Using Big Data to Help Retailers Improve Their Business

使用大數據幫助零售商改善業務

21世紀之前的零售遊戲計劃相當簡單，尤其是購物中心。如果你有預算，你只需要開一家店，投資一些廣告空間。零售業現在處於不斷變化的狀態，很多人指責網購殺死了線下零售。

官方購物中心被定義為「由一棟或多棟建築物組成的商店，代表商家，其人行道相互連接，允許遊客在單位之間行走。」在這個地方，客戶可以在多個品牌和行業中獲得他們想要的東西。國際購物中心協會（ICSC）指出，2015 年底購物中心入住率達到 93.2%，是自 2007 年以來的最高年終水平。

當今購物中心面臨的主要挑戰

缺乏客戶洞察力

購物中心通常從客戶那裡，收集到的洞察力有限。他們通常使用總收入，或分類級別的收入數據，並使用訪問計數硬體，來衡量訪問者數量，但很少收集有關不同訪問者特徵的資訊。

有限的可見性

大型購物中心通常對其運作方式、哪些商店帶來最多人流量，以及如何最有效地使用設備的可見性有限。更重要的是，缺乏可見性會導致低效的變化，因為決策依賴於直覺而不是數據。

在線競爭導致客流量和頻率下降

電子商務改變了零售格局。購物中心不僅面臨與其他購物中心的競爭，還面臨來自全球電子零售商的競爭。網購的便利特性間接地減少了商場的人流。

商場的解決方案是什麼？

同一個大柱子的購物中心時代已經過去了。購物中心應重新設計策略，以適應目標市場的需求，並以一流的體驗脫穎而出。顛覆性技術已經在幾乎所有行業中牢固確立，並對購物中心產生了深遠而持久的影響。

槓桿數據很重要！

在大數據時代，作為購物中心的決策者，他們可能想知道如何利用數據，來產生有價值的見解並改善他們的業務。例如，利用數據為購物中心帶來流量；增加店鋪與店鋪之間的交叉銷售，加強有效的店鋪佈局等。

根據 Lightspeed 的零售技術採用報告指出，26% 的零售商表示他們計劃在 2016 年底之前，利用數據分析做出更好的業務決策。同樣，購物中心也應該這樣做，數據可以幫助購物中心創建一個為客戶提供更好的體驗，並增加購物中心的整體收入。

數據旅程的 4 個階段

大數據不是技術，它是關於回答業務問題和創造價值。購物中心的決策者可以經歷數據旅程的四個階段，從收集數據到獲得商業洞察力。

階段 1：購物中心系統大多數購物中心

的決策者都應該有一個 CRM 軟體，來收集客戶的性別、年齡範圍等一般資訊。他們還可能透過 Wi-Fi 系統和停車場系統，收集諸如瀏覽器歷史記錄、地址、耐用性等數據。他們中的一些人甚至有一個商城應用 app，來擴展與客戶的網路。透過提供在線上優惠券、會員專屬計劃，進一步了解他們的興趣和行為。

階段 2：購物者身份

由於公司不同部門使用的系統很多，他們可能會收集數百萬重複的數據。對於公司來說，打破數據孤島（數據孤島是組織中，只有一個組可以訪問一組數據，或數據源的情況）並將數據整合為購物者標識符非常重要。它有助於透過客戶的電話號碼、電子郵件和車牌號等個人資訊，連接部門的所有數據。它將一個人的各種資訊合併成一個記錄，沒有重複。

第三階段：特徵

當不同部門的工作人員搜索特定客戶的資訊時，數據湖將顯示其一致的特徵。例如，性別、年齡範圍、用戶旅程、興趣和兌換歷史。它們可以生成許多其他特徵，具體取決於數據收集的寬度和深度。

第 4 階段：用例

數據整合後，有幾個用例可以幫助商場獲得有價值的業務洞察力。從行銷方面，它允許從購物中心了解客戶，並了解他們的個性化需求。此外，它還可以進行用戶旅程分析和細分，以進一步研究客戶的購物行為，並規劃購物中心的行銷目標。商場決策者還可以利用數據，客製化推薦引擎，為遊客提供獨特的購物體驗。如圖1所示。

圖1

企業可以從數據中獲得什麼洞察力？

優化資源

購物中心的決策者利用數據分析，來優化他們的資源，例如確定正確的安全服務、簡化維護活動和更好的事件管理。此外，數據可以幫助商場根據區域的品質，來優化租戶租金，尤其是在商場人口稠密的區域。

改善客戶體驗

在線上購物為消費者提供了最大的便利，這是購物中心永遠無法與無休止的產品選擇，和價格比較競爭的。即便如此，購物中心也需要朝著不同的方向發展。創新商場融入增值元素，試圖將商場重塑為新的市中心，商場可以根據客流量數據組織一些活動，如現場音樂、卡拉OK之夜、遊戲之夜等活動。透過審查這些活動的結果，來進行客戶分析，以衡量哪些事件會吸引更多訪問者訪問其網站。

完善行銷計劃

了解商場的目標客戶和他們喜歡什麼，只是行銷的第一步。透過分析客戶人口統計資訊和興趣，行銷人員能夠創建客製化的行銷資訊。它使購物中心更容易了解他們的客戶是誰，並為他們提供最合適的行銷資訊。

零售世界正在發生巨大變化。為了避免成為不再滿足公眾需求的落後者，決策者必須擴大對購物中心的視野。大數據是購物中心的未來，尤其是擁抱大數據的人更有可能成功，他們可以更快地學習和適應業務需求。