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线下零售如何才能在这浪潮中傲然屹立?

2020-12-30 11:58:14 阅读(158 评论(0)

虽然线上零售对线下零售影响很大,但线下零售在零售总额实际比例中仍占90%%。展望未来,线下零售仍将占据零售业的重要地位。但面对前所未有的挑战,线下零售如何才能在这波浪潮中傲然屹立?大多数企业都在努力突破,将出路指向数据驱动的精细运营。湖南友谊阿波罗商业有限公司(以下简称“友谊阿股份”)是由湖南友谊阿波罗控股有限公司于2004年6月发起成立的以商业零售为主营业务的股份有限公司。公司拥有AB座、友谊商城、阿波罗商业广场、长沙店、百货公司朝阳店、常德国际广场、郴州中皇城、郴州国际广场、电器连锁店;成功建设以长沙奥特莱斯购物公园和天津滨海新区奥特莱斯购物公园为代表的新奥特莱斯商业形式,同时,公司还在常德、邵阳等地开发建设了新的大型城市整体项目,成为湖南商业的领导者,跻身全国百强零售业前列。经常挑战,友阿股份如何迎难而上?经常挑战,友阿股份如何迎难而上?随着移动互联网终端的普及和80、90年代后已成为主流消费者的现实。电子商务与实体多渠道并行发展和竞争的时代已经到来。面对电子商务的价格和类别优势,传统购物中心和百货公司的客户正在逐渐流失,但租金和劳动力成本正在上升。友阿股份随势而变。为了对抗互联网的影响,新增了跨境电子商务业务——海外购物和网上商城——友阿微店等互联网 业务。这是友阿股份O2O全渠道的又一次全新尝试,有助于扩大百货商店的商品类别,优化其现有百货商店的供应链。面对湖南本地竞争对手的快速崛起和激烈的同质化竞争,友阿股份积极借鉴国外市场,先后开拓了“奥特莱斯”、“国际广场”新业态,重金打造“国货展厅”等黄金珠宝直营店,增加商机。与此同时,友阿股份的其他百货公司也开始扩大自营商品的范围。许多利润高、销售好的商品逐渐从合资企业转向分销,对自营商品的销售和库存需求也在增加。在消费升级时代,线下零售业再次面临在线购物和智能购物转型的新消费时代。传统零售业需要转型是行业共识。当处理信息和收集信息的成本显著降低时,利用大数据对消费者进行分析和洞察,为消费者提供个性化服务,以互联网和大数据为工具,全面提高供应链效率,增强企业竞争力,开始被零售企业普遍接受。友阿股份信息化现状:经过多年的发展,友阿股份的ERP、LSP、CRM、在线系统和其他应用程序系统的数据不断增加,积累了大量的业务数据和客户信息;但由于缺乏系统规划,数据没有统一的定义,应用程序系统之间的数据不能共享,形成信息岛;数据粒度、准确性和及时性不能满足企业的需求。如何将海量数据转化为利润?这是友阿股份面临的问题。如何用数据驱动精细化运营,重建线下零售的核心能力?基于上述问题,友阿股份在大数据时代引入了商业智能海致BDP,以数据支持日常决策,实现数据驱动的精细运营。与海致BDP携手成为友阿股份转型的重要一步。BDP为友阿股份提供一站式大数据分析平台,开放企业分散数据、系统数据收集、集成、总结,通过灵活、低门槛、高性能、一站式特点,帮助友阿股份建立数据驱动系统,让友阿股份实现低成本、高效的精细管理和运营,带来长期、可持续的增长点。目前,BDP已深入应用于品牌投资部、运营规划部、运营中心等部门和商店,为各部门和商店的运营提供数据支持和决策依据。场景1:利用机器学习预测合同完成情况,调整经营策略,完成合同目标。每份合同当年的总销售额和BDP机器学习预测了多年来同一品牌合同剩余时间的总销售额。预测合同完成情况,重点监控完成情况差、合同好的情况。督促供应商采取措施完成年度保底销售,为续约和签订新供应商提供数据参考。合同完成情况(演示数据,非友阿股份真实数据)上图蓝色柱表示保底销售,黄色柱表示预期销售,绿色折线表示预期完成率。根据系统预测,合同显然无法完成保底销售;然后,品牌的详细合同可以通过联动直接找到。场景2:实时数据显示,随时调整促销计划,使活动投资回报率最大化BDP实时显示商店销售,更新频率为3分钟。实时数据支持从地板-地板-柜组-品牌-供应商-合同的逻辑钻取,快速定位问题。同时,BDP支持移动终端的实时查看和共享。通过实时数据显示,店铺可以随时了解活动的运营情况。店铺运营商可以根据实时数据随时调整店铺活动券的发放和回收,最大限度地发挥活动投资回报率。店铺实时销售场景3:实现单一产品管理,根据销售情况转移单一产品,通过ERP升级减少库存股份,数据精细到单一产品。每个单品的日常销售和库存可以在BDP中查看。通过监控单一产品数据,帮助运营调整销售策略,如将自营产品从销售不良的商店转移到销售良好的商店,形成互补的销售,扩大销售,减少库存。场景4:通过完善会员信息数据,了解现有用户,寻找目标用户,构建会员肖像,精准营销,保留核心优质用户,降低流失率。通过用户的静态 动态数据,描绘用户肖像,贴上合理的个性化标签;通过大数据机器学习算法,用户分组,为每类用户采取准确的营销策略。例如,结合用户RFM行为数据,用户使用聚类算法进行分组,描绘分组用户,探索忠诚、流失、高消费等群体特征,预测用户流失,个性化营销各类群体,保留核心优质用户,降低流失率。在大数据的帮助下,传统的实体零售改革(演示数据,非友阿股份的真实数据)重塑了人与商业、人与商品、人与服务、人与体验的关系。数据是推动传统零售转型的新赋能者。海致BDP作为大数据时代的商业智能,正在为越来越多的零售企业实现数据驱动的洞察力和决策,促进零售企业的快速发展。

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