大数据时代本土零售业精确营销探讨
内容摘要:近年来,随着外资零售企业不断进驻中国市场,本土零售业遭遇前所未有的内忧与外患。大数据时代下,传统营销思路所形成的竞争优势逐渐消失,本文从数据挖掘的角度应用精确营销,旨在使本土零售业“修炼内功”,从根本上打造核心竞争力。
关键词:大数据精确营销本土零售数据挖掘核心竞争力
精确营销与数据挖掘
精确营销(PrecisionMarketing)通俗的理解就是在充分了解顾客信息的基础上,针对不同的顾客群制定企业营销目标,有针对性的进行群组式的营销。本文引用莱斯特·伟门对精确营销的定义,精确营销是改变以往的营销渠道及方法,以生产厂商的客户和销售商为中心,通过电子媒介、电话访问、邮寄、互联网等方式建立客户、销售商资料库,然后通过科学分析,确定可能购买的客户,从而引导生产厂商改变销售策略,为其制定出一套可操作性强的销售推广方案,同时为生产厂商提供客户、销售商的追踪服务。
数据挖掘(DataMining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。简单地讲,数据挖掘就是对海量的数据进行精细加工,从大量的数据中提取潜在的、有价值的信息、模式和趋势,然后以易于理解的可视化形式表现出来,其目的是让企业分析内外部的信息、预测客户的行为、检验异常模式,帮助企业决策者调整市场策略、减少风险,以做出正确决策。
精确营销与数据挖掘都属于涉及多学科的交叉领域。精确营销需要借助数据挖掘来实现,数据挖掘是精确营销实现的工具、方法和基础,精确营销是数据挖掘的结果。数据挖掘与精确营销互为因果关系,两者紧密结合。基于数据挖掘的应用,整合精确营销元素,改变传统营销模式,在正确的时间通过正确的渠道将正确的信息传达给正确的人,从而提高本土零售业的生产力和利润率,提高本土零售业营销活动效率和国际市场竞争力,为提高本土零售业经营管理水平提供坚实的理论基础。
零售业应用数据挖掘的主要方法
(一)关联规则
关联规则挖掘是由RakeshApwal等人首先提出的,两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
(二)分类分析
分类是最常见的数据挖掘方法之一,是基于一个可预测属性或特征把事物分成多个类别,每个类别包含一个或多个其它属性,其中有一个可以预测的属性。分类是通过对当前数据集合的描述以识别未知数据的归属,针对数据库中的每一类数据,挖掘出关于该类数据的描述或模型。
(三)聚类分析
聚类是把各不相同的个体分割成更多相似性的子类的工作,类似于对象细分工作。聚类与分类的区别在于聚类不依赖于事先定义的值。聚类中的一组属性是平等对待的,同一聚类中的对象或多或少具有相同的属性值。应用聚类技术能发现不同顾客群并刻画出顾客群的特征,据此制定营销策略和顾客服务策略。
(四)估值与预测
估值与分类类似,不同之处在于,分类描述的是离散型变量的输出,而估值处理连续值的输出;分类的类别是确定数目的,估值的量是不确定的。预测是通过分类或估值起作用的,也就是说,通过分类或估值得出模型,该模型用于对未知变量的预测。从这种意义上说,预测其实没有必要分为一个单独的类。预测的目的是对未来未知变量的预测,并且需要时间进行验证。
基于数据挖掘与精确营销的本土零售业核心竞争力提升策略
(一)实现零售业客类管理以达到客群精准定位
客类管理是将企业的顾客进行分类,把大群体拆分为小群体,在每个群体中的顾客特征是相似的。应用数据挖掘的分类分析和聚类分析可以实现这一管理过程,对顾客的销售数据进行传统的市场细分和顾客超细分,根据菲利普·科特勒的相关理论,以盈利能力为标准为顾客打分,将较多的注意力分配给较有价值的顾客,由此形成根据顾客盈利能力细分的顾客金字塔,如图1所示,即铂金、黄金、钢铁、重铅四层顾客群。铂金层盈利能力强,一般占顾客总数的20%,却为企业创造80%的价值;黄金层为企业提供一定价值的同时也在不同企业间选择消费,比铂金层顾客忠诚度低;钢铁层占全部顾客数量的比重较大,顾客盈利能力较差,关注商品价格折扣并耗费企业大量营销资源;重铅层不能带给企业盈利,甚至产生负毛利,一般多是问题顾客,是企业要放弃的顾客群。由此可以针对不同顾客群制定更有效的营销策略。
通过应用数据挖掘进行客类管理以后,针对不同客群进行精确营销管理。把偶尔光顾的顾客转变为经常光顾的顾客,把非会员顾客转变为会员顾客,使精确营销成为“盈利中心”元素。在顾客金字塔中,可以按顾客盈利能力高低划分层级,发现零售商需求的是铂金层顾客,通过精确营销保持黄金层顾客,改善钢铁层顾客关注,提高钢铁层顾客购买方式,适当放弃重铅层顾客,是提高本土零售经营业绩的有效方式。因此,顾客分类成为企业实现高销售和盈利的战略方式之一。在争夺客源的过程中,商品同质性导致商品价格营销不再是顾客唯一的关注点,只有对顾客进行客类管理基础上的精确营销才能提高顾客贡献度。顾客群体之间的差别让企业必须重新划分其拥有的顾客,基于企业价值和顾客盈利性标准进行顾客分类,按顾客的消费额、企业实现利润额、消费频次、企业广告成本付出等进行分析,从而达到本土零售业客群精准定位。
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