数据分析 – 让零售业再现生机

作者：Tableau 大中国区总监 叶松林

瞬息万变的经济环境、难以捉摸的零售业销售情况、日益冷清的大型卖场–这一切都给本土零售业带来了重重困难。但是，我们也在黑暗中看到了一线曙光。

进入数字时代，技术和数据的有效使用成为帮助企业颠覆传统的动力，也势必将改变零售业的格局[1]。近年来，“全渠道零售”成为了热门词汇，因而了解客户及其需求变得尤为重要。

只有充分了解客户的偏好，打造真正的无缝购物体验，零售企业才能重新找回立足点，获得消费者的关注。做到以下几点，零售商就可以利用先进的技术和数据分析手段，将现有业务信息转化为利润：

1.    让分析师之外的员工也能够充分利用数据

过去，数据分析只是技术专家和 IT 人员的事情。他们分析大量数据，将报告呈递给企业决策者。但这些分析结果的时效性和相关性却无法保证，因为客户会改变，他们的品味和偏好随时都在发生变化。

根据麦肯锡全球研究院的报告，零售商在企业范围内推广数据分析，可使营业利润率提高60%以上。与其依赖和等待专家团队来提取数据中的有用信息，零售商应该为一线业务人员提供相应的技能培训，让他们也能够快速分析和利用数据。“数据孤岛”早已成为过去，如今数据的提取和分析也不再需要长时间的操作。随着自助分析功能的兴起，原本不具备高级分析技能的业务人员都可以利用简单、交互式的可视化分析技术成为数据专家，更好地了解自己的客户。

现在，只需几次点击，我们就可以快速高效地解析数据，将数据见解转化为决策，并付诸实践。借助这些见解，零售商还可以在旺季高效分配资源，通过检测数据中的异常值来实施最新的促销活动，让店内获得最佳的陈列效果。

美国最大的独立可口可乐装瓶商Coca-Cola Bottling Company (CCBCC) 在使用Tableau之前，尽管IT和业务部门都竭力想了解彼此的需求，但仪表板每月才刷新一次视图，其过程包含了1000多个步骤，极大地限制了工作效率。此外，受到设备的限制，现场销售团队和主管人员必须在办公室才能查看到最新的数据报告。在他们使用Tableau之后，IT和业务部门建立了非常有益的合作伙伴关系。公司超过800位员工可以定期通过移动设备访问仪表板，并且轻松得到每日更新。Tableau在让CCBCC团队提高了工作效率的同时，也帮助他们提升了跟踪和减少损耗的能力。

2.    投资“智能”零售提升数据质量

只有更好地使用数据和技术，零售业才能掌握时刻变化的趋势。物联网 (IoT) 设备的数量预计将在 2020年达到现在的三倍，商品的连接性已经成为消费者期待的一项重要功能。

信标、Wifi 传感器、射频识别 (RFID) 标签，甚至显示屏都可以用来跟踪购物者和商品的动向，以便从商品的销售活动中收集有关消费者行为的数据及见解。世界上首屈一指的零售商梅西百货在美国 45个州拥有885家店铺，和一个电子商务平台。梅西在店内使用射频识别 (RFID)标签，结果表明，自从商店里使用了这种标签，库存准确率从原来的63%提高到了95%。实际上，商品、商品展示设备，甚至人行通道都安装了先进的传感器来收集和传递需要分析的消费者数据。例如，有关购物者动向的数据能帮助零售商了解哪些店内营销效果最好，哪条人行通道的购物者最多。随后，营销团队可以使用这些信息来确定哪条购物路径可以实现销售增长，并进行营销。

数据量的增长将为我们提供更多便利，使我们能够持续利用可付诸实践的见解，提高库存分配的效率，在当下为日益精明消费者提供更加智能的购物体验。

3.    全渠道数据整合实现无缝购物体验

毫无疑问，如今消费者受过更好的教育，更加了解数字技术。他们通过浏览微博或微信找到自己喜爱的产品，通过百度搜索详细信息，在决定是否购买之前，他们还会查看用户评论。

购物者也在寻求便利、灵活和快捷的购物体验。因此，要全面提升客户体验，“全渠道”是正确的方法。现在，我们必须通过整合全渠道数据来对消费者进行全方位观察，理解并满足他们的需求。成功的零售商必须能够同时查看和理解商业渠道数据、供应链数据和客户数据。Tableau支持跨数据库联接，能够联接来自诸如 SQL Server 和 Oracle 等不同数据源的数据，并将集成数据源发布到 Tableau Online 或 Tableau Server，实现与他人协作分析数据。

此外，时机至关重要 – 零售商必须能快速从客户购物的历程中提取数据，然后通过使用一些便捷的工具有效进行数据可视化，并向消费者推送高度相关的个性化促销信息。

作为新加坡的成熟零售品牌，Metro有大量数据需要整理分析，包括过去十年所有的销售、交易和客户数据，并且不同信息源的数据格式也不同。过去Metro的IT人员会收到许多整理分析数据的需求，经常需要几周的时间才能完成一份数据报告，极大地影响了Metro的工作和决策效率。

选择 Tableau 之后，Metro的数据分析过程由过去的几周缩短至几秒。对消费者购买历史的分析，可以帮助Metro建立顾客画像，了解客户感兴趣的商品，有的放矢地开展营销活动。在节约广告开支的同时，提高客户满意度。

借助自助式数据分析，零售商现在有能力打造无缝的购物体验，并在渠道间保持一致：与客户建立私密的关系，营造个性化店内体验；同时，他们能够更好地了解消费者，并通过及时向消费者传递精准的促销信息获得消费者的关注，从而影响消费者的购买决定。

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Tableau零售业Viz

[1] Tableau，2017 年 6 大趋势 – 零售分析（英文），2017

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