直击2019云栖大会,袋鼠云分享新零售数据中台搭建五步法

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“新零售”概念诞生后,开始席卷各个消费品细分行业,对品牌商及零售企业都带来了巨大的变革性影响。以数字技术推动“新零售”已经成为一场全社会发展的浪潮,传统的服饰、快消品牌商如何实现数字化转型成为眼下最迫切的课题。

9月26日下午,袋鼠云新零售数据中台副总裁张旭(花名:老虎)受邀出席云栖大会,与在场嘉宾分享《数据中台——快消品行业全面数据化最佳实践架构》的主题演讲。张旭表示:“新零售”是以消费者需求为中心的数据驱动的泛零售形态,而实现数据驱动的核心关键则在于搭建企业的数据中台,构建全域的数据共享中心。

直击2019云栖大会,袋鼠云分享新零售数据中台搭建五步法

直击2019云栖大会,袋鼠云分享新零售数据中台搭建五步法

数据中台是船,数据应用是帆

张旭在演讲中还表示:对于企业来说,数据中台的意义类似船身,只有数据基础夯实了,才能将数据应用于业务中,更好地支撑业务,让数据赋能业务。数据中台的价值与意义在于:数据中台是企业全面数据化建设的基础平台,中台汇聚了企业的全域数据。搭建好数据中台,企业的数据应用建设成功率将提升100%,数据应用建设周期缩短50%,推动数据治理和检验数据治理成果,绘制企业数据化建设路径、指导建设过程。

借助数据中台,品牌商可以发掘线上线下消费者数据背后的价值,实现对顾客的全方位用户画像,针对顾客进行个性化产品推荐,帮助企业进行客户群体分析、精准客户 营销 、实时销售分析、库存分析等场景。

直击2019云栖大会,袋鼠云分享新零售数据中台搭建五步法

五步构建数据中台

基于袋鼠云在数据中台建设过程中的丰富经验,袋鼠云团队总结出了“数据中台搭建五步法”。零售品牌商只需遵循以下5个步骤,即可有条不紊地搭建数据中台,从而实现用数据赋能全域 商业 获取长续竞争优势,通过场景、互动、链接、体验来提高品牌粘性,创造新客群、新需求和新服务。

第一步 数据资源盘点

梳理企业自有的数据资源,对企业的数据资源情况做初步评价,初步分类、筛选出有价值的数据,提出数据资源建议。

第二步 数据应用规划

清晰描述所有业务场景,数据应用场景,梳理相互之间的关系,描述数据应用场景所需指标、标签、数据API,及成本评估。

第三步 数据中台建设整体规划

数据中台致力于基于“ 互联网 +”时代的数据价值思考,帮助零售企业构建“全”、“统”、“通”的大数据体系,搭建全域数据共享能力中心,从而为上层的数据应用提供数据支持,助力企业数字化,提升企业竞争力。

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第四步 数据应用实践

数据中台的整体建设包括数据上云、数据同步、数据建模、连接和萃取、数据应用开发和数据校验6个主要阶段(或步骤),其中2、3、4是数据中台核心的建设内容,数据上云是基础,数据校验是最后交付质量的保障。

直击2019云栖大会,袋鼠云分享新零售数据中台搭建五步法

第五步 数据运营体系构建

数据中台能够成功,并对企业起到正向的影响和作用,不仅仅靠产品的能力、实施方的技术水平,更多的要靠企业后期科学的管理与运营,需要建立一个专业的运营数据中台的团队,负责对数据中台新增的数据需求、场景需求、权限变更等问题进行管理。

直击2019云栖大会,袋鼠云分享新零售数据中台搭建五步法

某乳业新零售数据中台

某乳业集团经过近10年的企业信息化系统建设,构建了ERP、SRM、CRM、EMP、DRP、营销系统、数据仓库、报表平台等数十个系统,支撑了业务的高速发展。为了更好的实现业务数字化转型,该客户也沉淀了较为丰富的业务数据,包括线上线下用户、商品、积内容等数据。然而这些数据散落在系统的每个角落,数据孤岛现象严重,缺乏统一数据分析体系,难以实现数据驱动运营。

袋鼠云携手阿里云为该客户打造数据中台解决方案,帮助客户完成数据打通、统一数据标准、搭建数据化运营体系等三个方面的建设,帮助实现数字化转型。

直击2019云栖大会,袋鼠云分享新零售数据中台搭建五步法

方案成果 ——

消费者洞察

会员洞察:打通全域会员数据,构建会员标签体系,并依据会员生命周期分析框架,梳理从潜客识别、拉新、复购、忠诚、流失等阶段的场景诉求,为会员运营团队提供丰富的数据支持

会员积分洞察:通过积分异常行为的跟踪分析,识别恶意积分用户、流失积分用户等用户类型,为会员权益体系的规则优化提供数据依据

营促销洞察

营销活动:打通营销端、门店终端等数据,帮助销管部门快速掌握有效活动场次、无效活动场次,为活动绩效评估提供客观的依据,同时可以识别不同区域消费者的营销偏好,为活动策划提供数据支持,

异业联盟:接入移动终端的行为数据,围绕线上(积分消费平台)商品上下架、商户管理、商品活动策略调整等管理目标,建立分析体系,并为线上业务(积分消费)的优化和提升提供数据支持

渠道洞察

终端门店:针对门店进、销、存管理过程,建立终端门店的业务分析场景,梳理相关指标与维度,为终端门店管理提供数据依据

导购管理:针对导购销售表现、数据表现、学习能力等方面,建立分析指标体系,并构建导购画像,为销管部门合理优化导购绩效评价体系提供数据支持

一方LBS

融合消费者动态、静态位置信息,消费者特征、行为标签,门店位置信息,商圈位置信息,终端实际销售信息等5大类一方数据,支撑集团开展基于位置的全域会员的精准营销和客户运营。

客户体验及服务

会员C端触点:融合行为数据、交易数据、会员信息,从商品价值、内容价值、用户活跃度等层面为用户运营团队及时调整用户运营策略提供数据支持。

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