普华永道:你真的了解自己的消费者吗?

了解你的顾客群体以及他们的购物方式从未如此重要过。对于互联网公司而言,对消费者进行深入研究相对容易一些——购物者的数字行为里能透露出很多重要信息。但如果是一家实体店,则可能会处于劣势,因为难以获取太多关于到店顾客的信息。作为实体店,你所面临的挑战是:如何获得和线上客户数据一样有见地的店内客户数据?

这正是伦敦新西区公司试图弄清楚的。新西区公司是一个代表着伦敦邦德街、牛津街和摄政街周围六百多家酒店、餐厅和商店的组织,其成立的目的是让该地区成为全球领先的零售和休闲场所。要做到这一点,它需要找到吸引游客的方法,并说服他们在此地停留得更久,并进行更多的消费。但是,对于新西区公司的成员企业和世界各地的其他类似企业来说,成功依赖于使用和分析合适的数据,且须以合规、非侵入性的方式来获取此类数据,以便企业做出明智的决策,并以此获得切实的利益。

线上购物的显著增长,对传统的“高街”商店(主要商业区或购物区)来说,造成了如今无可否认的艰难环境。普华永道最近的一份报告指出,2018年,英国有2481家商业街门店关闭。然而,人们仍然喜欢线下购物。

实体零售商已经开始收集一些关于客户的信息,主要是客流量和部分消费数据,但这些数据往往存在缺陷、误导性或不完整等问题。例如,对购物者的街头调查往往是主观的,样本量通常较小。零售商还从免税购物退款中收集数据,尽管这些数据很有价值,或聊胜于无,但也有一定局限性。因为欧盟公民没有资格获得退税,所以此类数据没有计入欧盟公民的支出,同时,许多消费者的支出水平没有达到免税门槛。它也忽略了影响数据的文化差异——来自某些国家的消费者往往不倾向于退款。

最重要的是,这些数据点缺少了重要的细节:谁是你的消费者?他们来自哪里?他们喜欢哪些品牌?他们说什么语言?他们在你的商店或购物区停留了多久?他们在那里停留时还做了什么其他事情?

世界各地的零售商和面向消费者的企业都可以从新西区公司的做法中得到启发。新西区公司正开始在邦德街的试点项目中发展洞察能力,总结相关定量数据,从中获得的购物区消费和访问情况数据比单店数据提供的信息更为全面。该方法从收集区域内店铺现有的所有匿名财务数据和客流量数据开始,确保数据收集的过程符合全球数据保护条例(GDPR)。之后,将这些数据整合到其他能够揭示西区访客信息的相关信息中,如来自于移动电话供应商、伦敦交通局、全球航班预订和其它来源的数据——同样,所有的数据均须匿名且严格遵守全球数据保护条例。分析新西区公司的这些数据能够让数据科学家们在两周内快速总结出比之前更完整的观点,知晓是哪些消费者访问西区,以及他们是如何前来的。

在2017年依照此法获取的结果让人震惊,即使对于那些经验丰富的零售商来说,结果也一样令人惊喜。例如:
星期六是邦德街购物最繁忙的时间,但目标消费者(那些30多岁的有钱人)更喜欢周三和周四来购物。
圣诞节是国际游客前来购物的淡季,是本地消费者前来购物的旺季。
游客访问伦敦的时间因国家而异,且对全年的销售趋势有着巨大影响。零售商惊讶地发现,美国人和日本人在邦德街的消费非常高,而中国人的消费却低于预期(可能是由于该地区缺乏微信支付和支付宝支付)。

这类信息对零售商和广告商而言是极有价值的。如果你能了解你的客户来自哪里,就能知道你的销售人员应该会说哪种语言。你也可以像新西区公司一样,发现小部分来自特定国家的旅客消费能力较强。如果你了解到圣诞节期间的大部分购物者来自英国,你可以相应地定位你的营销、激励和促销机制。如果你知道你的客户如何往返,以及他们使用哪个机场和中转站,就可以更好地进行广告宣传,甚至可以想办法让这些客户的旅程更加便利。你可能还会发现其他可行的方法。例如,你可能会根据国际购物者什么时候来伦敦,选择在商店里提供不同的产品种类或尺寸/尺码。

先进的机器学习技术还可以从数据、测试场景和不同输入信息等方面提高数据探察的效果。例如,伦敦西区的分析显示,如果将营业时间延长到晚上,该地区可以产生4590万美元的额外收入。新西区公司的“全面洞察”(full insights)项目的第二阶段已经开始,该项目覆盖了购物区总共74条街道,调查结果将于今年晚些时候出炉。

从数据中进一步了解某购物区的消费者,从而选择更好的服务方式,这种做法并不仅限于零售业,而是适用于世界各地的各种情况。例如,通过收集和消化这类数据,城市可以更好地规划新医院或火车站的地点。数据预测分析可在智慧城市时代推动市政服务的改善。

此类数据项目凸显了数字世界中团结与协作的重要性。其他组织可能拥有对你有用的数据,你的组织也拥有可能对其他人有用的数据。通过将你现有的数据与外部的新信息相结合,然后对所有数据进行智能且创新地分析,你将最好地了解你的客户。拥有更好的信息,你就可以将数据转化为决策。

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