大数据下以客户为中心的零售发现思考

2024-03-18常淑洁中国建设银行股份有限公司青海省分行西宁支行

现代经济信息 2024年5期

常淑洁中国建设银行股份有限公司青海省分行西宁支行

大数据时代已经到来，在此种背景之下大数据信息技术在零售领域的应用已经日益普及，并且对零售模式的发展产生了深远影响。通过分析供应链数据、库存数据、销售数据等内容，零售商能够更好地管理商品的进货和销售，减少库存积压和滞销商品，并且提高库存周转率。大数据还可以帮助零售商构建客户画像，为不同消费者提供个性化的产品推荐和定制化的购物体验。但是从客观角度上来看，大数据时代下，很多零售企业的大数据应用与创新能力不强，很难真正促进零售领域又好又快地发展，为此本文将针对大数据下以客户为中心的零售模式相关内容进行详细分析。

一、大数据下新零售模式的特点

新零售是指通过互联网、物联网、大数据等技术手段，将线上线下融合，以消费者需求为导向，通过多种渠道和形式进行商品销售和服务提供的一种商业模式。在大数据的支持下，新零售模式具有以下特点：其一，数据驱动。新零售模式基于大数据技术，通过对海量的消费者数据进行分析和挖掘，了解消费者的需求和行为模式，从而提供个性化的商品推荐和服务。其二，个性化服务。新零售模式可以根据消费者的购物习惯、兴趣爱好等个体差异，提供个性化的商品推荐、定制化的产品设计和服务。其三，多渠道融合。新零售模式通过线上线下融合，消除了传统零售中线上线下分割的问题，消费者可以通过线上平台进行选购，也可以在线下实体店铺试穿、试用等，实现无缝衔接的购物体验。其四，实时互动。新零售模式中的线上平台可以与消费者实时互动，通过社交媒体、在线客服等渠道提供即时咨询和售后服务，增强消费者对品牌的黏性。其五，营销创新。新零售模式通过数字化营销手段，如社交媒体推广、虚拟现实体验等，吸引消费者的注意力，提升品牌知名度和销售额。新零售模式在大数据的支持下，通过个性化服务、多渠道融合、供应链智能化等特点，可以为消费者提供更便捷、个性化的购物体验，同时也为商家提供了更多的营销和经营机会。

二、大数据下以客户为中心的零售模式类型

(一)“O2O”双线模式

“O2O”，即线上到线下(Online to Offline)模式是新零售模式中一种重要的商业模式。在大数据时代，O2O 双线模式在新零售领域应用广泛。O2O 双线模式能够充分利用线上和线下的优势，提供更全面、便捷和个性化的购物体验。消费者可以通过线上渠道进行信息搜索、浏览产品和比价等，然后选择到线下门店实际购买，这样既能获得线上的便利和价格优势，又可以感受到线下实体店的服务和真实感。此外，通过对消费者的线上行为数据和线下购买数据进行分析，企业可以了解消费者的购买习惯、兴趣和需求，进而针对性地进行产品推荐、定价策略和促销活动等，从而提升销售量和客户满意度。O2O 双线模式还能够实现渠道的整合和互动，在线上和线下之间进行信息传递和互动，线上线下的销售和服务渠道可以实现互动共享，提供更加全面和一致的购物体验。例如，消费者可以在线上预定商品并到线下实体店自提，或者在线下购物后在线上完成支付和售后服务。O2O 双线模式在大数据时代的新零售中具有重要的作用，能够充分发挥线上和线下的优势，提供更好的购物体验和服务，同时也需要企业具备相应的技术和管理能力来应对挑战和风险，以保持竞争优势和持续发展。

(二)虚拟融合模式

虚拟融合模式是新零售模式中的一种重要形式，在大数据的支持下，虚拟融合模式通过整合线上和线下资源，实现了线上线下的无缝融合，为消费者提供更便捷的购物体验。虚拟融合模式通过大数据分析，通过对消费者行为、偏好、购买历史等数据的分析，商家可以精确地洞察消费者需求，根据个性化的需求提供产品推荐和定制化服务，提高用户黏性和消费转化率。此外，虚拟融合模式实现了线上线下的全渠道互通。消费者可以在线上窗口浏览并选购商品，然后选择到实体店铺购买，或者在线下店铺体验商品后选择网购，这种无缝衔接的购物体验大大提高了消费者的满意度和购买意愿。通过大数据的实时监控和分析，商家还可以准确了解每个销售点的库存情况，实现线上线下库存的高效调配和共享，有效降低了库存和运营成本，提高库存周转率和销售效率，准确预测消费者的需求，提前调整物流计划，最大限度地提高配送效率。在大数据的支持下，虚拟融合模式可以将线上线下资源进行融合和优化，为消费者提供更加便捷、个性化的购物体验。这种模式的出现不仅有利于商家的营销和运营，也提升了消费者的购买体验和满意度，推动了新零售的发展。

(三)空间体验模式

新零售模式在大数据的背景下，空间体验模式广泛应用。空间体验模式是指通过设计和布局零售空间，创造与消费者互动的环境，从而提升购物体验和消费者满意度。通过大数据分析，可以确定消费者的购物偏好和需求。例如，通过分析消费者的购物习惯和历史消费数据，可以了解消费者的喜好和购买决策路径。基于这些数据，零售商可以根据消费者的需求优化空间布局和产品摆放，提供更加个性化的购物体验。大数据分析还可以帮助零售商实时监测和预测销售情况，通过收集实时销售数据和消费者行为数据，可以分析销售趋势和热销产品，进而调整空间布局和产品陈列。例如，在某个销售热点区域提升陈列空间，或调整产品陈列顺序等，这样可以提高产品曝光率，增加销售额。此外，借助大数据分析，零售商可以通过智能的定位技术实现精准的营销和推广。比如，基于用户的地理位置数据，可以向用户推送个性化的优惠券或促销信息，提高用户的购买意愿。同时，利用大数据分析，可以得到消费者的实时反馈和意见，从而及时调整和改进空间体验模式，满足消费者的需求。在大数据时代下，零售商利用空间体验模式分析可以更好地理解消费者需求，提供个性化的购物体验，为零售业带来了更大的商机和发展空间，深刻改变了传统零售模式。

三、大数据下以客户为中心的零售模式构建策略

(一)深入挖掘消费者的消费数据信息

在大数据背景下，深入挖掘消费者的消费数据信息，是确保高质量客户服务的关键，可以进一步优化以客户为中心的零售模式。为此，必须要从以下几个层次深入挖掘消费者的消费数据信息：其一，搜集用户数据收集。零售企业可以结合线上和线下渠道，收集消费者的多样化数据，线上数据可以包括消费者的浏览记录、购买历史、社交媒体互动等，还可以通过合作伙伴和第三方数据提供商获取更多的外部数据源。其二，优化数据整合。将收集到的多源数据进行整合和清洗，消除重复、错误或缺失的数据，建立一个完整的消费者数据画像，这些数据可以包括消费行为、偏好、购买力、地理位置等信息，以便更好地了解消费者的需求和行为模式。其三，持续优化数据分析。利用数据分析技术和工具，对消费者数据进行深入挖掘和分析。常用的数据分析方法包括描述性分析、关联规则挖掘、分类和聚类分析、预测模型等，通过这些分析，可以发现消费者的潜在需求和行为特征，提供个性化的产品和服务。其四，做好客户细分。根据数据分析的结果，将消费者划分为不同的细分群体。客户细分群体可以根据年龄、性别、地理位置、购买偏好等特征进行划分，每个细分群体可以享有定制化的推荐产品、个性化的促销活动和沟通方式，以提高客户满意度和忠诚度。其五，反馈与优化，持续监测和分析消费者的反馈数据，了解他们对产品和服务的满意度和改进意见，不断优化和改进以客户为中心的零售模式，以满足消费者不断变化的需求。通过深入挖掘消费者的消费数据信息，零售企业可以更好地了解消费者，并基于数据驱动的决策来优化以客户为中心的零售模式，满足消费者个性化的需求，提高销售业绩和客户忠诚度。

(二)构建以客户为中心的零售服务体系

在大数据背景下，构建以客户为中心的零售服务体系可以推动零售模式的创新，提升客户体验和零售效益。为此，必须要始终贯彻以客户为中心的零售服务体系，持续优化零售服务体系创新，展现出零售服务的创新价值。其一，实现数据驱动的个性化营销。通过分析大数据，了解客户的购买偏好、行为模式和需求，为客户提供个性化的推荐和定制服务。可以利用数据分析来洞察客户需求，例如基于购买历史和浏览行为推荐相关产品，或根据客户画像提供专属优惠券和活动。其二，多渠道整合。将线上与线下渠道整合起来，打破传统的渠道壁垒，为客户提供无缝的购物体验。通过大数据分析客户在不同渠道的行为数据，实现线上线下的统一客户视图，为客户提供一致的商品信息、价格、促销活动等。其三，人工智能技术的应用。借助人工智能技术，构建智能客服系统，为客户提供即时的在线咨询和售后服务。人工智能可以通过自然语言处理和机器学习算法解决客户问题，提供个性化的服务体验，同时减轻人工客服的工作负担。其四，运用物联网技术，物联网技术可以将各个终端设备连接起来，实现对商品和客户的实时监测和管理。例如，利用物联网传感器技术，实现库存的实时追踪，以及定制化的供应链管理，提高物流效率，减少库存积压。其五，引入区块链技术。区块链技术可以提供安全可靠的数据交换和共享机制，加强零售服务体系的可信度，通过区块链技术实现信任的去中心化机制，确保客户个人信息的安全和隐私，同时也增强供应链的可追溯性和透明度。其六，实施个性化营销。利用实时数据分析和机器学习算法，将个性化的推荐产品和促销信息实时传递给消费者。这可以通过各种渠道，如网站、移动应用、邮件、短信等来实现。在大数据背景下，构建以客户为中心的零售服务体系构建需要综合多种手段，不断创新和满足客户的需求，为客户带来更好的消费体验，促进零售业务效益增长。

(三)引入多样化信息技术，创新丰富零售模式

在大数据背景下，引入信息技术可以帮助企业更好地应对市场竞争，创新出更加契合市场发展的零售模式，在提升经营效益和用户体验的基础上，实现传统零售模式创新。为此，必须要引入多样化信息技术、创新丰富零售模式。其一，以数据驱动个性化营销。通过收集和分析大数据，了解消费者的购买行为和偏好，从而实现个性化的精准营销。通过推荐系统、市场细分和定向营销等技术手段，将产品和服务精准地推送给感兴趣的消费者。其二，无人零售体验。利用物联网、人工智能和计算机视觉等技术，建立无人零售店或智能自助购物系统。消费者可以通过扫描商品条形码、面部识别或手机支付等方式自主完成购物过程，享受便捷的购物体验。其三，虚拟试衣和增强现实购物。利用虚拟现实和增强现实技术，为消费者提供线上虚拟试衣和购物体验。消费者可以通过手机或其他设备，在虚拟环境中进行试穿，提前感受商品效果，节约时间和精力。其四，智能物流和供应链管理。利用物联网、云计算和人工智能技术，优化供应链管理和物流配送。通过实时监控和预测需求，提高存货管理的准确性和效率，降低运营成本，提供更及时的配送服务。其五，线上线下整合。通过整合线上线下渠道，提供多渠道购物体验。消费者可以在网上浏览商品信息，并在实体店铺中体验和购买商品。同时，线上订单和线下门店库存实时同步，提供更好的购物环境和服务。在此基础上，还应该构建科技支付、保障消费者信息安全。引入移动支付、人脸识别等技术，简化支付流程，提升支付的便捷性和安全性，同时加强数据保护和隐私安全措施，确保消费者的个人信息得到有效保护，有效推动零售模式的创新。