你的课大数据营销培训班讲师详解大数据在零售业中的应用

零售企业营销是指零售企业按照营销系统设定的方案,在对企业内外信息进行综合分析的基础上,找准目标消费者、投入合适的营销资源、建立相应的营销渠道、实施针对性营销,以满足消费者差异化需求,甚至可以激发潜在需求。这种营销体系由五个步骤组成:今天你的课大数据营销班专业讲师就为大家一一详解。

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一是收集零售企业内外部数据,为数据分析做准备。

二是根据消费者的消费行为,利用收集到的数据进行消费者分群,分析不同消费群体的特征、消费偏好,进行消费需求预测。

三是设计针对不同消费群体的营销活动方案,对方案可行性进行评估。

四是实施营销方案,进行活动效果跟踪;

五是对营销活动进行效益评估和反馈,为将来的营销活动提供指导。现在报名你的课大数据营销培训班,掌握大数据精准营销核心技术。

1、零售企业数据管理

数据收集是零售企业实现营销的基础。通过观测设备、移动终端、互联网、智能终端等收集企业与顾客的交互数据,同时在企业运营过程中重视对商品数据、销售数据、会员关系数据等交易数据的收集。另外,企业外部的数据如市场调查数据、专家意见、第三方机构数据等也可收集,大数据用什么软件,并对数据进行清洗、重构、填补,保证数据质量,补充到数据库。根据企业的商业目标,对数据进行分类,将原始数据整理为目标数据集。

2、

消费者分群及理解

RFM模型是通过对消费者的交易数据进行分析,识别其对企业的价值的一种方法,该模型的数据便于采集,而且计算过程简单,是零售行业广泛使用的消费者价值细分模型。该模型使用三个指标:R(Recency)表示分析时点与消费者最近一次购买的时间间隔;F(Frequency)表示消费者在最近一段时间内购买的统计次数;M (Monetary)表示消费者在最近一段时间内购买的统计金额。传统RFM模型认为三个指标都同样重要,将三个指标分为5个等级,大数据是什么,所以会有125类消费者。从理论上来说,时间间隔越短、消费次数越多、消费金额越高,该消费者对企业的价值就越高。现在报名你的课大数据营销培训班,掌握大数据精准营销核心技术。

但是不同行业对RFM这三个指标的评价标准是不一样的,有时会注重消费者参与,有时会注重消费者消费金额,所以要根据具体情况确定RFM三个指标的权重,对RFM模型进行优化。AHP层次分析法是一种多目标决策分析方法,专家对指标的相对重要性进行两两比较,能够量化决策者的经验。通过对相关行业的经营者以及长期忠诚消费者进行沟通,收集他们对RFM三个指标重要性的评价,最后算出三个指标的权重。应注意的是,由于AHP分析法很大程度是依靠人的主观判断,专家小组的构成会影响权重结果的合理性,因此在确定专家小组的时候要科学谨慎。

由于RFM模型中三个指标的单位是不一样的,而且三个指标取值的时候差异很大,为了减少对消费者分群的影响,需要对三个指标的数值进行标准化处理,再结合AHP分析法确定的权重,得到优化后的PFM模型数据。如果企业有合适的方法处理大数据,大数据是一座金矿;如果不能驾驭大数据,那么大数据会成为淹没企业的海洋。

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