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零售业转型升级 合作关系重构 19座城市19000个样本还原业界实景

在实际转型过程中,传统零售缺乏清晰的用户交互策略和内容。

来源 | 中商惠民·神策数据用户行为洞察研究院

伴随零售业转型升级条件日趋成熟,我国的传统零售业正在被重塑和颠覆,一个追求消费体验和服务升级的时代,正在以全渠道零售的名义加速到来。

神策数据联合中商惠民推出《洞察零售之“新”,重新定义消费场景》(下称“研究报告”),深度还原并剖析零售业真实发展现状,对零售企业转型面临的数据决策力、精细化运营与管理、技术瓶颈等方面挑战,提出应对之策,帮助企业重新构建核心竞争力。

此次研究,由神策数据用户行为洞察研究院,从中商惠民遍布全国 50 万个售点中抽样 19,000 个研究样本,覆盖 19 个核心城市,包括北京、上海、广州、深圳、天津、郑州、济南、石家庄、长春、沈阳、哈尔滨、杭州、合肥、南昌、武汉、长沙、厦门、成都、重庆。

深度用户洞察构建零售业数据决策力

全渠道零售时代,围绕消费者为核心,零售合作伙伴关系正在发生重构。研究发现,在实际转型过程中,传统零售缺乏清晰的用户交互策略和内容,表现在:数据孤岛存在,消费者缺乏数据支撑,交互策略与内容单一,缺乏可评估标准等。

研究报告指出,为全面构建企业核心竞争力,企业应做到全渠道数据的打通,构建基于属性数据和行为数据整合的消费者洞察力;了解目标人群,形成以消费者为中心的营销闭环。

关于零售企业应该如何从 0 到 1 实现全业务线和全场景的数据驱动,神策数据创始人& CEO 桑文锋指出,零售业对消费者的数据采集为后续业务分析、消费体验升级奠定基础。数据采集应做到“大、全、细、时”,即追求更宏观、全量采集、多数据源与多维度数据,并注重数据的时效性。

以便利店为例,要对消费者发生的每一次购买行为进行实时监控和分析。数据采集应该包含客流、门店、商品等方面的相关数据。

数据采集后,应将线上线下的多种数据源、多种结构、多种内容、多种粒度的用户行为数据和业务数据结构化,将其按相应的用户关联规则整合成可分析的数据集,建立用户行为数据仓库。最后结合数据分析,建立灵活的消费者行为分析指标体系,基于大数据和机器学习算法,勾勒用户画像,帮助不同角色解读指标并推动业务发展。

重塑高效流通链条,精细化管理与运营促服务升级

渠道管理思路如今依旧在延续,线上、线下保持独立营销、运营与管理。传统单向供应链暴露出模式化、成本高、效率低的弊端。

中商惠民执行总裁苏小新表示,供应链是考核企业竞争力的重要一环,帮助消费者的决策路径变得简单,灵活、柔性和高响应的供应链,能够帮助零售企业在生产制造、品类组合、采购生产、库存布局、跨渠道服务等方面快速响应市场需求。

他介绍,中商惠民作为全渠道零售时代的新型 B2B 电商,通过贯穿上下游数据的角色,源源不断地双向输送价值。帮助上游品牌商从需求入手,倒逼内部结构调整,帮助化解产能过剩、流通成本高、减少无效和低端供给等问题;同时,为下游零售终端提供符合市场动态的品类组合、科学陈列与进销存,帮助其提升销量等,实现从端到端的所有环节管理,转型成为快速响应市场需求的柔性系统。

研究报告中详细介绍了,中商惠民在践行精细化运营与管理的全过程。中商惠民围绕客户全生命周期,追求千客千面,摈弃“普惠式”服务,客户分层实现差异化服务与管理;品类管理方面,完成从生产视角,到消费视角的转化;供应链管理从割裂到集成协同,正在朝着前瞻、柔性、高响应方向转型;同时积极部署新技术新应用,追求消费体验与成本效率双升级。

惠民指数发布,零售业景气“晴雨表”

惠民指数是指在一定时间内,我国核心城市的零售业景气程度的动态综合评估指标。惠民指数包括 3 个一级指标,6 个二级指标,及几十个细分指标。一级指标分别为品牌消费指数、零售业购买力指数、新品接受度指数。

惠民指数,是品牌商洞察区域市场潜力的“晴雨表”,也协助各行业认知零售业数字化转型的阶段现状及趋势。

责编 | 叶子

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