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大数据商圈分析:消费者只看不买,怎么办?

发表于 2018-1-3 15:47:36 | |阅读模式

友萌君
友萌君 发表于 2018-1-3 15:47:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
以前,商场坐落在市中心的繁华地段,就引进高档轻奢品牌;在写字楼林立的商务区,就定位快时尚;在高档小区附近,就引入精品超市。放眼全国,商场定位严重雷同,品类品牌也千篇一律,对消费者的吸引力越来越小,不少商场有客流无消费,艰难度日。

传统零售的疑问:好地段、好品牌,为什么消费者不买单呢?

根源是“场”与“人”关系的逆转。传统商场侧重对“场”的运营,选地段、拼装修,尤其在招商层面有着丰富的经验。而今天,消费者成为商业的核心,他们沉浸在各种商业业态中,有充足的选择余地,不再局限地段位置的空间限制。毫不夸张的说,由于线下数据的缺失,传统零售90%都没有“人”的运营,在一片零售红海中,找不准定位,看不清方向。

新零售首先要实现消费者全流程在线,包括外在行为的追踪和内在心理的洞察。比如通过全域数据、算法、技术的叠加,【友盟+】的消费者群体画像已经清晰到消费行为、上网偏好、地理画像、行业画像等上百个维度。

零售商场MALL们能够基于对商圈人群的理解,一方面在“场”的层次中提升招商效率;另一方面构建对“人”的认知,完成商场精准定位,包括品类组合、品牌组合策略。这些对品牌商同样适用。

一、商场层,由“人”定位“场”,提升效率

  • 由商圈客流特征,优化业态属性

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根据人群的属性描绘业态轮廓。比如女性客群占65%,年龄集中在25-29岁、30-34岁,公司职员占60%以上;有车、已婚已育;我们可以粗略的定位“女性白领商场”;如果年龄集中在55-59、60岁以上,职业以自由职业者为主,有房,对折扣敏感,购物频繁等,以社区服务商场。这是最初级的描绘。
【友盟+】Oplus数据:年龄分布、性别占比、职业分布、消费能力、客流曲线;


  • 由品牌+品类偏好,细化品类组合

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全域数据画像为零售商提供了清晰的数据参考,能够洞察到更细微的消费者需求。比如,群体中40%的消费者关注化妆品,且消费能力高,对某2-3个品牌的关注最高,偏爱面膜、口红/唇膏、面部精华;再由人生阶段已婚已育占62%,且地理画像显示47%的人群聚集在周边5公里范围内,近期也关注母婴、玩具类用品。零售商场就可以将“女性白领商场”再清晰到增加化妆品、母婴类品类,由关注品牌再验证消费能力,做放大引进相似品牌。同时可增加女性盥洗室、母婴室的数量,在停车场增加关爱女性停车的指引员,增加品牌好感度。
【友盟+】Oplus数据:消费能力、人生阶段、PC/APP上网偏好、品类/品牌偏好、地理画像;



  • 由热力动线,优化品类区域位置

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除了人群画像,商场内的人流轨迹、动线分布也有大作用。一是清晰获得区域和品牌的受欢迎程度,复制经验,比如货品组合、橱窗展示,也可在沿线建立更多的亮点区域;二是及时优化人流量小的区域,调控品类品牌、增加创意设计、设置休息区等,平衡场内热度。比如,某运动服装品牌,每月都有主打商品,如泳装季、滑雪季、春游季,可以将主题设计在人流动线密集的区域,并验证对相应货架的人流拉动作用。
【友盟+】Oplus数据:动线图、热力图;

二、门店层,由“人”定位“货”,提升销售额
由人群特征,分析潮流趋势,精选SKU

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对于单个品牌来说,能够基于人群特征分析,获取产品设计的灵感。比如,某手表专柜每季度会有30+SKU新品,主推新品会基于设计师对潮流的预测,但是并不一定符合具体商圈的偏好。为了让消费者“说出”喜好,专柜将原有的智能电子购物屏,利用AR游戏吸引消费者互动,再将人群数据与线上的消费者行为打通,获得客流的人群特征。

比如模玩动漫、度假旅行的受众偏多,那么就增加这些品类的SKU;如果美容护肤、流行配饰的占主导,就增加女性时尚色彩的SKU。还可以通过销售数据、互动数据再验证和优化画像模型。

【友盟+】Oplus数据:PC/APP上网偏好、品类/品牌偏好。



“传统”线下商业存在一百多年,在供应链、选址、运营等方面都有珍贵的经验。我们希望利用全域数据升级好的经验,并形成大数据算法模型,帮助品牌实现与消费者的实时个性化互动,促进品牌的持续增长、增值、升级。




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