展望2018年,,数据驱动零售业发展
时间:2022-05-03 13:25:02 浏览次数:次
在过去的十年中,零售业发生了翻天覆地的变化,不断涌现出了新的渠道和新的加入者。同时,尽管一些熟悉的品牌名称逐渐地消失在大街上,但有更多的网络商店在数字化平台中发展起来。随着顾客购物行为的不断演变,对于那些仍无法跨渠道跟踪顾客盈利能力的零售商来说,未来会有怎样的发展趋势呢?
在日趋增长的由数据驱动的零售环境中,如果在渠道、地理位置、产品类别或者客户类型方面没有明晰和前沿的利润远见,零售商又如何才能做出优先投资决策或是明确未来的发展方向?
数据驱动
零售业优先发展的方向
作为一家在全球零售行业拥有超过100年综合行业经验的领先调研公司,RSR通过研究发现,零售商仍然无法彻底了解全渠道客户是否比单一渠道的客户更有利可图。过去的三年里,来自整个生态系统的受访企业被问及是什么阻碍了他们发展全渠道战略时,其他优先的战略重点总成为大家的答案。 此外,在中国,超过一半以上的消费者每周,甚至每天都在使用手机进行网上购物,尽管如此,他们进行门店内购物的频率也高于全球其他地区。
中国消费者倾向于开展全渠道购物。越来越多的购物者希望能够与零售商进行多点互动,而这也使零售商在跨渠道跟踪客户盈利能力方面具有一定的困难。此外,将全渠道计划提上日程不仅是一个严肃中肯的决策,也是一个极其重要的战略投资规划。
在一个快速变化的零售环境中,投资选择及机会几乎存在着无限可能。但如果没有可靠的数据性支持,零售商怎么会做出优先建立新网站,而不是先改善店内信息,或者优先制定社交媒体策略,而不是先进行店员培训这样的决策呢?
传统零售模式正在发展,并正在寻找新的策略以获得更多网络销售份额。我们肯定会面对这样的疑问,从设计新的应用程序到展开社交媒体活动,这些只为了增加市场份额而进行的投资,其价值主要体现在哪里?然而,如果不能通过客户及地理特征了解到利润的组成,或者不能衡量特定活动或促销对客户利润的影响,那零售商该如何证明优先考虑市场份额是正确的选择?
在2017年这样复杂、多点互动的零售环境中,仅仅依靠良好的零售经验真的非常冒险。
有效的数据分析
促进顾客参与度
随着新的零售模式例如“线下体验,在线订购”“在线下单,门店提货”以及“门店选购,仓库配送”的出现,零售商需要新思维、新技能和新技术来理解顾客如今的购物方式。当然,这是一个关于数据分析方面的重大挑战。
鉴于现在用于支持这种复杂零售模式的系统具有多样性,因此,不管是进行产品销售、提供平均折扣还是实现成本,零售商都必须整合不同的信息来源。然而,依靠人力手动地收集和分析信息不但太费时,而且信息容易过时并失去价值。
企业应该快速地为可信信息创建单一信息源,并能进行不断更新。通过对成本、销售和业务实现的实时洞察,零售商便能够将时间投入到具体的分析中,每天都能够在具体的分析上投入时间是比较理想的情况,而这些具体的分析可以为持续的战略方向和规划提供有效的支持。
此外,这些信息理应能够支持顾客新的个人参与方式的展开,这也是顾客在多点互动的环境中愈发增长的期待。若要在早晨上班的路上通過社交媒体平台接触顾客,而在午休时候能够给顾客发送目的性邮件,零售商需要深入了解顾客在每个接触点上的行为表现方式,以及要清楚与每个互动关联的盈利性——这将促进顾客参与度的各个方面。
今天的消费者不仅需要跨渠道的无缝购物体验,还希望能在更短的时间内完成订单。很明显,在这个挑战日益严峻的市场中,数据驱动已然成为零售业发展的先决条件。然而在过去的几年里,不少零售商仍未能在提升业务洞察力方面取得任何进展。
部署曼哈特公司先进的供应链与全渠道解决方案,零售商便能够在数字时代中满足以上的服务期望,并执行下一阶段的全方位增长战略。
但不管怎样,如果无法通过牢固的技术和解决方案来深入了解每个渠道的客户行为以及不断变化的成本基础,企业终将难以跟上不断发展的零售模式。
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