数据如何帮助零售企业提升竞争力

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     数据如何帮助零售企业提升竞争力

零售行业的竞争总是异常激烈。如今，我国传统零售商们不仅要直面电子商务甚至“新零售”引发的行业变革，同时，还要承受全球化竞争的压力。在这篇文章中，零售商们将能了解如何借助POS数据、供应链数据、电子商务数据、社交媒体数据这四类数据作出更精准的决定，实现更高效的运营，建立优势地位 。

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数据在现代零售行业的发展与变迁过程中扮演着极为重要的角色。无论是沃尔玛为代表大型购物中心的成功，还是711为代表小型便利店的崛起，它们的核心共同点就是数据化水平很高。进入电子商务时代，数据的价值越发彰显。如今，每个零售商的手中一般都会有以下四类数据：

POS数据

供应链数据

电子商务数据

社交媒体数据

但是对于很多零售商而言，尽管积累了大量的业务数据，却并没有从中获益。只有那些愿意并能找到收集、访问、使用这些数据的方法的零售商才将数据变成了成就其优势地位的“秘密武器”。下面，我们就逐一看下如何才能充分发挥这些数据的价值。

1、POS系统

POS机能够通过对商品条型码的识别，全方位、多角度地获取卖场产生的数据。POS可以瞬时获取谁销售(售货员)、什么时间销售(时间)、在什么地方销售(卖场位置)、谁购买(顾客属性)、购买了多少(价格和品牌)、怎样结算(现金或银行卡)等多角度的数据。这些信息为制定决策、销售管理、促销和市场活动以及制定客户忠诚度计划提供了基本依据。

POS数据如何应用?

居于我国购物中心品牌榜第二名的中粮大悦城，通过对POS系统下每天数百万的交易数据进行深度挖掘，主动跟踪客户买了什么，在哪儿买，以及什么时候买，实现对上千家商户和数万种品类商品销售状况的精准把握，不仅能很容易发现畅销品和滞销品，还能做到提前60天预测出商品销售将会达到什么水平，再根据预测结果指导运营。

POS机仅是一个开端，它无法跟踪商品卖出后的情况。随着竞争的激烈，零售商们迫切想知道购买这些商品的顾客属性是什么，他们为什么要购买这些商品，使用这些商品的感觉，以及使用后的评价。这就意味也就意味着他们需要将不同来源的数据整合在一起，然后进行不同场景的分析，这时，就需要一个能够整合不同数据源的数据分析系统来帮助他们实现这一要求。

查看屏幕上的一大串数据并不是一件容易完成的工作。为了实现营销目标，零售商必须结合特定场景去分析数据，这就意味着他们需要将不同来源的数据整合在一起，然后去进行分析，这时就需要一个功能强大的数据管理与分析系统来帮助他们了。

将POS机、CRM、供应链以及社交数据整合在一起，并以可视化方式将其分析结果直观呈现，零售商可以随时了解到商品是否正以正确的数量从适合的渠道出售给需要的人。通过POS数据共享，整个公司就可以作为一个整体为客户提供针对性体验。

2、供应链

借助库存定位和分类击败竞争对手，是零售商创建和维护客户忠诚度的一种常见方式。当人们进入你的商店，你的货架上是否有他们需要的东西，直接决定了他们是否会从陌生人变成你的客户。这一切开始于供应链数据。

供应链数据如何应用?

很多人都和你一样，在为供应链效率而烦恼。供应链系统本身是刚性的，当销售和需求的趋势提出必须改变供应链系统的时候，你就不得不花费很多时间和精力来进行调整。复杂的贸易协定、繁琐的订单流程以及存有法律风险的销售和促销交易，这些都成为改变供应链时要面对的挑战。你需要一个强大的工具，从数据角度让供应链中的隐性成本和错失机会清晰的暴露出来。

亚马逊在大数据利用方面一直走在前列。他们借助物流数据和地理信息数据来监控、追踪、确保其15亿库存商品准确的存放于全球200个订单履行中心。用预测分析技术可以实现“预期发货”的情景，即：当客户打算购买一件商品的时候(打算购买尚未正式下单)，亚马逊就将货物提前发运到离客户最近的仓储中心。这种对供应链管理的优化极大提升了其客户的体验。

虽然零售商大多能从供应链数据获益，但是很多零售商因为系统不灵活而无法很好的实现这些数据的价值，他们缺乏一个有效的工具将供应链数据与其他数据(诸如POS数据、会员卡数据、社交数据等)进行关联性分析，继而无法对销售进行精准预测，这就直接导致了库存成本居高不下。这将成为零售商的一个竞争弱点，现在越来越多的零售商开始使用数据观这类数据管理与分析工具，帮助他们实现多数据源的管理与分析。

3、电子商务

阿里巴巴引领了国内电子商务的热潮。从2011年起，电子商务倒逼传统零售商纷纷“触网”。毫无疑问，网络是最“可追踪”的商业环境，零售商可以通过电子商务网站发现业务机会和获得数据分析带来的收益。网上提供的机会也扩展到线下实体店，当零售商将线上数据与店内数据结合在一起就获得了市场的360度视图。因此，电子商务数据更有助于创建一个跨渠道品牌。

电子商务数据如何应用?

三只松鼠是一家食品零售商。2015年双11，三只松鼠完成了日销2.51亿元的销售额，成为食品类目的销量4冠王，同年，三只松鼠旗舰店单店销售额突破18亿元，成为当前中国销售规模最大的食品类零售电商企业。

在2015年刚开始时，通过强大的数据分析系统，三只松鼠运营团队就对销售数据、客户信息、交易指数、搜索热词等数据进行了综合分析，结果发现，与坚果强关联的品类如果干、肉类等正快速崛起，且受众人群惊 人相似，由此，公司决定以果干试水零食全品类扩充。

这一判断最终被证明是正确的：在随后的618大促中，新上线的果干产品一举实现日销600万元的成绩。三只松鼠由此决定，即刻进行零食全品类扩充。一年的时间，果干类目在三只松鼠旗舰店中就创造了超过4亿元的销售额。

现在更多的零售商正在努力创建全渠道品牌客户体验，借助强大的数据管理与分析系统，对不同来源的数据进行关联性分析(如电商数据、POS数据、会员系统数据等)，能够帮助零售商作出零售商能够做出更好的销售和促销决策。 在大数据时代，那些受限于数据的及时性和完整性而无法有效进行跨渠道客户管理的零售商正在逐渐陷入经营困境。未来将属于那些能够灵活从跨渠道客户活动中产生见解，并能在每一次接触机会中将这些见解变成商业价值的零售商。

4、社交媒体数据

2015年微信的日登陆用户量近6亿，微博悦活用户超过2亿，社交媒体正在创造着令人难以置信的消费者偏好数据。如果零售商能够借助强大的数据分析系统充分挖掘这些数据中隐含的趋势，并积极地去制定并执行商品销售和促销策略，他们将获得前所未有的发展机会。

社交媒体数据如何使用?

国内社交媒体营销最成功的案例当属小米了。到2015年底，小米社区论坛的注册用户达到900万，微博粉丝超过1000万，微信粉丝超过200万，小米百度贴吧粉丝超过300万，手机销量达7000万部。小米在成立之初就认识到从社交媒体中收集数据并将之用于销售和促销会产生极大的商业价值。

无论是产品更新迭代，还是日常粉丝活动，小米一直都是用数字进行量化管理。例如“橙色星期五”这一活动，小米每周五会收集800条粉丝意见，等到下周五发布新版本进行修改，然后继续收集意见，继续修改，周而复始。这种基于数据的管理，不但很清晰的的让粉丝们知道小米的努力，也让粉丝感受到了小米的成绩，粉丝们就会更加容易接受和凝聚。

社交媒体上努力是值得的

在社交数据中存在无限的商业机会，因为这些数据来自你未来的客户群。然而，许多零售商并没有意识到他们可以将这些数据组合成有价值的业务线或深度洞察。 一款强大的数据分析工具可以帮助零售商收集、整合这些不同的非结构化数据，并形成直观的可视化报告，从而帮助零售商制定那些能够提高客户管理、产品管理和营销活动效率的决策，并高效执行。

需要注意的是，实现商品和品牌在社交领域的监控，并不局限于零售商自己的数据，零售商还可以整合外部数据，如热门话题、主题标签、搜索指数等，通过强大的数据分析工具将社交媒体数据与CRM数据、POS数据关联在一起进行分析，零售商将发现巨大的商业机会，以及建立起难以超越的竞争优势。

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关键词：数据 零售 企业 竞争力