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1、海数海数零售业大数据零售业大数据CRMCRM系统系统北京海数思创科技有限责任公司北京海数思创科技有限责任公司Contents 目录目录现状与思考锁定大数据我们的设想解决方案？零售业现状与挑战零售业现状与挑战？第一节在零售门店的日常经营过程中每天，成百上千的顾客进入您的店铺有部分顾客是购买了您的商品；有部分顾客逛一下便走了；有部分顾客询问了您的店员一些关于商品的问题；发现*产品销量最好，每天成交了*套；这个月销售额提高了*；相信这些都是您每天想要看到，了解的信息。有没有哪些是您不知道的呢？ 顾客为什么会到我们店铺来？ 这些成交的交易占所有来访顾客的比例是多高？ 我们门店究竟来的多少顾客？顾客什么
2、时候是高峰期？ 他们是什么样的顾客？他们喜欢买什么样的商品？ 有多大比例的顾客没有成交？ 为什么没有成交？进店浏览时长是多少？ 每天大概有多少顾客进店？如何增加客流量？ 如何摆脱线上竞品对线下店铺的冲击？能否将线上用户引导到线下门店进行交易购买零售业门店的挑战传统大型品牌零售业门店面临多方面的挑战：消费者主权，同业竞争，新兴消费方式的冲击；行业形势非常的严峻。消费者主权 接触渠道多元化、社交网络彼此沟通、客户迁移成本低同业竞争 商圈供应量不断上升、商品雷同、关店并购潮新兴消费方式冲击 电商势头凶猛、境外代购、全渠道经营模式零售业门店的出路思考实体零售业门店的进化和自我提升，需要从门店、顾客、渠
3、道三方面进行优化，提升实体零售门店的竞争力，包括：提升门店经营效率、提升门店顾客体验、提升会员人文关怀、优化渠道资源配置、降低促销活动成本等等。如何低成本引流，增如何低成本引流，增 加加进进进进店店顾顾顾顾客？客？门门门门店店经营现经营现经营现经营现状以及会状以及会员员员员 体系、体系、产产产产品体系是怎品体系是怎样样样样的的 ？如何提升同行如何提升同行竞竞竞竞争争 优势优势优势优势？锁定大数据锁定大数据第二节大数据时代来临随着全球互联网快速发展，越来越多的网络用户通过多种终端、多种平台输出数字内容，驱动整个互联网世界迈入“大数据时代”。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（
4、兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2016年将是百GB。信息时代的到来，新兴技术的产业，行业出现一个新的概念大数据（Big Data),相应出现大数据技术。 简言之，大数据技术就是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 概念大数据价值大数据价值大数据为为新财财富，价值值堪比石油。 谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。 挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对
5、产品和服务进行针对性地调整和优化。 社交网络兴起，大量的UGC(即用户生成内容)内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。 物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。大数据技术经术经典案例大连万达购物中心与无线 WIFI定位导航系统的案例；沃尔玛利用顾客在卖场的 交易数据给顾客寄送婴儿 试用装；VISA&MasterCard与商户 推荐；投资机构搜集并分析上市 企业声明，从中寻找破产 的蛛丝马迹；美国疾控中心依据网民搜索 ，分析全球范围内流感等病 疫的传播状况；奥巴马的竞选团队依据选民 的微博实时分析选民对总统 竞选人的喜好。BIG
6、DATABIG DATA金融 服务大数据的应用不仅仅是精准营销通过用户行为分析实现精准营销是大数据的典型应用，但是大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景。消费 行业食品 安全医疗 卫生军事 交通 环保电子 商务气象如何获取大数据？企业内部数据 网站和应用终端第三方数据 企业内部的交易数据和行为数据主要是从网络营运商、DMP和电商处购买社交媒体、微博和微信等大数据源获取我们的设想我们的设想第三节大数据助力商业奇迹在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。BIG DATA Busi
7、ness Model把各种行为和状态转变为数据， 简称数据化，这是基础数据化的应用，在转化数据的基 础上展开应用，如何把转化数据 变为商业机会；电子数据和转化数据的结合应用大数据时代下的商业机会数据租售服务服务提供商聚焦某个行业或者领域 ，将数据集合发送给客户以销售或 者租赁来获取报酬的方式对通过多种渠道获取的大数据集，运用数理 统计、数据挖掘等科学方法，对数据的特点 、规律、未来变动趋势进行分析与判断，把 分析判断结果提供给客户的服务BIG DATABusiness Opportunities数据分析服务决策外包服务对通过多种渠道获取 的大数据集进行分析 预测，并基于分析预 测结论，为客户提
8、供 某些业务流程的决策 外包服务数据分析平台通过弹性租赁的方式为用户提供集 数据存储能力、运算能力与分析能 力为一体的平台服务数据分享平台平台服务商基于其拥有的数据资产，为用户提供云数据库、数 据推送、数据集成等服务，同时开放数据接口、提供开发环境 ，供开发者进行基于数据的应用开发从而获取利润分成数据交易平台平台提供商为数据所有者和需求者提 供数据交易、交换的第三方服务平台从“大数据”到“大洞察”Learn 学习从每一次业务结果中获得学习 和反馈，改善基于信息的决策 流程掌控信息全面收集整合管控信息获悉洞察用户画像及趋势分析营销策略优化决策成就业务绩效Transform 转型制定清晰的分析战略
9、，结合行 业经验与既有案例，缔造突破 性业务成果解决方案解决方案POSH CRM SAAS系统第四节系统统建设设要点数据采集基础础数据分析用户户画像精准营销营销联联盟渠道整合将搜集和完善顾顾客（会员员）数据作为为一切营营 销销推广活动动的基础础将历历史积积累的顾顾客（会员员）的交易数据有效 运用起来，将数据立体化、可视视化展示深层层次挖掘有价值值信息，构建完善的用户户画 像、商品画像、交易画像充分结结合线线下高质质量用户资户资 源，制定准确、 有效的营销营销 策略线线下渠道资资源整合，实现实现 会员员、商家的互利 共赢赢数据架构业 务 支 撑会 员 数 据 管 理 平 台数 据 源商品数据销售
10、数据会员数据渠道数据交易数据第三方高质量数据图表展 示深度分 析标签管 理数据应 用交易信息会员信息商品信息 购买频 次商品关联度 分析 用户属性消费特征兴趣偏好购物习惯 微观画像宏观画像人群筛选动态分组 企划营运服务营销会员应应 用 层层管 理 层层技 术术 层层微信会员系统统流程图图介绍绍两大系统模块微信活动平台大数据CRM平台解决方案（1）大数据 CRM平 台零售业业 商家数据推送服务输出数据总览 可视化展 示会员管理 商品分析用户画像 漏斗模型动态 分组 精准营销零售业业商家开通数据接入权权限，推送历历史交易数据、会员员数据等，数据运营营支撑平台实现实现运营营可视视化展示。包含以下四个
11、模块块：* 交易数据* 商品数据* 会员员数据解决方案（2）拓展合作微信活动动 平台零售业业商 家* 双方协商，提供平台特有优惠权限 * 提供优惠卡标识 信息（号码段）* 深度匹配高质量用户，动态 分组 * 以活动、优惠、促销等方式吸引 用户线 下购买 * 为商家节省会员推广成本，提升 用户粘性，实现 精准化营销零售业业商家为为服务务商开通平台优优惠权权限，提供优优惠卡标识标识信息（号码码段）；服务务商通过过微信活动动平台，深度匹配高质质量用户户，以活动动、优优惠、促销销、发发放优优惠卡等方式吸引互联联网用户户，进进行线线下进进店购买购买；为为商家节节省顾顾客推广成本，拓展高质质量用户户，提升
12、用户户粘性，实现实现精准化营销营销；解决方案（3）通过过建立零售业业商家联联盟体系，帮助零售业业商家拓展线线下渠道，整合线线下资资源，变变同行竞竞争为为合作伙伴； 实现实现会员员共享，互利共赢赢。微信活 动动平台大数据 CRM平 台零售 商家 A零售 商家 B服 务 体 系商 家 联 盟 体 系会员共享会员池A会员池B会员池C零售 商家 C零售业业 大数据CRM系统统特点1234数据分析 深度挖掘基础数据 平台展示大数据CRM系 统统拓展零售业 商家联盟渠 道，实现资 源整合，会 员共享通过微信活动平台、 短信推送等方式，充 分利用线上高质量用 户，定期制定营销活 动，促进用户线下进 店购买对
13、基础数据进行建模 分析，如购买频次分 析、商品关联度分析 模型、消费预测模型 等对交易信息、会员 信息、商品信息等 基础数据充分采集 与分析，作可视化 图表展示，进行系 统化管理。渠道拓展 会员共享微信平台 会员营销系统应统应用场场景示例案例1用户户分组组案例2精准营销营销案例3推荐机制用户户分组组先通过大数据对销售信息和会员信息的分析，得出明确的用户群组类别，再通过基于特定品牌的促销活动，来引导线上会员线下支付购买、促成交易行为。 这这两种方式之上可以再加上一项项活动动，快速引流完成线线下会员员注册并完 成交易1、通过微信活动平台第一时间告诉用户打折促销信息，让顾客产生购买欲望；2、通过不同
14、用户群的特定品牌优惠信息推送，实现低成本推广、获取高质量用户的目的，轻松引导用户线下进店。精准营销营销微信活动平台基于到访频次 基于品牌的驻留时长 基于消费能力 基于购物习惯变化 历史数据100m100m50m50m店有惊喜10m-0m-再近一些，获得惊喜 5m-5m- 获得折扣券驻留n分钟 ，自动积 分进店后，驻留时 长下发规则发规则 实时数据推荐机制利用大数据分析的强大处理能力，可以实现：1.找出购买商品的相关性商品，再通过推荐模型向用户展示，再通过效果评估来带动商品的销量和品牌的推广。2.根据会员的购买行为习惯和频率，分析出顾客下一次要购买的商品，再通过多种渠道向会员展示，增加用户购买粘性。THANKSTHANKS ！
