大数据加物联网将零售业推向智慧化
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众所周知,美国第二大零售商Target运用独创的怀孕预测模型,几年前缔造了“比父亲还更早知道女儿怀孕”的惊人案例,可谓大数据(Big Data)的经典教材,某种程度上,也称得上是促发智能零售风潮的触媒之一。
透过IP摄影机或数字广告牌,将有助于零售业汇集人流分析所需信息,进而依据Target Audience喜好与需求,设计出可望一击中的之促销方案。
令人不禁好奇,Target如何做到此事?主要是先归纳以往大量怀孕顾客的消费数据,再据此进行反复测试与实验,终至打造预测模型,列举乳液、无味香皂、洗手液、浴巾、凡士林、棉花球、钙片、锌或镁营养补充品…等等特征值,假设某女性顾客原本几乎不买这些商品,惟从某时间点起,竟开始加以采购,且购买频率、数量不断攀升,其怀孕机率就很大,甚至预产期也可被加以预估。
但零售业者悉心建构怀孕预测模型,绝非只为了炫技,终极目的仍在于创造商机。譬如多数孕妇在怀孕6个月时,通常倾向采购孕妇装、孕妇用维他命等商品,此时零售商如果可以适时提供对应促销活动,便可望掳获顾客欢心,使之成为零售商的忠诚客户,藉此再添一桩长线利多题材。
根据研究机构提出的报告,在美国,假使零售业者善用大数据分析技术,其毛利便可望激增逾6成,同时在每年提升0.5%~1%生产力,成效实为显而易见。另有调查数据显示,35%营销人员认同,巨量数据分析技术有助于推动个人化营销,使消费者更加有感,而已投资大数据的企业,其股东权益报酬率较诸其他企业,平均高出3成有余。
借助大数据分析 洞察消费行为
无怪乎消费行为的研究分析,跃为时下显学,也成为成就智能零售大业的敲门砖。但不可讳言,要想深入了解消费者行为及习惯,乃至于挖掘消费者不自觉的深层购物意识,则不单需要倚靠会员采购记录、POS销售数据,更有必要多方援引包括社群、问卷、地图、气象、政府Open Data等其他素材,甚至需要其他企业结盟以取得其会员数据,最终将里里外外数据汇聚成为数据集(Data Set),此后再搭配必要的算法分析,就可望更加看清消费者的全貌,继而提供销售策略的精准度。
正因如此,对于零售业者来说,巨量数据的处理能力愈来愈重要,实有必要于内部建立巨量数据分析团队,透过这群人对于统计或资料采矿技术、以及垂直产业知识的娴熟掌握,以期探求每一消费者的行为习惯,再从这些既定模式中理出头绪,拟定一击中的之营销计划。
然而值得一提的,倘若用心的人士仔细探究近一、二年所有附挂智能二字的相关应用素材,理应不难察觉,意欲成就任何智能应用,巨量数据分析固然是个中关键技术,但绝非独挑大梁,尚需搭配前述已提到的社群媒体,以及云端运算、移动化、物联网(IoT)、API经济等其余科技元素,方能构筑为完整拼图;智能零售,当然也不例外。
在上述各类型技术题材中,无庸置疑,迩来炙手可热的物联网,显然可被视为形塑智能零售的重大推手,而综观物联网,里头无非就蕴含着感测、连网与应用等三大主轴,其中的感测部分,无疑正是促使后续美好蓝图得以实现的基础入门,更是让一个个Small Data演化为高值化Big Data的幕后英雄之一。
善用感测装置 捕捉目标客户行为举止
因此零售业者可考虑针对商业场域的出入口,抑或内部的重要动线,安装IP摄影机、交互式数字电子广告牌,进而搭配运用人脸辨识技术,藉此推动人流分析,摸透来访消费者的年龄、性别及一切行为,如此一来,便有许许多多创意发想,可望在此一分析过程中应运而生。
举例来说,当商家利用交互式数字电子广告牌,播送林依晨或金城武等高人气红星所主演的广告短片,事后就可进行统计,究竟在哪些时段、哪位广告明星、哪些商品诉求,会吸到哪些类型的TA(Target Audience)观看,乃至于这些TA在观看广告的前中后段过程,其肢体行为的变化为何,凡此种种细腻讯息,只要业者掌握得愈多,就愈容易抓住不同消费群的喜好与需求,以作为商品布局的参考依据。
再举一例,假设业者经由前述人流分析后发现,每当周六下午3~5点,总有大量男性中学生顾客,群聚观看某宅男女神所主演的广告短片,此后不自觉地走到其他区域的货架,选购宅男女神所代言的该项商品、或类似商品;有了这个重大发现后,业者开始在交互式数字电子广告牌周围触目可及的邻近地带,特意配置了与该男女神相关的各类商品,或是迎合男性中学生偏好的热门电玩游戏,此举果真有效带动销售绩效的上扬。
一体两面,零售业者亦可根据分析结果,避免从事无谓的促销活动。延续前述例子,既然这群TA、也就是男性中学生,周一到周五白天时段于学校上课,这段期间便无需进行对应的促销方案,反倒应该锁定此时段经常现身的家庭主妇等其余TA,灵活祭出不同诉求的方案,好让智能零售的价值得以彰显于极致。