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2014年11月27日 ⁄ yuewei ⁄ 评论数 0+ ⁄ 被围观 +


  

  大数据应用并不是电商的专利

  千呼万唤中,阿里巴巴终于要在纽约证券交易所挂牌了,股票交易代码为“BABA”。根据华尔街分析师预测,阿里巴巴会可能将筹措到150亿~200亿美元。一位纽交所发言人表示,上市地点是经过全面周密的考量后选出的,而纽交所也非常欢迎阿里巴巴在该交易所上市。从摩根士丹利、花旗银行,到瑞士信贷、德意志银行、高盛、摩根大通,资本都抢着担任承销商。所谓管中窥豹,电商的热度,受追捧的热度可见一斑。而传统零售企业相比之下似乎是日薄西山,不敢说是王小二过年,但确实受到了电商发展的巨大冲击。

  零售商的绝地反击

  要么在沉默中爆发,要么在沉默中死亡。面对电商如火如荼的发展,传统零售企业选择剖析弱势点、挖掘增长点,利用大数据这把利器进行绝地反击。

  根据消费者的购买习惯和行为,推荐商品;借助商品评价和积分,增进消费者彼此之间的交流,增加服务的粘性……这些在日常生活中电商普遍应用的实例背后都是大数据技术在提供支撑。但对于传统零售企业将如何应用大数据并没有一个现成的答案。

  对于一些传统零售企业,大数据的应用只能从学习、摸索开始。朝阳大悦城购物中心就尝试通过业务逻辑分析、构建新的大数据应用模型来寻找消费者、品牌经销店、朝阳大悦城之间的共同价值点;通过改变传统零售模式,构建新的预测型销售模型,来改善消费者的购物体验,从而推动零售业务的全面发展。

  除了在策略层面上的变革之外,大悦城在技术上也向电商学习,对商品数据进行细分,对更多数据进行采集。但实践证明,这种按照标签分类对消费者进行消费引导的做法,效果奇差,大悦城的大数据初尝试宣告失败。用项目负责人,大悦城资讯总监张岩的话说,是彻底的失败。

  针对这次彻底的失败大悦城也进行了全面细致地的分析。大悦城资讯总监张岩表示:“通过沟通和对比后发现,在标签思路、维度、算法上,实体商业与互联网相差不大。电商互联网模式之所以在实体商业应用中失灵,主要因为客户群体的不同。,以朝阳大悦城为例,商业业态从超市到奢侈品、从儿童教育到影院、从服装到餐饮,其业态和商品的品类差异巨大,客户群体不仅局限于熟悉网上消费的上班族,相比电商客户群,年龄层更为广泛、复杂。”

  三大层面构建大数据应用

  痛定思痛,大悦城放弃了照搬电商的模式,开始摸索更加适合自己的大数据分析体系,并从三个层面构建了新的大数据应用策略。

  第一个层面是确立大数据的应用战略。由于大悦城的商业模式是由大悦城、品牌商、消费者三者构成,彼此呈现一种三角形式的三方关系,因此从商业层面来看,大悦城需要判断品牌商的价值和层级、研究消费群体和行为、并关注品牌商与消费者的关系。

  本着这样的思路,大悦城应用大数据构建了一个完整的分析体系,对影响品牌商铺销售的客流量、转化率、客单量这三方面进行深入分析,例如,如果受品牌吸引力影响,应该由招商部门负责改进;如果受货品影响,应该由运营部门负责改进;如果受到推广活动的影响,那么应该由市场部门负责改进。这也是应用策略的第二个层面。

  第三个层面则是对商户、消费者细化分析,对于商户、消费者的级别进行划分,例如通过价值析,可以将消费者分成销售贡献型、传播贡献型等若干级别。

  打通任督二脉 旧貌换新颜

  大数据分析帮助朝阳大悦城理清了思路。原本有些混沌不清事情,经过大数据辅助分析也变得明朗起来,随之而来的是一系列举措和方法,大悦城的面貌为之一新。

  朝阳大悦城开办之初,曾经引进了永旺百货和永旺超市,其客流量很大,销售数据很好也很稳定,但是通过数据分析发现:虽然永旺区域客流非常密集,但不会向大悦城其他区域流动,这在商业逻辑上是有问题的。最后,大悦城决定进行调整,不再和1~4层的永旺百货续约,只保留B1的永旺超市。

  “当时所有人都非常担心,不确定这个决定是否正确。”张岩说。

  调整之初,永旺超市下滑幅度非常小,不到一周,永旺超市销售开始反弹。对于空出来的区域,大悦城进行重新招商,2013年这部分区域销售产出达到原来永旺百货的一倍以上。大数据应用的威力开始显现。

  对大数据的探索和成功的应用让朝阳大悦城焕发了旺盛生命力。在许多零售企业备受压力的今天,朝阳大悦城开业不到3年就完成了盈利,2013年朝阳大悦城销售额突破了21亿元,同比增长50%。

  目前,朝阳大悦城已经打通了销售管理系统、客流统计系统、停车场车流管理系统、会员管理系统和商家子系统,构建了“多维度的大数据分析方法”,从多个维度对每个商户表现进行精准赋值,综合运算得出数据结果,并挖掘出这些数据价值,对于大悦城商业实体销售实践提供指导。

  谈到经验和体会,张岩表示:英特尔x86开放架构平台已经非常稳定和成熟,从根本上扫除了大数据应用的障碍。如果采用的传统的数据仓库、BI技术,这些技术一来并不适合进行非结构化大数据分析,二来其成本代价也非常高昂,以往只是在金融、电信等少数高端行业有所应用。Hadoop分布式数据处理平台,以分布式结构存储和管理非结构化大数据,同时提供高效地大数据分析和处理,这就在技术基础上让普及成为了一种可能。大数据应用和英特尔x86开放结构平台珠联璧合,相得益彰。这是大数据应用的基础和前提。

  对于大数据应用,很多传统企业都被MapReduce和大数据建模所困扰,常常过不了这道坎。但所以技术上的问题都不是难题。对于传统企业来说,关键问题还要把商业模型分析清楚,换句话说,要把研究的对象分析清楚,这是IT供应商所不能够越俎代庖的,即使IT供应商在国外有很多的成功经验,但鉴于情况不同,很多东西是没有办法照搬的,拿来主义有时候是行不通的。

  企业需要以开放姿态积极加入到大数据应用的浪潮中,幸运地是,这是一个开放的时代。Hadoop也是开源的软件,英特尔曾推动了Hadoop领域的创新,今年5月又与Hadoop及大数据应用领域的领先厂商——Cloudera结为战略合作伙伴,将计划在下半年与其携手扩展国内市场(参见:大数据对英特尔不是生意是使命),这都是非常利好的消息。