北京2017年5月25日電 /美通社/ -- 在大數(shù)據(jù)浪潮下，零售行業(yè)自我發(fā)展的訴求愈發(fā)明顯，與互聯(lián)網(wǎng)化的腳步伴隨而來的，是海量數(shù)據(jù)精益分析的需求。2017年2月20日，著名電商企業(yè)阿里巴巴集團(tuán)與零售老牌巨擘百聯(lián)集團(tuán)進(jìn)行戰(zhàn)略合作，也高調(diào)展示了零售行業(yè)數(shù)字化趨勢。

數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營的策略和思維，真正落地執(zhí)行，神策數(shù)據(jù)為零售行業(yè)支新招。

三大痛點(diǎn)掣肘零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析

針對零售行業(yè)提出的“人、貨、場”概念正熱，作為零售行業(yè)的三大核心分析維度，人、貨、場在數(shù)據(jù)驅(qū)動理念下展示出更為重要的作用。泛零售行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程中，以識別消費(fèi)者需求為核心，用數(shù)據(jù)指導(dǎo)企業(yè)精益化運(yùn)營，優(yōu)化企業(yè)供應(yīng)鏈的方式，可以真正應(yīng)對以下零售行業(yè)長期痛點(diǎn)。

痛點(diǎn)一：數(shù)據(jù)粒度大，精準(zhǔn)分析用戶難

每個零售企業(yè)都在傳統(tǒng)模式長期地積累下，在數(shù)據(jù)方面有過或多或少的探索，他們有自建數(shù)據(jù)庫，有月度報表傳遞信息。但是由于數(shù)據(jù)采集的困難和線上線下流量獲取難、打通難，導(dǎo)致傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方式時效性差、數(shù)據(jù)粒度大、無法將分析精準(zhǔn)到用戶級別、丟失大量用戶行為數(shù)據(jù)，無法在精細(xì)化運(yùn)營方面更進(jìn)一步，準(zhǔn)確獲知買家心理，從而提升銷售額、開拓市場。

痛點(diǎn)二：信息不對等，業(yè)務(wù)代表管理難

品牌商、經(jīng)銷商、商場超市構(gòu)成了銷售模式，業(yè)務(wù)代表需要定期對商超進(jìn)行巡店管理，及時了解購買者需求，合理把控貨物分銷策略，幫助經(jīng)銷商完成廠商銷售指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)銷售效率化、利潤較大化。

業(yè)務(wù)代表作為廠商與一線的連接紐帶，作用至關(guān)重要，因此對業(yè)務(wù)代表的科學(xué)化管理也成為零售行業(yè)一大難。如何迅速了解業(yè)代人員工作，規(guī)范業(yè)代人員業(yè)績考核，巡店路線如何掌握，傳統(tǒng)模式發(fā)揮作用始終有限。

痛點(diǎn)三：數(shù)字化轉(zhuǎn)型，電商平臺運(yùn)營難

各大傳統(tǒng)零售業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中紛紛建設(shè)了自己的電商 App/Web，如（百聯(lián)）i 百聯(lián)、（中商惠民）惠配通、（華潤萬家）e 萬家等電商平臺，無論是面向消費(fèi)者，還是面向經(jīng)銷商，他們都已經(jīng)在拓展線上渠道的道路上邁出了探索性的步伐。但與之伴隨而來的是線下數(shù)據(jù)與線上數(shù)據(jù)打通的難題，線上運(yùn)營模式與傳統(tǒng)線下銷售模式相互兼容的難題，線上運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)不足的問題。靈活融入電商玩法，合理打通線上線下，方能無縫轉(zhuǎn)型。

分析利器：神策數(shù)據(jù)“零售 DEMO”上線

針對零售行業(yè)業(yè)務(wù)特色，神策數(shù)據(jù)推出零售行業(yè)解決方案，通過模擬數(shù)據(jù)仿真的方式，展示零售行業(yè)三大業(yè)務(wù)類型數(shù)據(jù)分析場景：線上消費(fèi)行為數(shù)據(jù)、線下消費(fèi)行為數(shù)據(jù)、商店主訂貨行為數(shù)據(jù)。

零售Demo某留存用戶具體行為路徑

該案例綜合了幾種典型業(yè)務(wù)形態(tài)的新零售產(chǎn)品，用戶行為包含商店主的線上訂貨，消費(fèi)者在線上及線下的消費(fèi)。案例幫助供應(yīng)商或中間商客戶了解商店主用戶行為方式，訂貨偏好；幫助商店主了解消費(fèi)者的消費(fèi)方式、品牌與品類偏好，為實(shí)現(xiàn)單品管理提供了可能。

亮點(diǎn)一：用戶行為精確到個體，路徑一目了然

數(shù)據(jù)的粒度決定了數(shù)據(jù)分析的精確程度，神策分析不僅為使用者建設(shè)完備的數(shù)據(jù)倉庫，在分析模型中，也將用戶行為數(shù)據(jù)粒度精確到個人。如下圖，我們可以精確到每一位使用者的用戶行為路徑，了解同屬性用戶的使用情況，洞察消費(fèi)者心理，了解用戶訴求和使用難度，才能有的放矢，優(yōu)化運(yùn)營策略，提高留存降低流失。

神策分析零售 Demo 業(yè)務(wù)代表操作事件分析

亮點(diǎn)二：業(yè)務(wù)代表工作透明化

通過數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的配合，每個業(yè)務(wù)代表每日行為路線、巡店結(jié)果都可以清晰地展示為線圖、柱圖或餅圖。業(yè)務(wù)代表的客戶量、客戶分布、訂貨情況也可以與業(yè)務(wù)代表工作的數(shù)據(jù)放在同一系統(tǒng)中進(jìn)行對比分析，透明的數(shù)據(jù)有助于企業(yè)提升業(yè)務(wù)代表工作效率，解決多級分銷模式無法真實(shí)完成銷售指標(biāo)，提高企業(yè)收入的弊端。

神策分析零售 Demo 業(yè)務(wù)代表操作事件分析

亮點(diǎn)三：數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品運(yùn)營，優(yōu)化電商新體驗(yàn)

合理配置的數(shù)據(jù)概覽，可以實(shí)時檢測到 App 訪問情況、線上訂單情況、活動運(yùn)營拉新情況、多渠道廣告付費(fèi)情況、產(chǎn)品下單入口分布情況等。

神策分析零售Demo線上用戶行為概覽

事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、用戶路徑、點(diǎn)擊分析、用戶分群、屬性分析八大模型，幫助零售企業(yè)升級線上渠道，優(yōu)化 App/Web 用戶體驗(yàn)。

神策分析從產(chǎn)品、運(yùn)營、營銷多方面提供數(shù)據(jù)支持，幫助業(yè)務(wù)人員分析用戶行為，線下與線上數(shù)據(jù)的打通，集成零售行業(yè)供應(yīng)鏈多端數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)無縫對接，為多維分析數(shù)據(jù)打下堅實(shí)的基礎(chǔ)。

通過數(shù)據(jù)分析驅(qū)動傳統(tǒng)零售行業(yè)新轉(zhuǎn)型，既是一個產(chǎn)業(yè)新時代化的舉措，也是大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展的新篇章。神策數(shù)據(jù)零售行業(yè)解決方案現(xiàn)已推出，歡迎廣大零售企業(yè)試用。

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