新零售如何应用大数据？衣柜十大品牌德维尔

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数据化营销显然是新零售的一大特点。在谈到新零售时，人们几乎无一例外地都谈到大数据。甚至有人说新零售的目的，就是为了获取大数据。那么，大数据果真如此重要吗?大数据与新零售究竟是怎样的关系?大数据在新零售中究竟扮演怎样的角色?新零售如何应用大数据？衣柜十大品牌德维尔。
本章就来认识一下大数据，认识一下大数据在新零售中的作用。数字化营销毫无疑问，新零售是数字化营销。在新零售的运营中，我们需要尽可能多地获取用户数据，并通过对数据的科学分析，发现用户的需求和消费行为规律，从而更好地制定营销策略，从而实现“更好的用户体验”和“更高的运营效率”。数字化运营简单地说就是收集数据、分析数据和应用数据三个方面。阿里巴巴集团CEO张勇在“2016新网商峰会”上解读了新零售的未来时指出：走向新零售非常重要的标志是要完成消费者的可识别、可触达、可洞察、可服务。每个企业都要走向数据公司，才有可能走向新零售。我们曾在第三章中描述究竟什么是线上线下一体化时，也把线上线下一体化的数据运营当作是新零售的一大特征。第一步是数据的收集。对于线上运营来说，数据的收集不应该是一件难事。用户与商家的所有信息互动的内容，都可以通过一定的技术记录下来。难点是线下的数据收集。传统营销中，企业基本上没有收集任何有关用户的信息，更不用说收集用户在线下每个触点与企业的互动内容了。这实际上也成了新零售变革的一大难点。但是，可能也正因为这个原因，线下用户与企业互动内容的数据收集同时也是新零售建设的一大亮点。如果我们能够做到的话，这不失为新零售发展的一大进步。不过这也带来了一些问题：有些人是为了收集数据而收集数据，只顾一味地展示其收集数据的能力了，甚至以为这就是新零售。数据收集只是数据运营的一个部分，而数据运营也只是新零售的一大特点。千万不能将数据收集的技术等同为新零售。数据收集后就是数据分析。这个阶段可以分为两个相对较独立的步骤：变量的形成和数据的分析。我们收集到的用户触点数据基本是原始数据，这些数据还需要进行加工，形成可以用作系统分析(特别是统计分析)的变量化数据。这样数据才能够用来进行统计分析。对于数据的分析，我们在本章还要做详细的分析，这里就不多做解释。最后是数据的运营，也就是根据数据分析的结果来制定具体的营销策略，这包括产品或服务的选择、价格制定、促销方案的确定、目标用户的选择、促销信息抵达目标用户的方法，等等。在这个过程中往往会出现这样的问题，就是数据分析人员与营销策略的脱节。数据分析本是为营销策略服务的，但是在营销策略还不是十分明确时，数据分析可能只是为了分析而分析，缺失了分析的目标。而没有目标的分析则很可能使分析迷失方向，因而导致在对数据分析结果应用时产生误解误判，从而使得基于数据分析基础上的营销策略失效。在掌握新零售数据运营的基本情况后，我们需要记住一点：新零售没有数据是万万不能的，但是数据也不是全能的。