百度零售大數據入場:重構人貨場的節點是數據及背後模型

零售離不開人貨場這三個因素,人是消費者、店內銷售人員;貨包含了店內選品、擺放、價格;場則是店面選址、門店風格等。人貨場的核心是人,貨和場都圍繞人展開,都希望將人的價值最大化,通過售前、售中、售後的精準觸達和服務無限接近消費者需求。數據幫助刻畫消費者畫像,同時帶動貨和場的重構,所以人貨場重構的節點在數據,人貨場重構在某種意義上就是「數據驅動業務」。

既然是數據驅動,那麼數據質量、模型、應用場景等就尤為重要,零售企業通常不具備技術實力,由此誕生了很多以數據採集、清洗、分析為主的公司。類似的我們曾經報道過以用戶行為分析為主的神策數據數極客GrowingIO以地產數據為主的象理數據專註零售數據的哈步數據為新零售輸出AI攝像頭的悠絡客提供包括數據分析在內等技術服務的星家加針對中頻消費場景的馬蹄鐵轉型做數據服務的邁外迪、佔有較大市場份額的匯納科技

而百度大數據在2016年也開始了零售大數據業務,產品有三個模塊:百度智客、百度匯客、百度覓客。主要挖掘用戶線上線下行為、定義目標客戶群特徵、消費偏好、地域分佈,進而為零售商家提供選址招商、運營管理、客戶洞察、推廣營銷等數據分析服務。

百度智客基於百度大數據優勢,整合顧客購物意向與到店行為,識別活躍與高價值顧客,為零售商家提供客流管理、客群洞察、媒體分析、地域來源及商圈競品分析等報告服務,幫助商家智能運營,改造的是「場」;百度匯客以可視化或數據API形式,對招商選址、媒體投放等場景提供人群篩選、轉化漏斗、多維交叉等服務,改造的是「貨」;百度覓客能識別場內場外潛在顧客,幫助商家精準營銷。同時藉助百度推廣的渠道優勢,擴大媒體投放覆蓋面,構建全域營銷閉環,改造的是「人」。

百度零售大數據相當於數據服務商,優勢之一是有比較強大的計算資源,二是線上線下數據支撐,最終結果就是精準模型的建立。目前百度零售大數據平台全部API化,數據來自百度數據,也有部分商家自由數據,分析後會為客戶提供相應的數據報告分析。應用場景有商業地產、展會活動、戶外廣告、零售商超等,服務的用戶有華潤五彩城、百信廣場、中糧、大地影院、大悅城。

拿商業地產舉例,某購物中心(含200家品牌門店)與百度智客合作,實時查看整場、各品牌門店客流以及樓層動線,通過算法模型識別到場客群特徵與興趣偏好,進行顧客分群,洞察高價值人群逛街消費行為,從而制定相應主題營銷活動,選擇營銷渠道,確定投放策略,進而在年中大促活動中,單周流水提升42%+。

數幫客曾發文預測,2015年,中國大數據市場規模達到115.9億元,同比增長38%;2016年為168.0億元,同比增長45%。綜合以上因素,2018年我國大數據市場規模將達到280億元,未來五年(2018-2022)年均複合增長率約為27.29%,2022年將達到735億元。零售大數據大概佔8.7%的大數據市場規模。此外,據國家統計局統計,2017年全年,社會消費品零售總額366262億元,比上年增長10.2%。其中,限額以上單位消費品零售額160613億元,增長8.1%。

零售業市場廣闊,未來零售形態會發生比較大的變化,價格不再是最重要的衡量標準,越觸達消費者需求越容易推廣營銷;貨物也不再千篇一律,從源頭開始,人的需求就被更好地滿足;場景化消費也將深入人心,消費場景無處不在。零售商家要做是要牢牢把握住「消費者核心」,數據服務商要做的或許就是做好數據服務,切實為客戶提供效率、降低成本。

百度大數據部零售方向負責人陸毅明2008年加入百度,先後負責百度統計、百度移動統計,百度司南等大數據產品工作,在大數據方向擁有豐富的產品、研發經驗和深刻的市場洞察。2016年開始帶領團隊拓展百度大數據零售方向,專註於線上線下數據融合,以百度數據能力賦能傳統零售行業。


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