大數據下以客戶為中心的零售發現思考

常淑潔 中國建設銀行股份有限公司青海省分行西寧支行

大數據時代已經到來，在此種背景之下大數據信息技術在零售領域的應用已經日益普及，并且對零售模式的發展產生了深遠影響。通過分析供應鏈數據、庫存數據、銷售數據等內容，零售商能夠更好地管理商品的進貨和銷售，減少庫存積壓和滯銷商品，并且提高庫存周轉率。大數據還可以幫助零售商構建客戶畫像，為不同消費者提供個性化的產品推薦和定制化的購物體驗。但是從客觀角度上來看，大數據時代下，很多零售企業的大數據應用與創新能力不強，很難真正促進零售領域又好又快地發展，為此本文將針對大數據下以客戶為中心的零售模式相關內容進行詳細分析。

一、大數據下新零售模式的特點

新零售是指通過互聯網、物聯網、大數據等技術手段，將線上線下融合，以消費者需求為導向，通過多種渠道和形式進行商品銷售和服務提供的一種商業模式。在大數據的支持下，新零售模式具有以下特點：其一，數據驅動。新零售模式基于大數據技術，通過對海量的消費者數據進行分析和挖掘，了解消費者的需求和行為模式，從而提供個性化的商品推薦和服務。其二，個性化服務。新零售模式可以根據消費者的購物習慣、興趣愛好等個體差異，提供個性化的商品推薦、定制化的產品設計和服務。其三，多渠道融合。新零售模式通過線上線下融合，消除了傳統零售中線上線下分割的問題，消費者可以通過線上平臺進行選購，也可以在線下實體店鋪試穿、試用等，實現無縫銜接的購物體驗。其四，實時互動。新零售模式中的線上平臺可以與消費者實時互動，通過社交媒體、在線客服等渠道提供即時咨詢和售后服務，增強消費者對品牌的黏性。其五，營銷創新。新零售模式通過數字化營銷手段，如社交媒體推廣、虛擬現實體驗等，吸引消費者的注意力，提升品牌知名度和銷售額。新零售模式在大數據的支持下，通過個性化服務、多渠道融合、供應鏈智能化等特點，可以為消費者提供更便捷、個性化的購物體驗，同時也為商家提供了更多的營銷和經營機會。

二、大數據下以客戶為中心的零售模式類型

(一)“O2O”雙線模式

“O2O”，即線上到線下(Online to Offline)模式是新零售模式中一種重要的商業模式。在大數據時代，O2O 雙線模式在新零售領域應用廣泛。O2O 雙線模式能夠充分利用線上和線下的優勢，提供更全面、便捷和個性化的購物體驗。消費者可以通過線上渠道進行信息搜索、瀏覽產品和比價等，然后選擇到線下門店實際購買，這樣既能獲得線上的便利和價格優勢，又可以感受到線下實體店的服務和真實感。此外，通過對消費者的線上行為數據和線下購買數據進行分析，企業可以了解消費者的購買習慣、興趣和需求，進而針對性地進行產品推薦、定價策略和促銷活動等，從而提升銷售量和客戶滿意度。O2O 雙線模式還能夠實現渠道的整合和互動，在線上和線下之間進行信息傳遞和互動，線上線下的銷售和服務渠道可以實現互動共享，提供更加全面和一致的購物體驗。例如，消費者可以在線上預定商品并到線下實體店自提，或者在線下購物后在線上完成支付和售后服務。O2O 雙線模式在大數據時代的新零售中具有重要的作用，能夠充分發揮線上和線下的優勢，提供更好的購物體驗和服務，同時也需要企業具備相應的技術和管理能力來應對挑戰和風險，以保持競爭優勢和持續發展。

(二)虛擬融合模式

虛擬融合模式是新零售模式中的一種重要形式，在大數據的支持下，虛擬融合模式通過整合線上和線下資源，實現了線上線下的無縫融合，為消費者提供更便捷的購物體驗。虛擬融合模式通過大數據分析，通過對消費者行為、偏好、購買歷史等數據的分析，商家可以精確地洞察消費者需求，根據個性化的需求提供產品推薦和定制化服務，提高用戶黏性和消費轉化率。此外，虛擬融合模式實現了線上線下的全渠道互通。消費者可以在線上窗口瀏覽并選購商品，然后選擇到實體店鋪購買，或者在線下店鋪體驗商品后選擇網購，這種無縫銜接的購物體驗大大提高了消費者的滿意度和購買意愿。通過大數據的實時監控和分析，商家還可以準確了解每個銷售點的庫存情況，實現線上線下庫存的高效調配和共享，有效降低了庫存和運營成本，提高庫存周轉率和銷售效率，準確預測消費者的需求，提前調整物流計劃，最大限度地提高配送效率。在大數據的支持下，虛擬融合模式可以將線上線下資源進行融合和優化，為消費者提供更加便捷、個性化的購物體驗。這種模式的出現不僅有利于商家的營銷和運營，也提升了消費者的購買體驗和滿意度，推動了新零售的發展。

(三)空間體驗模式

新零售模式在大數據的背景下，空間體驗模式廣泛應用。空間體驗模式是指通過設計和布局零售空間，創造與消費者互動的環境，從而提升購物體驗和消費者滿意度。通過大數據分析，可以確定消費者的購物偏好和需求。例如，通過分析消費者的購物習慣和歷史消費數據，可以了解消費者的喜好和購買決策路徑。基于這些數據，零售商可以根據消費者的需求優化空間布局和產品擺放，提供更加個性化的購物體驗。大數據分析還可以幫助零售商實時監測和預測銷售情況，通過收集實時銷售數據和消費者行為數據，可以分析銷售趨勢和熱銷產品，進而調整空間布局和產品陳列。例如，在某個銷售熱點區域提升陳列空間，或調整產品陳列順序等，這樣可以提高產品曝光率，增加銷售額。此外，借助大數據分析，零售商可以通過智能的定位技術實現精準的營銷和推廣。比如，基于用戶的地理位置數據，可以向用戶推送個性化的優惠券或促銷信息，提高用戶的購買意愿。同時，利用大數據分析，可以得到消費者的實時反饋和意見，從而及時調整和改進空間體驗模式，滿足消費者的需求。在大數據時代下，零售商利用空間體驗模式分析可以更好地理解消費者需求，提供個性化的購物體驗，為零售業帶來了更大的商機和發展空間，深刻改變了傳統零售模式。

三、大數據下以客戶為中心的零售模式構建策略

(一)深入挖掘消費者的消費數據信息

在大數據背景下，深入挖掘消費者的消費數據信息，是確保高質量客戶服務的關鍵，可以進一步優化以客戶為中心的零售模式。為此，必須要從以下幾個層次深入挖掘消費者的消費數據信息：其一，搜集用戶數據收集。零售企業可以結合線上和線下渠道，收集消費者的多樣化數據，線上數據可以包括消費者的瀏覽記錄、購買歷史、社交媒體互動等，還可以通過合作伙伴和第三方數據提供商獲取更多的外部數據源。其二，優化數據整合。將收集到的多源數據進行整合和清洗，消除重復、錯誤或缺失的數據，建立一個完整的消費者數據畫像，這些數據可以包括消費行為、偏好、購買力、地理位置等信息，以便更好地了解消費者的需求和行為模式。其三，持續優化數據分析。利用數據分析技術和工具，對消費者數據進行深入挖掘和分析。常用的數據分析方法包括描述性分析、關聯規則挖掘、分類和聚類分析、預測模型等，通過這些分析，可以發現消費者的潛在需求和行為特征，提供個性化的產品和服務。其四，做好客戶細分。根據數據分析的結果，將消費者劃分為不同的細分群體。客戶細分群體可以根據年齡、性別、地理位置、購買偏好等特征進行劃分，每個細分群體可以享有定制化的推薦產品、個性化的促銷活動和溝通方式，以提高客戶滿意度和忠誠度。其五，反饋與優化，持續監測和分析消費者的反饋數據，了解他們對產品和服務的滿意度和改進意見，不斷優化和改進以客戶為中心的零售模式，以滿足消費者不斷變化的需求。通過深入挖掘消費者的消費數據信息，零售企業可以更好地了解消費者，并基于數據驅動的決策來優化以客戶為中心的零售模式，滿足消費者個性化的需求，提高銷售業績和客戶忠誠度。

(二)構建以客戶為中心的零售服務體系

在大數據背景下，構建以客戶為中心的零售服務體系可以推動零售模式的創新，提升客戶體驗和零售效益。為此，必須要始終貫徹以客戶為中心的零售服務體系，持續優化零售服務體系創新，展現出零售服務的創新價值。其一，實現數據驅動的個性化營銷。通過分析大數據，了解客戶的購買偏好、行為模式和需求，為客戶提供個性化的推薦和定制服務。可以利用數據分析來洞察客戶需求，例如基于購買歷史和瀏覽行為推薦相關產品，或根據客戶畫像提供專屬優惠券和活動。其二，多渠道整合。將線上與線下渠道整合起來，打破傳統的渠道壁壘，為客戶提供無縫的購物體驗。通過大數據分析客戶在不同渠道的行為數據，實現線上線下的統一客戶視圖，為客戶提供一致的商品信息、價格、促銷活動等。其三，人工智能技術的應用。借助人工智能技術，構建智能客服系統，為客戶提供即時的在線咨詢和售后服務。人工智能可以通過自然語言處理和機器學習算法解決客戶問題，提供個性化的服務體驗，同時減輕人工客服的工作負擔。其四，運用物聯網技術，物聯網技術可以將各個終端設備連接起來，實現對商品和客戶的實時監測和管理。例如，利用物聯網傳感器技術，實現庫存的實時追蹤，以及定制化的供應鏈管理，提高物流效率，減少庫存積壓。其五，引入區塊鏈技術。區塊鏈技術可以提供安全可靠的數據交換和共享機制，加強零售服務體系的可信度，通過區塊鏈技術實現信任的去中心化機制，確保客戶個人信息的安全和隱私，同時也增強供應鏈的可追溯性和透明度。其六，實施個性化營銷。利用實時數據分析和機器學習算法，將個性化的推薦產品和促銷信息實時傳遞給消費者。這可以通過各種渠道，如網站、移動應用、郵件、短信等來實現。在大數據背景下，構建以客戶為中心的零售服務體系構建需要綜合多種手段，不斷創新和滿足客戶的需求，為客戶帶來更好的消費體驗，促進零售業務效益增長。

(三)引入多樣化信息技術，創新豐富零售模式

在大數據背景下，引入信息技術可以幫助企業更好地應對市場競爭，創新出更加契合市場發展的零售模式，在提升經營效益和用戶體驗的基礎上，實現傳統零售模式創新。為此，必須要引入多樣化信息技術、創新豐富零售模式。其一，以數據驅動個性化營銷。通過收集和分析大數據，了解消費者的購買行為和偏好，從而實現個性化的精準營銷。通過推薦系統、市場細分和定向營銷等技術手段，將產品和服務精準地推送給感興趣的消費者。其二，無人零售體驗。利用物聯網、人工智能和計算機視覺等技術，建立無人零售店或智能自助購物系統。消費者可以通過掃描商品條形碼、面部識別或手機支付等方式自主完成購物過程，享受便捷的購物體驗。其三，虛擬試衣和增強現實購物。利用虛擬現實和增強現實技術，為消費者提供線上虛擬試衣和購物體驗。消費者可以通過手機或其他設備，在虛擬環境中進行試穿，提前感受商品效果，節約時間和精力。其四，智能物流和供應鏈管理。利用物聯網、云計算和人工智能技術，優化供應鏈管理和物流配送。通過實時監控和預測需求，提高存貨管理的準確性和效率，降低運營成本，提供更及時的配送服務。其五，線上線下整合。通過整合線上線下渠道，提供多渠道購物體驗。消費者可以在網上瀏覽商品信息，并在實體店鋪中體驗和購買商品。同時，線上訂單和線下門店庫存實時同步，提供更好的購物環境和服務。在此基礎上，還應該構建科技支付、保障消費者信息安全。引入移動支付、人臉識別等技術，簡化支付流程，提升支付的便捷性和安全性，同時加強數據保護和隱私安全措施，確保消費者的個人信息得到有效保護，有效推動零售模式的創新。

四、結語

總而言之，大數據分析讓零售商能夠更好地理解消費者的需求和行為，通過收集和分析大量的消費數據，零售商能夠識別消費者的偏好、購買習慣以及需求變化的趨勢，從而更精確地定位產品和市場。未來，大數據在零售模式的發展會隨著大數據技術的進一步發展，零售模式將繼續朝著更智能、更個性化的方向發展。■