| huozm32831 |
2022-07-11 08:55 |
移动互联网的新常态下，零售行业特别是服装之类的时尚快消品领域，常常面临着市场需求的快速流变，因此需要具有更强的动态分析和处理能力，以便及时精准的定位消费诉求，实现市场目标。
近几年快速兴起的大数据、云计算、智能算法等互联网信息化技术，为零售品牌应对快速变化的市场环境和消费诉求，找到从日常运营到重要决策时各种问题的最佳解决方案提供了有力支撑核心途径。通过对大数据的有效采集、分析和处理，零售商可以及时补货、上架、热销爆款，找到未能促成购买的深层原因以及明确目标客户群体对品牌的价值期待等。
需要注意的是，大数据驾驭能力的提升不仅需要有效的数据信息和分析模型，更要与品牌自身的业务洞见和管理变革紧密结合，并从明确需求性、追求可得性和确保结果性三个方面综合考虑，构建大数据分析模型。
1. 明确需求性：虽然大数据分析的基础是庞大的数据规模，但这并不意味着零售商要毫无侧重的进行数据采集；相反，商家应该基于品牌使用需要在特定范围内收集各类数据信息，以避免数据冗余或出现过多无用信息。
2. 追求可得性：采集到数据信息要想持续为品牌分析判断提供支撑，还需要在具体实践中不断规范、调整、改进，提升数据信息的准确性、规范性和实时性，从而逐步打造零售品牌内部可靠的大数据库。
3. 确保结果性：品牌和零售商在对大数据信息进行分析、处理和挖掘时，不能被束缚与数据分析模板，而要基于具体的场景特质、技术能力和业务洞见，灵活机变的处理数据信息，确保能够从数据分析结果中获得需要的内容。
特别是在数据无限丰富膨胀的移动互联时代，品牌和零售商最初完全没有必要将各种大数据信息都运用纯熟，而只需充分挖掘、利用最容易为自身创造价值的内部销售和客户关系数据，便能够大有所为。
至于那些包含着消费者深层诉求的外部数据，则需要长期开拓、持续探索，需要相关技术与分析能力的不断提升。对此，零售品牌可以寻求外部合作伙伴形成数据联盟，以拓展消费者信息的获取范围和角度，从而构出全面反映消费者特质和多层次需求的大数据分析模型。
虽然大数据技术在各行业的应用还处于起步阶段，但其所描绘的精准化营销图景却引起了众多商家的极大兴趣，吸引着零售品牌投入到大数据技术研发和数据分析能力建设上。
大数据在业务策略和精准营销方面的巨大价值是任何零售品牌都无法忽视的，也是新常态下零售行业转型升级生实现跨越式发展的有力支撑。
例如英国奢侈品品牌，Burberry通过大数据的信息挖掘和分析，对目标客户群体进行了细分定位，进而根据细分客户的消费和需求痛点实现了精准化营销推送。针对VIP及高消费客户推送新品预览会邀请；针对白领客户推送打折促销信息。
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