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從零售業的 4 大趨勢,來看企業數據處理趨勢
2021/06/08

數據中台的概念最早是由阿里巴巴集團所提出,用意在阿里集團內部各種B to C的服務,創造出One ID、One Data 、One Service的數據管理服務平台,而阿里主業多為零售相關,故目前為止零售業或行銷科技公司是各產業中最急迫需要數據中台的。我們來看看目前零售業的趨勢和數據中台發展的關聯。

  1. 線上與線下數據整合: 整合地端、雲端數據與第三方的數據,同時運用線上數據處理工具,抽取關鍵指標,形成客製化的數據集。 從提出需求到拿到報表,數小時甚至分鐘就獲得,就能用第一手的數據進行銷售佈局、調整行銷策略等。以美妝店為例:地端POS機及APP購物、Web購物,甚至在其他購物平台的商店等各種通路,如何整合所有數據以做用戶360分析、及時銷售及庫存報表、針對用戶偏好的行銷活動成效監控等等需要快速取得的報表。

  2. 即時數據客戶分析: 利用數據驅動管理,用精準的數據來指導自己的工作;視覺化圖表都要比單純數位或文字的報表更加直觀,更能促進決策。為協助行銷人員調整行銷策略,一個能夠即時地收取客戶全面的數據(跨平台、跨區域、跨裝置),收集愈完整、分析愈快速,行銷管理階層能愈快地因應市場變化並取得市場先機。

  3. 企業的反應速度追上數據的生產速度: 企業的回應速度追不上數據的生產速度,是數據驅動運營的關鍵問題。 一.第一手數據需要直達第一手分析。 二.第一手分析需要直達決策人。三.第一手決策需要直達執行團隊。 完成從數據到行動的全過程,只有數據-分析-決策-執行全部秒級回應,才能保證企業的回應速度跟得上數據的生產速度。

  4. 行動端數據分析加速零售行業發展: 零售實體店將與大數據全面整合,不光是傳統零售行業往線上商城上轉移陣地,而是連實體店也能利用數據來優化整個業務鏈條。 其中最關鍵的工具之一,就是支持行動端分析的溝通協作工具,它可突破時間和空間的限制,全方位助力企業管理數據化。例如:會員靠近或拜訪實體店面,商家能即時推播個人化推薦及相關優惠,刺激顧客的消費。可見數據分析不只是線下輔助線上,線上也可促進線下銷售。

零售業的多通路、多平台、線上線下、B to B to C或B to C等特性,使得店家要收集到全面的客戶數據難度非常高,多數仰賴行銷分析公司、廣告商或平台商在行銷策略及推廣方式上給予建議,店家本身對數據的掌握度仍不夠深,對客戶的了解也不夠全面;企業若要做到全面自動化、智能化,數據中台的角色至關重要,因為所有的數據在分析前必須先將數據收集好、梳理、過濾,並能夠即時地取得運算結果方便數據分析人員做更深層的挖掘、產出再行銷名單或給BI人員做視覺化報表,如今,這些工作都可在數據中台上實現,可見,當下零售業的趨勢驅動了數據中台的普及化。

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