不玩手机的步步高玩大数据:一条短信让你多买一只澳洲大龙虾

2016-09-19 10:33:08     作者:李勤      来源:雷锋网

哪里想吃买哪里

小明以前是卖烧饼的。 

现在,为了响应潮流,小明开通了微信支付和支付宝支付,对一些老顾客,他还加了微信。那些老顾客,有时为了赶时间,会在早上先把钱用微信转账给小明,小明提前把烧饼做好等顾客来取。

有时小明生意不是特别好时,会让媳妇翠花看着烧饼摊子,他给附近社区预定烧饼的老顾客直接送上门。 小明对同行老王说:“看见没有,哥现在也玩他们城里人说的O2O了。” 

对,你别笑,我知道你心里想的大多数O2O是这样。 

这样的O2O估计近年来已经死了大半,我们来看一种高级玩法。 

你听说过步步高吗?不是广东卖手机那个

这个步步高是个连锁超市,就像北方人民喜闻乐见的超市发一样。不过,它目前的地盘在南方,连锁门店已遍布湖南、江西、四川、重庆、广西各地州市,并已战略性地进入云南、贵州等省份。 截止2015年底,共有多业态实体门店452家,年销售逾310亿。 

步步高集团CIO彭雄说—— 

零售业受到电商挤压的是百货店,大卖场。如何反击?我们不是排斥电商,电商是一个新兴的渠道,是顾客的需要。但是,我们要打通线上,要做顾客、消费行为的研究,同时还要把自己的东西做好,并不是放弃线下,然后一味跟随做电商。顾客之间要做链接,不能发传统的海报。第二,要在各个场景中记录交易,形成精准的营销。

这几句话似乎在很多人的报告里都听过,往往像往水里扔了一颗小石子,连水花都没有溅起来,一阵风吹过,反倒水面起了涟漪,略尴尬。 

没想到,彭雄还真给了干货和实例。 

O2O也好,大数据也罢,就是要卖卖卖

步步高做了三大战略改变:第一,百货店向购物中心改变,第二,大卖场向社区邻里中心转变,第三,开更多生活密集超市,形成整体联防。 

为了实现这三大战略,首先是要让零售回归实体 。

步步高长沙梅溪新天地占地70万平方米,建立了真冰溜冰场、云顶星河游乐场、天空农场、模拟太空飞行的体验馆,超市和餐厅跨界结合。彭雄认为,这家店是生活美学的体验店,是超级IP的结合体。

“消费者如何回归实体?20年前,去电影院是很奢侈的事情,DVD出来后,大家买一个DVD在家里看,认为挺便宜的。那时只是看内容,用最便宜方式享受,现在生活水平提高了,没有人愿意在家里看电影,所以我们又回到实体。 后来,我们又做了一个梅溪书院,跟当当网联合创建。在开业当天,现场来了很多人。原来,我们买书是看书的本身,后来我们就看电子书,搞电子阅读,或者直接网购买书。但是,现在看书时不在家里,也不在办公室,是周末去梅溪书院感受看书的文化,这是一个洗涤心灵的空间,我们从这个角度慢慢也会回到实体。 ”彭雄说。

消费者回归实体后,如何吸引顾客到来是步步高现在正在用数据做的营销生意。 

首先,是要找到合适的人。

彭雄很直接,我们很难找到有用的数据来分析,要找到我们的族群,数据可以找合作伙伴。

步步高的卖场在河西,而河东是商业最繁华的老区,刚开业几天,他们来的不是很多。但是,来的人就是要经过一条隧道的人。为什么?就是方便、有隧道,我们要看到客户是来自哪个地方,实施精准的广告投放。我们卖广告的时候不是在店打广告,应该是精准的营销方式,客户在哪个地方,我们的广告就在什么地方。我们在这个小区对面可以去做广告,为购物中心引流。

除了吸引用户,还要进一步分析用户画像,才知道他想要什么。 

要进一步细分,有粗略呈现还不够,他喜欢什么样的标签?买什么产品,消费的偏好,什么样的品类,这需要更深的数据。

最后就是客户去了哪里?要反思品类、分类做得好不好。

步步高的邻里中心在做大数据营销时,建立了四个模型。 第一,会员发展模型,第二,贡献度模型,第三,足迹分布模型,第四,相似推荐。 

1.会员发展模型

邻里中心覆盖的范围很小,不像大城市的顾客,1.5公里的氛围就可以了,从大街上的数据,花园人群数据和家庭数据。一看就知道有多少顾客过来,活跃度怎么样,一个家庭消费多少生鲜,如果没有活跃度,就是到竞争对手那去了。 第二,了解会员,哪些人是有购买潜力的,购买贡献度怎么样。 

2.贡献度模型

梅溪新天地购物中心里有一个超市,下图是消费金额分布图。

消费金额比较大、单价比较高的顾客,就是高贡献度的顾客。研究一下行为,还能做些什么?

当彭雄拿出这个数据时,团队人员怀疑他,说数据绝对错了,因为买很多水产的人,洗衣用品、卫生纸、洗发用品却买得非常少,为什么?大数据只是揭示这么一个规律,怎么解释? 后来再拿最新数据比对,发现更详细的数据,如消费者住在哪个地方,非常容易分析出来,这些人可能是离购物中心10公里以外的顾客,并不是超市的活跃用户,周末来购物中心购物、玩乐。然后,家里有一个相聚晚餐,买了海鲜什么的就走了。 

如果,这样的顾客进入停车场时,知道他是步步高的会员,知道他在哪个地方,玩乐的时候可以推送步步高最好的海鲜产品,可以送8折券等,刺激更多消费,这个就是大数据营销。 

也就是说,本来顾客还只想到吃小河虾,突然就想多买一只澳洲大龙虾。

3.足迹分布模型 

步步高的门店是怎么分布的?一个顾客在哪个门店买得最多,就是这个门店的会员,住在这附近。然后,他有时还是去其他店买东西,因为这个店并不能满足他所有品类的需求。

某个区域有一个步步高会员光顾最多的生活广场,几乎所有步步高门店的会员无论远近都要过来,说明它吸引力非常强。为什么这么一个小店来这么多?这说明步步高门店品类相对不足,不能满足日常消费,所以要跑这么远的地方购物。

就是说,如果有竞争对手,就会抢走全部客户。

彭雄说——

因此我们要丰富品类。尤其如果小区是高档小区,一般的商品是不能满足他们的。 进一步看,是哪些品类分流了?如果品类分流不是很严重,我们认为它还可以,如果分流严重,再细看一下是哪些商品分流了,为什么?高端的还是低端的?非常清楚,这才是做管理,如果分析一个报表,哪个品类毛利高,我认为这是传统的报表,不是真正的大数据管理。 

4.相似推荐模型 

步步高今年引进了很多进口商品。在门店里销售3个月后,彭雄拿到数据做了这个模型。他选了100个种子商品,有多少会员买了这个进口商品?这里面有很多参数和规则,买进口商品的如果是高端客户,买的频率是其他人群的三倍、五倍以上,说明其他人群买不起,就是具有跟进口商品一样的品质。 

其他的顾客没有标签,这些人群没有买过进口商品,但他们也有消费能力,没有买是因为步步高没有做好宣传工作。或者说,还没有尝试。接下来,步步高向他推荐这些商品。通过这个模型识别出来的商品,准确度达80%、90%以上。最有意思的是,有一款商品是澳洲牛腩,没有贴上进口商品的标签,但是被模型识别出来了。 

大数据实践方法论

案例分享完毕,总要总结一些方法论。彭雄的心得如下:

第一,要采集数据!!!

关键要点,要始于场景,而用于场景。没有内容就没有场景,没有场景就没有触点,没有触点就没有数据,没有数据就一切是空谈。数据不识别等同没有,数据要全而不只是多,内外数据结合更高效。

第二,大数据跟传统的BI是有区别的,传统的BI就是哪个卖得好,哪个卖得不好,它不是问题呈现,而是洞察和预测。大数据要诊断,洞察为什么发生?

第三,要预测,尽管还有难度,但是是方向所在,预测未来发生什么。

第四,大数据不仅仅是面对消费者,对企业也会产生深远影响。

基于移动的场景化,数据的智能驱动是每个企业的必经之路。再过10年,或者15年,每个企业都是大数据公司,利用大数据做营销的公司,否则可能不会再生存下去,或者消失。



                        

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