零售行業大數據解決方案

市場背景

隨著互聯網、移動互聯網的飛速發展,以及電子商務的異軍突起,顛覆了人們傳統的消費觀念,使得零售業的發展遇到了前所未有的挑戰。2017年,當中國電商企業再度創造日銷售額新高時,大洋彼岸的美國零售業正遭遇寒冬。據美國“商業內幕”網站報道,全美有6400多家商店即將歇業。曾經的美國商業燈塔——大型購物中心,正在以驚人的速度關閉。

在互聯網+大數據時代,零售業有更多機會與用戶接觸,包括傳統的線下交易、官網、APP、微信等諸多渠道,讓企業有機會更全面的了解用戶,了解用戶的需求與偏好,將成為零售企業運營的核心,通過大數據技術采集與分析用戶行為模式與特征,為客戶提供個性化的體驗和服務,將“被動銷售”的零售模式轉變為“主動發現用戶需求”的模式。

因此,中國零售業已進入大數據時代,如何能夠充分利用大數據、人工智能技術了解用戶、提升企業競爭力和管理決策的準確性是所有零售企業面臨的重大挑戰與機遇。


昆侖聯通解決方案

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方案流程圖

昆侖聯通零售行業大數據解決方案,從用戶數據整合、用戶畫像分析、智慧營銷三個方面,助力零售企業進入大數據決策時代。


用戶數據整合

互聯網飛速發展的今天,如何獲得數據是企業數字化運營的第一步。零售行業因場景多、情況復雜,在數據收集方面有一定難度。

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昆侖聯通零售業大數據解決方案,整合企業各個渠道數據資源,讓數據相互連通,去除信息孤島。聚合用戶搜索行為、上網環境、購物消費、使用情景、行業交易等時時動態數據,獲得人群標簽和廣告模型。

多渠道對接

整合內部數據池、電商平臺、搜索引擎、物流配送、網盟、共有數據云等多渠道數據資源;

跨屏對接

基于cookie和賬號體系的跨屏追蹤技術,可跨平臺、跨應用、跨設備,包含互聯網電視、穿戴設備、智慧家電等;

多類別對接

對接多個行業,例如汽車、金融、教育、房產、電商等。


用戶畫像分析

面對不同來源,不同類型的海量數據,如何對其進行分析整理,從雜亂無章的數據堆砌,轉化成可閱讀、可分析的數據報告,識別潛在用戶,是大數據時代零售行業必須面對的問題。


昆侖聯通零售業大數據解決方案,采用第二代基于cookie的人群分析模型,將過去30天內活躍的cookie人群進行實時數據更新與分析,進行數據拉通,利用商場內客流分析、客戶來源分析,構建完整標簽體系和用戶畫像。

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基礎屬性:性別、年齡、學歷、行業;

環境屬性:城市、地點、上網時間;

媒體屬性:瀏覽媒體、瀏覽內容;

消費屬性:消費水平、消費頻次、消費心態;

行為屬性:搜索品牌、搜索產品;

心理標簽:智能語義分析瀏覽內容、媒體的關注點,網頁熱力圖;

時空標簽:細分區域,識別市中心、高新產業區等地域;

興趣標簽:歸類整理20大類,350萬個興趣點;

終端來源:操作系統、瀏覽器。

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智慧營銷

大數據時代,消費者正處在一個信息爆炸的環境。用戶通過網絡媒體、社交平臺等方式彼此溝通,獲得大量商品信息,消除了用戶與零售商信息不對稱的情況,傳統零售模式已不再適應社會的發展,零售企業也需要數字化轉型。

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昆侖聯通零售業大數據解決方案,針對門店顧客流量智慧運營,從客戶識別,智能導流,精準引流,會員拉新,沉睡會員激活,流量金融變現等角度切入,設計完成一整套的分析模型與體系。

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昆侖聯通零售業大數據解決方案,利用人群定位子系統,根據用戶的瀏覽特征、歷史瀏覽、廣告互動、時間地域等信息,通過權重評估更新入庫,建立科學系統的人群標簽,進行廣告投放,對精準營銷提供有效支持。

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技術框架

價值與收益

昆侖聯通作為國內領先的整合式、一站式IT技術服務商,為零售行業企業提供最前沿的大數據分析解決方案。通過深入分析企業用戶特征,以精準的用戶畫像為基礎,幫助企業維護已有客戶,挖掘潛在客戶,全面發揮數據資產價值。同時深度結合用戶需求和企業特點,突破傳統零售企業限制,向互聯網營銷轉型,制定運營戰略,實現精準營銷,助力零售企業進入數據決策時代。



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