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互联网时代企业如何利用大数据与O2O做营销

博锐管理在线 2014年7月18日 作者:杨龙

      “大数据(big data)”, 出自维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》一书,是指涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理,并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。品牌管理专家杨龙(David Yang)认为如果缺失了大数据分析就谈不上是真正的O2O。
     “大数据(big data)”, 出自维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》一书,是指涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理,并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据具有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity(精确),其核心不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。大数据的功能在于挖掘、预测和关联。而O2O概念诞生到今天已经有一段时间。有平台战略如阿里的手机淘宝,有线下实体合作,平台推进有如京东……但众多企业始终都在强调流量、入口、价值,大大忽略了数据的价值。品牌管理专家杨龙(David Yang)认为如果缺失了大数据分析就谈不上是真正的O2O。本质上,网络是虚拟的,发展网络的根本目的是让现实变得更加美好,而不是用现实成就虚拟的繁荣。因此,线上回归线下是必然,这种回归也是O2O赖以发展的根因。

   以家居行业为例,在家居行业,随着网购的迅速崛起,大数据的功用也开始得到发挥。尚品宅配在北京的消费群集中在什么年龄段?TATA木门的哪种色彩在成都最让人青睐?芝华仕沙发的哪种功能款在上海销量最大?当这些问题都可以用详实的统计数据来回答之时,一种全新的营销模式—大数据营销模式,开始在家居行业风行。比如,淘宝、京东“双11”刚刚结束,其后台便可以按家具、沙发、床垫、纺织用品等品类统计出每个品牌的销量、产品流向、顾客评价、退单量等,并排出精准的名次。产业变革使市场环境、商业模式发生着深刻的变化。大数据营销、O2O的未来方向等成为电商人士关注的热点话题。 品牌管理专家杨龙(David Yang)认为基于大数据积累基础上的按受众购买的方式(DSP)和RTB技术(实时竞价),正改写网络广告生存法则。随着媒体碎片化时代来临,流量开始分散,流量背后的受众也随之分散在上述各种流量平台上,而“大数据”精准技术的必要性就凸显出来。

  “大数据”对电商来的作用是什么?

一、大数据可以做预测

   大数据可以做很多营销效果预测。针对于消费者洞察、营销创新和帮助品牌挖掘市场蓝海等一系列的领域有很多合作。比如,大数据可以帮助电商预测每年什么类型家具款式最受欢迎,甚至可以根据电影院线搜索量预测票房。

二、大数据关联应用

   这个关联应用在是在代言人遴选方面比较典型。很多企业选择代言人希望知名度高,和品牌比较吻合。比如我们看到陈欧的目标受众是20到25岁的女性为主,比较积极上进,关注于培训等有关。我们八卦看了一下陈欧除了给自己代言之外,还适合给谁代言呢?我们发现在酒类里洋酒比较吻合。

三、大数据的挖掘功能

   大数据更多的是在国计民生和营销上的利用。随着移动互联网和智能云科技发展,大数据已经开始越来越多的影响到企业经营。那就是能够更加有效地对供应链、产品开发、线上引流进行引导,进而提升平台的运作效率。大数据为家具电商提供了可能,并已经开始越来越多地应用。家具电商成功升级的关键在于既要彰显家具零售的传统服务和体验,又要将前端的互联网思想植入品牌理念当中,在这样的背景下,家具O2O思维应运而生,大数据则成为了O2O闭环的一把钥匙。

   如何使用大数据与O2O为营销服务:

   对于大数据如何在家具电商中应用可以举个例子,顾客如果想买一款中式餐桌,他通常会使用搜索引擎。当他输入“餐桌、中式”等关键词时,搜索引擎可以将相关产品信息显示在搜索的最前端。对于顾客来说,大数据使他非常精准地获取到了自己想要的产品,而互联网企业可以更加准确地对用户进行行为分析、需求挖掘,利用大数据提供分析,对于关注度高的产品进一步加大推广投入。

   因为家具不是快消品,家具没有什么重复购买率。因此,更需要准确地找到客户,低成本地找到客户。

   首先,我们通过互联网搜索引擎,精准地去找到这些客人;其次,利用互联网大数据,分析各种数据,随时更新经营策略;第三,互联网是可以聚焦的,我们可以把我们的产品销量做得非常高。这样,一个单品一个月就可以做到几百件、上千件的量。有了量,生产端就可以以流水线的高效率方式来生产了。

   生产成本的角度来说家具并不贵,但租金等各种成本占比很高,因而使价格背离价值本身。传统家具店需要靠地理位置来吸引客流,要开在人流密集的地方,但这些地方租金昂贵。比如,北京大卖场的家具,租售比在40%以上,也就是卖一件1万元的家具,4000元是供应商拿去交店面租金了;物流配送成本一般是15%至20%,还有人工、广告等成本,不抬高售价就没有利润,传统大卖场销售的家具,零售价往往是出厂价的4到5倍。

   大卖场的销售模式弊端已经凸显——传统商业模式下的家具大卖场一方面要挣地产的钱,一方面又要挣零售的钱,最后都体现到家具价格中,而利润又总被成本消化掉,在互联网时代这是很难被接受的。

   家具和其他一些网上销售的品类有所不同,其主流消费人群在购买时需要进行产品体验。家具一般比较贵,而且是耐用品,所以购物过程是理智型的,客人需要反复挑选和体验,才能做出购买决策。而家具的材质、手感、气味等都是图片没法体现的。

   单纯的线上销售也没办法提供完善的售后服务。衣服、书籍这类商品,送到客人手里,交易过程就基本结束了。但家具还需要安装、维修,下单仅仅是完成了销售的一部分。

   解决这些问题的关键是回归家具销售的本质,让客人看得见、摸得着、闻得出,能真实体验,体验店在客户下单决策过程和售后服务中都起着重要的作用,这两个环节在家具销售过程中是最重要的。

   在移动互联网领域,线上用户通过微信亦或是其他移动平台进入商城,通过营销鼓励以及技术等手段获取用户的年龄、性别、往常消费习惯等数据,而根据以上几个维度基本可判定该用户的消费习惯以此进行有效精准营销,在这一部分如以上电商无本质却别。但移动互联网有个非常好的功能,LBS定位,通过技术以及营销的奖励措施鼓励用户分享其地址,当地址积累足够多,基本就可描绘出企业在某具体街道的消费人群聚集区,而此数据可直接转给线下提供开设实体店的数据支持。在此,移动电商数据已经不仅仅是便于线上的营销,已经在影响线下的实体决策。而对于线下,用户的签单以及会员信息就可以直接与线上打通,互相配比。如此可判断用户在线上线下的习惯分别如何。而除此,数据与LBS的定位打通也可获得区域内购物的习惯,如某区域用户偏网购而在其他区域偏线下,如此可针对性进行营销。

   相比家具大卖场商业模式,O2O可以说是将传统商业模式推倒重建。大数据可以帮助企业规划出租金性价比最好的线下布局,另一方面,依靠线上推广将找到一个客人的成本精确控制在15%左右,今后成本还会往下降。品牌管理专家杨龙(David Yang)认为对于电商来说,谁抓住了大数据的信息把控,谁就能引领行业未来。

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作者 杨龙 的介绍:
杨龙,欧魅科技联合创始人,品牌管理专家、财经评论人。中国油画写生俱乐部顾问。曾服务过腾讯、阿里、百度、联想、伊利、施耐德、易贷网、宝象金融等多家知名品牌和企业。互联网金融资深职业经理人,在媒体与市场营销领域经验丰富,拥有丰富的互联网产品研发、规划、运营、营销与上市企业管理运作经验。
 
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