新零售4.0下的大數據用戶管理思維

2016年10月雲棲大會上最搶眼的詞大概就是「新零售」，時隔半年阿里和京東又分別推出了「零售通「和」新路通「直指零售行業的業務。如何看待零售行業的變革？變革中的本質究竟是什麼？傳統零售商如何快速準確的踩住「新零售」的腳尖？

1、傳統零售行業與的新零售最本質的區別就3點

• 傳統零售行業的用戶是匿名的，即使某個忠實用戶已經產生了1萬次的購買行為零售商也不知道甚至不關心用戶是誰。

• 傳統零售行業從生產製造到商品最終觸達用戶，之間隔著眾多環節，比如批發、分銷、物流等，各環節之間呈連貫縱向排開；而新零售改順序列隊為多點貫穿，商品與用戶之間可直接觸達，呈現點對點模式。

• 傳統零售行業之於新零售4.0隻是悶頭生產、投放市場、觀測市場反饋、調整產品策略。傳統零售行業無法或者是很難識別最終用戶的多樣性、善變的需求。他們的步伐總比用戶和市場慢半拍。

新零售關鍵詞：識別用戶、去中間環節、個性化

2、傳統零售商該怎麼辦？

答案肯定無疑的是大數據。傳統零售商需要從原有的商品驅動銷售轉為數據驅動銷售，將數據視為企業的重要資產並加之利用。在識別用戶、去中間環節、個性化用大數據作為支撐。

從一個真實例子談起，帶你用大數據識別用戶

Rachel打算買一台電視機，於是她打開了搜索引擎開始了這次購物之旅。她先找到了多個電子產品測評網站，逐一查看多個品牌多個款式的產品並閱讀了產品介紹，然後她又去了若干電商平台淘寶、京東、亞馬遜進行對多款商品進行了逐一的價格、服務、評價的比較，確定了購買某一款產品。然後她又到實體店去看看那款產品詢問了導購，然後將電視的照片發布到了社交媒體上尋求朋友的建議。

此時，零售商遇到了第一個問題，公司知道有潛在客戶進行了一系列觸點操作，但卻不知道所以這些行為都是Rachel進行的。公司可以通過觸點跟蹤這些行為，但是不知道如何把他們關聯到某個顧客身上。由於每個觸點都代表著一份獨立的數據，這實際上是一個複雜數據管理的挑戰。

零售商迫切想知道如何解開這個難題，這樣他們就能給用戶提供更加個性化的服務。研究表明，個性化可以帶來市場營銷5-8倍的投資回報率，並提升10%或更多的銷售額。

3、傳統零售商該怎麼做？

若想成功的跟蹤多渠道化的客戶，以下四點是關鍵

3.1 系統思維

許多企業都為客戶分配了唯一的客戶身份識別碼（User ID），但是缺少系統的方法整合多渠道的客戶信息，建立統一客戶視圖。

系統化的方法需要分辨並評估客戶與企業之間的全部觸點。

有太多零售商錯失了唾手可得的高價值數據洞察機會，其實他們稍微分析一下手邊的數據，或者進行一些用戶數據匹配，比如一個用戶的多卡消費記錄，就能獲得有價值的洞察。

在建立統一客戶視圖的過程中，應注意的是需要先從優先順序高的客戶或客戶群開始做客戶喚醒和商品推薦。

3.2 關注重要數據

儘管你的目標是追蹤全部用戶觸點數據，但是不要做完美主義者，試圖掌控100%的數據。大多數公司已經有了大量的用戶數據，只是沒有將它們關聯起來，為每個客戶創建豐富的行為數據畫像。

經驗告訴我們，最有價值的信息往往是整合了交易數據（比如一段時間內的消費數額）、瀏覽數據（包括移動終端，各個不同的PC端）、以及客服數據（比如各個地域的送貨、退換貨信息）而得到的。所以，要關注那些幫你達成某些市場營銷目標的數據而並非100%的數據。

如果目標是要建立顧客忠誠度，那麼重點就應該放在售後部分的觸點數據採集上，比如客服日誌或者對追加銷售（up-sell）或者交叉銷售（cross-sell）的數據。

部分數據缺失，也可以進行用戶畫像。數據無需大而全，只關注重要數據。必要時可以進行下一步「補全數據」

3.3 補全數據

有三種外部數據資源價值不可估量。下面給出了每一種的例子，但現實公司運營過程中以下的例子只不過是冰山一角。

1）第三方數據

來自國家統計局有大量的人口普查數據，可以和上百種公共或私有的數據資源匹配來識別每一位客戶，比如通過電話號碼或者身份證號匹配。

來自像尼爾森這樣的市場諮詢公司的面板數據可以提供大約200萬人的全方位用戶行為數據，提供客戶的概括視圖報告，比如網頁的瀏覽記錄或者1-2年的用戶交易數據

2）多渠道獲取的用戶數據

零售商應該鼓勵客戶通過登錄網站、在店內辦理會員卡，或者通過客戶服務中心追蹤用戶完備用戶個人信息。比如，家樂福會在你每次結賬的時候詢問是否有會員卡，如果沒有會員卡會推薦用戶辦理會員卡以獲得積分。有些其他公司會通過提供手機優惠券的方式來獲取用戶的電話號碼或者提供附加贈品的方式獲取用戶的家庭住址等。

3）合作獲取數據

擁有互補數據集的公司可以通過數據合作整合洞察。比如阿里大數據：4億人，每人打了3000個標籤入股新浪微博，如此，淘寶用戶數據就與社交媒體數據進行了整合，用戶在社交媒體上的分享從原有淘寶平台上的單點購買行為變為了社交網路中某個圈子內的傳播，特別是通過KOL傳播的聲量會給零售商帶量巨大的銷售額增長和品牌傳播度。

3.4 匹配用戶

這些豐富的數據通過複雜的演算法，將數據流和用戶唯一ID聯繫起來產生價值，在每次用戶發生新的觸點行為時自動升級和完善用戶畫像（Profile）從而得出有價值的信息。

下圖是經過以上4步不斷驗證和完善的女性用戶，用戶畫像：

隨著新零售時代的到來，大數據收集、整合和應用的能力不再是企業運作的錦上添花之筆，而是在競爭中想要存活下來的必備的核心競爭力。快速、準確的收集用戶數據是企業用數據驅動銷售的第一步也是最重要的一步。

雲途數據主張：

• 反饋是驗證數據的唯一的手段

• 流動是數據增值的核心

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