新顾客的关键，这恰恰必须要公司坚持销售数据化的道路，建立顾客反应预测模型，再依据模型来找出可能对自个感兴趣的潜在消费者，从而挖掘出越来越多新顾客。

在互联网经济中，公司与顾客之间是一种长期稳定且一直深入的互动关系，用一句网络术语说，便是培养自个的铁杆粉丝。若想做到这点，就必须运用多种方法和渠道来保持双方的互动。销售数据化可以帮公司剖析出最匹配目标顾客的销售及服务方法，这将使双方的互动更具有一对一的精准度。

在线CRM(客户关系管理系统)可以依据综合数据库里的顾客信息，特别是该顾客以前的购买信息来建立其个人消费模型，推算其下一次消费行为。数据挖掘技术依据这一消费行为模式，自动从多种营销方案中筛选最优、最合理的个性化精准营销方案。

销售数据化一方面可以从销售频率较高的商品组合中挖掘出具有此类购买偏好的目标顾客，告知他们还有什么同类产品被忽略另一方面也能对每个目标顾客主动推荐对应的系列产品组合。

伴随着市场竞争日趋白热化，公司挖掘新顾客的成本越来越高，相对大部分公司而言，挖掘新顾客的成本远远超过维护一个老顾客的成本。因此，对现有顾客开展精耕细作”的增值服务，提高他们的品牌忠诚度，已成为大部分公司的共识

为了防止网站开发老顾客流失到竞争对手那边，公司更必须要借助在线CRM工具来建立顾客综合数据库，通过数据中心来剖析使得顾客流失的主要要素是什么，然后生成顾客流失模型作为预警的参照物。当数据中心预测某位现有顾客出现流失征兆时，公司可以依据数据中心的反馈意见及时加大对其个性化增值服务的投入。

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