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大数据营销落地案例与运营思维【转载】

 

当大数据的概念在零售行业逐步热起来的时候,大家在想有没有落地的案例?有没有成功的启示?我们需要如何转变运营思维以适应大数据的应用?

大家都知道零售关键三个要素是人、货、场。我听到几位朋友分享关于人这方面,这里结合人的部分和大家分享大数据营销的落地案例与运营思维。

们接触了不同的老板和企业。他们想听到更细的怎么做,数据怎么帮助企业。目前听到最多的问题,要不要开线上的商城?数据很重要,但怎么变现?哪个沟通工具最有效?消费者喜欢什么?应该怎么跟他们沟通?为什么现在与以前一样都在做会员活动,但效果愈来愈差。

    大数据的应用从改变运营思维开始

    1、建立以消费者为核心的理念

    用数据做到消费者核心导向,要做数据驱动的精准化个人营销,应该是要对每一个人。现在很多企业的老板和企业运营者比较多专注在商品方面,商品与上下游之间的关系。销货率、折扣率这几个部分怎么做好,怎么样把商品比较好的卖给消费者。在活动方面,负责市场会员营销的人,活动的周期已经定了,应该推出什么样的优惠,最后再决定与哪个消费者沟通。这里在谈消费者核心导向,但是消费者都是最后才被决定的。

    我们服务过的一个客户他们做得很成功,以前自己做代工,后来自己跑到前线开一个品牌,他做了三年,做了好几十个亿,销货率百分之九十多,他非常在意消费者的数据,他跟我说如果你只重视商品怎么卖出去的企业,你很容易被消费者忘记,他说现在销售要跳出来做销售。所以功典做的大数据营销先算人,算好人之后再去找商品。

    2、准确掌握顾客购买周期模型

    我们做NES的方法与传统比较不一样,是用实际线下消费者的交易数据,通过演算,算出来说每个人有不同的到店频率,会算出来A会员过了150天之后开始进入沉睡,B会员到60天就进入沉睡,不活跃。在座所有人去家里附近的超市,有人可能两天去一次,一个礼拜去一次,每个人的频次不一样,这样与消费者沟通分群的时候,不能用一刀切的方式,利用这样的模型抓到每个人所处的不同阶段。

    这里预测每个人,下一次掏钱购买的时间点是在什么时候?横轴是时间轴,纵轴是购买机率。假设今天推一个活动,这时候模型会告诉你应该找A顾客的这群人挑出来做沟通,A群人产生购买的机率是最大的。刚刚谈的都是对应到每一个人,抓住生命周期,抓购物的时间点,这两个模型都不是最重要的。

    通过科学的KPI指标准确掌握顾客状态

    1、会员再购活跃度是最重要的指标

    在服务客户的时候发现最重要的问题,并不在于说演算法多么难。每年都在制定KPI,已有会员的活跃、连单率,找到哪些因素对提升企业营收最有效。

     这里用一个案例去回答刚才所有的问题,在我们的帮助下建立了对营销重新的理解。该企业整个中国有将近1500家的门店,这个老板跟我说面临三个大的问题,他们近三年的营收呈现腰斩,他们每个月招新的活动持续进行,他找不到任何有效的方案。他们的折扣率、连带率、客单价在正常的范围,既有顾客流失的速度非常快,他们每半年都会找VIP的客户来做类似的访谈,说现在的产品哪个不好,作为他们下一个季度或半年之后的订货,他们要去进货考量的依据。

    他们现在面临的问题,他们有6年会员线下庞杂的数据,他们有近20万的会员,我问他你们怎么做的?他说我要拉新,因为拉新进来我的营收就起来,就可以给老板交代。透过数据的演算模型发现他招进来的新会员第二次再购只有6.9%,其实客户真正忽略的是会员再购,活跃度才是这家企业应该重视的。

    2、唤醒沉睡的会员比招募新会员更重要

    这里做了两个不同的数据的矩阵,左边是新会员招募,右边是既有会员的唤醒,左边成效表现是说,如果在这个横轴以上,代表会员招募,这上面的门店表现的比较好。今天如果总部一声令下,我要说新会员招募,这几个门店已经做的不错,拉新对于这几个门店来讲很重要,你要去做加强,因为他表现的不够好。但是拉新对于现在的企业,这几家分店来讲确实提升很重要。可能有些门店既有的会员让他再购远比你招新来的更重要。

    要帮到细到每一个门店,发现说在不同的门店里面,到底现在问题点出在哪儿?是磕睡会员还是沉睡会员出的问题?很快的看得到,抓到问题在哪儿去跟他沟通。

    刚刚说要细到每一个会员,客户的其中一个会员购买的频次,发现他有两个时间点,一个是83天,这83天对于他的企业来讲,当他第一次跟你产生购买以后,这个人在83天之内会有一半的机率跟你做第二次购买,所以你不要放弃83天前后的时间点。第二个时间点是386天,距离这个会员上一次购买,已经超过了 386天,模型告诉他有九成的机率不会回来买,这个是你错过了很多关键的时间点,所以才会有前面的两个格子,磕睡会员和半睡会员。在不同的阶段有拉新的二购、拉活的再购、拉沉的回购,都是扣住不同的阶段产生不同的购买阶段。

    把所有的问题找出来之后,花了两周的时间,大到整个门店、大KPI指标问题,细到每个会员KPI阶段。自动的沟通线是其中一个会员的沟通线,其实每个会员都有不同的关键时间点,这个关键时间点是数据驱动演算法,这个会员在加入第一天开始,应该在不同的时间点安排你的沟通线,目的把他的会员对应零售的贡献发挥到最大,这时候才是做到数据驱动精准化,每个点都有安排不同的沟通内容,会有不同的目的。

    这个企业之前做的方式是不断地拉新,他们那时候用优惠券的方式,他们的转化率没有超过千分之五,三个月的时间,我们帮他唤醒他的会员,他的数字在不同的阶段有不一样的变动,他是看到了成效。

    3、通过会员营收方程式重构营收KPI

    对我们来讲,最难的并不是在于模型,不管是大数据、中数据、小数据,最终数据都是帮企业做转变,这个关键是什么?我们先谈人的部分,会员的方程式是顾客数乘以活跃度、乘以客单价。需要看十个指标,新增、主力、沉睡等就能看好会员部分。透过功典的平台,可以用NES不同的阶段,跟十个营收指标做一个交叉的呈现,不管是有效会员、活跃度可以很清楚的交叉看到。从人的维度来看,可以看新手、既有沉睡会员,我们帮客户总结说,今天会员的问题,再怎么看会员就只有五种状态而已,不用考虑太多,你的问题在哪些就看刚才说的十个指标就可以了。

    我们在BI模型上面帮客户定义说,不管你是整个集团,或者是大区,到底这一刻对会员经营上面的问题点改善在哪儿?会用关联分析的方式帮客户点出来,目的让他们知道你现在在会员经营上该看到什么样的问题,下什么样的策略,让他知道精准营销数据化应该怎么做。知道方向之后,你可以细到不一样的大区跟门店产生你的沟通人群,这边有名单,直接按一个按键把人提取出来。要针对说沉睡会员高消费的人群,把他拉出来沟通按一个按键也可以,把人群提取完之后,下一步做到的就是沟通这件事情。

    沟通透过后台,前面简单编辑一下活动的内容,再到人群的提取,再到用微信、短信平台发放,最后的目的去设定沟通的时间,就直接发出去了。所以从前面的数据到所谓的BI模型的运算,到沟通的工具选择,到最后活动的编辑全部在这边完成,而且都是数字驱动化营销。

    这次做的活动有没有效果,不只是看营收,而是如何定义活动的目的。如果活动的定义是在唤醒主力会员的复购,就去看主力会员复购有没有提升,除了看营收之外,可以解释方法是不是对于现在的活动真的有效,是人群挑错了,还是沟通内容错了,去通过不断的循环去达到自我学习。

    4、通过NES动能模型及时把握消费者状态

    最后,NES动能模型,其实每一个人是动态的,当企业花了很多的钱在所谓的把潜客变成新会员,这个会员在做一个滚动跟流动,会随着时间的推移变到主力会员,磕睡、半睡到沉睡。但是我们的目的,当花了很多的钱,把这个人拉进我们的池子之后,怎么样运用数据演算的方法,让他最长的时间停留在池子里面,让他可以帮你们贡献营收,停留在最长的时间点。所以在每一个阶段,会配搭不一样的活动,比如说所谓的推介模型的活动,就会在不同的阶段搭配不同的演算法,让会员停留在这个时间是最长的。

    在服务客户时我们发现一件事情,也是功典核心的概念,把这些很复杂的事情,让机器去做他们的事情,但是我们人可以去做所谓的策略、创意,把人跟机器要做的事情分开,这是我们最大的释放所有的能力,去提升我们的营收。

来源:      时间:2015-10-14 14:35:37
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