來(lái)勢(shì)洶洶,這股原本為了推動(dòng)線上零售的潮流也給傳統(tǒng)零售帶來(lái)了機(jī)會(huì)。對(duì)傳統(tǒng)零售商來(lái)說(shuō),如何開源節(jié)流、如何了解客戶,頭疼的問(wèn)題數(shù)不勝數(shù),而積極主動(dòng)地投身數(shù)字化轉(zhuǎn)型,為這些困境打開了一扇扇窗口。
說(shuō)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型,近幾年來(lái),新的技術(shù)應(yīng)用和商業(yè)模式如雨后春筍,為市場(chǎng)提供眾多可能性和想象力。
零售商有哪些技術(shù)可以選擇?這些應(yīng)用能具體實(shí)現(xiàn)什么?
Kr8選取了幾種解決方案,與大家分享。
會(huì)員轉(zhuǎn)向線上,提升業(yè)務(wù)表現(xiàn)
傳統(tǒng)零售商對(duì)會(huì)員卡絕不陌生。
無(wú)論是作為一種優(yōu)惠促銷手段,還是通過(guò)積分制度提升消費(fèi)者的購(gòu)物頻次,會(huì)員制度幾乎是零售商必不可少的一項(xiàng)業(yè)務(wù)。而現(xiàn)在,將傳統(tǒng)的會(huì)員制度推廣到線上,充分分析運(yùn)用會(huì)員數(shù)據(jù),往往能顯著提升業(yè)務(wù)表現(xiàn)。
無(wú)論是開發(fā)自己的app,還是依托于小程序" >小程序,會(huì)員制度都可以有效地從線下走到線上。在會(huì)員制度下,零售商可以根據(jù)消費(fèi)者的購(gòu)買行為了解用戶特征,建立用戶畫像,并運(yùn)用這些結(jié)論對(duì)自己的運(yùn)營(yíng)策略進(jìn)行適時(shí)調(diào)整。
具體又可以有以下幾種應(yīng)用。
根據(jù)會(huì)員數(shù)據(jù),可以對(duì)消費(fèi)頻次、消費(fèi)額度進(jìn)行更進(jìn)一步的分析。
比如,對(duì)那些經(jīng)常購(gòu)物、購(gòu)物額高的用戶,可以著重分析他們的消費(fèi)偏好,并有針對(duì)性地進(jìn)行備貨,或進(jìn)行相應(yīng)的銷售活動(dòng)。
零售商可以將會(huì)員數(shù)據(jù)與其他信息結(jié)合,為消費(fèi)者提出實(shí)時(shí)的購(gòu)物建議,天氣、節(jié)假日、地理位置都是可以考慮的因素。想象一下,一位到海邊度假的會(huì)員趕上了高溫,附近的購(gòu)物中心建議他來(lái)選購(gòu)一些消暑或防曬的產(chǎn)品,會(huì)更容易吸引消費(fèi)者,更能提升零售商在消費(fèi)者心中的地位。
會(huì)員制度更是個(gè)性化、定制化的好幫手。
對(duì)消費(fèi)黏性還不夠高的會(huì)員,零售商可以根據(jù)過(guò)去的消費(fèi)偏好贈(zèng)送一些優(yōu)惠券,吸引他們?cè)俅喂馀R;對(duì)那些老顧客,零售商更需要精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)他們的潛在需求,推送個(gè)性化的廣告,或提供一系列優(yōu)惠券選項(xiàng),讓他們根據(jù)需要自己選擇領(lǐng)取。
在零售商走向數(shù)字化的例子中,星巴克通過(guò)自己的移動(dòng)app整合實(shí)體會(huì)員卡,運(yùn)用AI進(jìn)行個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷,和消費(fèi)者一起走入數(shù)字消費(fèi)時(shí)代,取得了巨大成功。
此外在會(huì)員制度中,如果能充分、準(zhǔn)確地運(yùn)用數(shù)據(jù),那么對(duì)促銷、獲客、庫(kù)存等傳統(tǒng)問(wèn)題的解決都有所幫助,不僅能節(jié)省一大筆人力成本,更重要的是,效果會(huì)更明顯,轉(zhuǎn)化率更高。
無(wú)人化太難?小應(yīng)用足矣
說(shuō)起新零售,“無(wú)人化”似乎是最領(lǐng)先的概念之一。
從巨人之作Amazon Go到雨后春筍般的無(wú)人便利店、無(wú)人貨架,技術(shù)手段的綜合應(yīng)用讓零售業(yè)朝著全新的方向發(fā)展。
可“無(wú)人”技術(shù)到底還是不成熟,各種技術(shù)和解決方案都有所缺陷。這種情況下,傳統(tǒng)零售商可以選取適合自己的角度來(lái)應(yīng)用無(wú)人化技術(shù),以求提升效率。
安裝攝像頭,對(duì)貨架的商品銷售情況進(jìn)行實(shí)時(shí)拍照,并通過(guò)AI分析得到有關(guān)的數(shù)據(jù),可以為零售商提供更多信息,包括店面貨架位置、商品陳列是否恰當(dāng)?shù)鹊取?/p>
此外,零售商可以聯(lián)合品牌商,針對(duì)產(chǎn)品銷售情況進(jìn)行分析,利用數(shù)據(jù)進(jìn)行變現(xiàn),或進(jìn)一步加強(qiáng)與品牌商的合作關(guān)系,謀求共同發(fā)展。Kr8過(guò)去也介紹過(guò)提供此類解決方案的初創(chuàng)公司,如ImageDT、Trax、零眸智能等。
超市里結(jié)賬區(qū)大排長(zhǎng)龍的場(chǎng)景可能早已留在大家心中,而自助結(jié)賬設(shè)備可以大大提升消費(fèi)者結(jié)賬的效率,也就為零售商節(jié)省了更多成本。自助結(jié)賬并不難,消費(fèi)者只需要自行掃碼、通過(guò)移動(dòng)設(shè)備支付,就可以完成整個(gè)過(guò)程。進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)二十多年的老牌零售商卜蜂蓮花在與螞蟻金服合作后,引入了這樣的自助結(jié)賬設(shè)備,平均每位用戶可以節(jié)省50%的時(shí)間,提升用戶的消費(fèi)體驗(yàn)之余,也使卜蜂蓮花可以雇傭更少的收銀員,每年節(jié)省上千萬(wàn)元的人工成本。
RFID技術(shù),路徑挖掘的妙用
對(duì)零售商來(lái)說(shuō),了解消費(fèi)者在店面內(nèi)如何進(jìn)行消費(fèi)是一個(gè)重要的問(wèn)題。有時(shí)零售商進(jìn)行了大量的消費(fèi)心理研究,也推出了眾多促銷活動(dòng)和個(gè)性化的廣告,但這些都不如實(shí)際的購(gòu)買行為值得信賴。
零售商有傳統(tǒng)的方法。
比較常見(jiàn)的手段包括研究產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)貨架更新數(shù)據(jù)、分析簡(jiǎn)單的會(huì)員購(gòu)買情況等等,但每當(dāng)這些手段需要更進(jìn)一步時(shí),技術(shù)難度或高昂的成本往往讓零售商望之卻步。而如今,全新的技術(shù)能夠更準(zhǔn)確地獲取消費(fèi)者購(gòu)物過(guò)程中的各類數(shù)據(jù),無(wú)論是行走路徑、停留時(shí)間、聚集情況,都不再是難題。
而日本的一家超市用RFID為我們實(shí)現(xiàn)了這種想象。
這家日本超市將RFID標(biāo)簽安裝在超市里的購(gòu)物車或購(gòu)物籃上,零售商便可以獲得絕大多數(shù)消費(fèi)者的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)。RFID返回的信息會(huì)被編碼成包含位置坐標(biāo)和實(shí)際時(shí)間的數(shù)據(jù)點(diǎn),而這些數(shù)據(jù)點(diǎn)形成的序列就反映了消費(fèi)者在連續(xù)時(shí)間內(nèi)在店面中的行動(dòng)軌跡。把行動(dòng)軌跡與店面信息結(jié)合,零售商就能夠看出店內(nèi)哪些區(qū)域人流量較大,哪些商品容易引人駐足,并依據(jù)這些結(jié)論來(lái)進(jìn)行商業(yè)決策。
更進(jìn)一步,如果再聯(lián)系上商品的銷售數(shù)據(jù)和會(huì)員信息,那么就能得到購(gòu)買商品的比例、特定人群的消費(fèi)行為等更精細(xì)的結(jié)論,從而做出相應(yīng)的調(diào)整。
當(dāng)零售商發(fā)現(xiàn)某年齡或職業(yè)的消費(fèi)者在某個(gè)貨架前停留許久卻沒(méi)有購(gòu)買貨架上的某幾種商品時(shí),就可以針對(duì)這樣的現(xiàn)象進(jìn)行商品的升級(jí)、更換,或是有針對(duì)性地推送相關(guān)產(chǎn)品的促銷活動(dòng),自然能夠?qū)崿F(xiàn)更精準(zhǔn)有效的運(yùn)營(yíng)。
保持樂(lè)觀,追上時(shí)代
新零售給傳統(tǒng)零售業(yè)帶來(lái)的沖擊令人矚目,但傳統(tǒng)零售商也不必感到絕望。
更早興起的線上購(gòu)物已經(jīng)削減了線下店的流量,新零售要回歸線下,對(duì)傳統(tǒng)零售商來(lái)說(shuō)是最佳的機(jī)遇。更何況,回歸線下對(duì)于那些習(xí)慣了網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)的商家來(lái)說(shuō)也不是一件容易的事,而談起對(duì)新技術(shù)、新模式的運(yùn)用,大家都是初學(xué)者。
趕上新零售的快車,傳統(tǒng)零售業(yè)仍然有重振旗鼓的一天。
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