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    天津快乐前三组走势图:数据分析实战讲座回顾一:大数据零售业的实践

    浙江快乐彩和值走势图 www.pn-vs.com 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2015-08-06 | 作者:admin

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    “老师讲得太棒了,非常期待下次讲座!”一名Y友在讲座结束时不由发出感叹,2015年8月5号由中颢润举办的第一次YY讲座---大数据分析之零售应用圆满落幕。据统计,本次讲座有80多名Y友参加,讲座课堂气氛异常活跃,讲座取得圆满成功!

    以下为本次讲座具体内容:

    B

    大家好,今天我给大家分享的主题是大数据实践在零售行业究竟怎么应用的,以一个比较小的角度来透析大数据的应用环节,也做一个具体的阐述。

    今天主题分为三部分:零售业的典型案例;大数据分析实现和我们事务所的发展主导思想:因为专注,所以专业。

    以一个高端业态购物中心为例,定位是“品牌+实惠”,主题特色鲜明。客户的问题是:销售规模扁平,客户黏性比较低,客户体验下降。需求理解:提升销售规模,提高客户体验,提高客户黏性。确定目标:完成客户细分,完成产品匹配,策划营销方案。

    我们做出方案,确定哪些客户是跟我们挖掘到的客户是相匹配的,这些圈子讨论我们的哪些产品,以及讨论我们产品的同时,还讨论了其它哪些产品,在确定了客户类别和产品匹配之后,我们还要关注这些客户究竟从哪些渠道获取了相应的产品信息,也就是他在互联网的搜索行为、传播行为、方便我们后期在精准营销策划究竟投放哪些渠道,我们的广告投放在哪,避免铺天盖地的投放,增强客户的好感度,避免浪费很多的成本。

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    获取以上三方面的信息之后,就可以针对一个客户进行精准的营销策略的方案和策略以及执行。我们首先分析客户的CRM系统历史数据,结合RFM模型打分系统,把客户分为三类,再根据具体的分值就可以把客户精准分为五类,最主要的价值客户有两类,一类是近期消费频率很高,销售金额很大的,大概占到3052的客户,还有一类最大价值客户,他近期有所消费,消费频率不是很高,但客单价很高,所以导致消费金额也是很高的,这是产品偏好性的客户。我针对631个客户进行研究,在这631个客户当中,男性客户582,女性客户占到49%,其中产品分别是手表和珠宝。其中手表比较多,通过简单的展示可以初步的定义我们这613个主要的价值客户,就是高端商务男士,在高端商务男士初步判断之后,我们进一步验证同时锁定高端商务男士更偏好哪些产品,我们采用微博社交圈的网络数据,当然这个无数据的分析过程第二部分会介绍一下用哪些工具实现的。

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    这里简单介绍一下小范围的微博数据,也就是地产商圈,其实我们可以看出来与它相似的都是地产商,而且在相似地产商圈中,所有关注他的人基本以高端商务男士、白领为主,他们讨论的话题当中不仅包含珠宝、手表,同时还包含了高端车、红酒,奔驰和宝马,所以就锁定我们的精准营销元素是珠宝、手表、奥迪、红酒。在我们确定了定位的人群和产品之后,就要找到我们的营销传播渠道,通过互联网搜索引擎,以及大众传媒的这些网络数据,可以做一个排行。博客、财经、新闻中心、体育、视频是我们提取产品最多,所以我们在后期营销策划案和执行推广当中应该以这些为主,也就降低了营销推广费用,避免一些不必要的浪费。通过以上三部分的信息,基本确定了的营销方案,也就是举办高端品鉴沙龙活动,红酒、高端车、男士手表、珠宝。其它相配套的可以做交叉销售,也就是可以做第二梯队的产品。

    当然还面临一个更实际的问题,我们这些客户从哪邀请,因为我们这家客户中心是跟很多银行有过深度合作的,所以我们通过银行的数据就可以精准筛选出来我们要定向邀请的客户,这些客户是要有一定收入能力,有一定的消费能力,同时还要把他近期消费过我们主题元素的这些客户去掉。当然我们做完高端品鉴沙龙活动之后还要对自己的数据分析结果做一个跟踪,通过历史数据的应用,利用数据统计模型,可以预测,2014年10月应该实际的净利润为370万,仅仅针对这631个类别客户的预测,但在这个沙龙之后实际上10月份的消费净利润436万,所以说明我们的业绩还是比较可观的。

    G

    我们用了企业内部数据还有外部的数据,包括银行的数据,大家可能会问这些数据具体是怎么采集下来的,怎么得到的,怎么集成,怎么应用。我们也是基于datahoop,通过数据的采集,互联网数据的获取模块迹,整合数据之后就可以做基本展现。在融合业务场景之后,我们做一些深度的数据挖掘,包括战略、市场分析、具体业务模块的深度数据挖掘,所以其实大数据应用落地并不难,它只是融合了思想、技术,融合我们咨询思想、数据业务模型算法、科学的挖掘算法的一个实现过程。

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    在我们事务所的发展道路当中,我们坚持以咨询加技术为发展道路,也就是以咨询为主导思想,以高端的技术为辅助工具,在咨询的主导思想上,我们基于多年来的咨询框架在各个咨询框架的节点上嫁接深度的业务数据分析模型,和科学的挖掘算法,在实现的过程当中主要以分布式的计算、自主研发的业务模型、数据分析挖掘算法,实现定制化的终端展现。同时达到两个目的:一是解决自身员工工作效率问题,二是提升我们对外服务的质量和效率,谢谢大家。

    注:以上内容根据数据分析实战讲座一:大数据零售业的实践整理而成。仅代表嘉宾个人观点,仅供学术交流、分享之用。

    内容转自CPDA上海授权中心

     

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