追隨每個消費者美麗的腳步--另一隱蔽戰(zhàn)場：通過大數(shù)據(jù)，尋找人類的消費基因圖譜。

　　大數(shù)據(jù)營銷

　　零售商在全渠道積累了大量的顧客數(shù)據(jù)，通過挖掘合適的問題來影響顧客的購買決定、尋找正確的目標(biāo)客戶是利用好這些數(shù)據(jù)的關(guān)鍵。零售商應(yīng)該如何利用顧客的實時想法，來實施自己的橫向營銷策略、調(diào)整供應(yīng)鏈、跟蹤顧客的店內(nèi)購買行為、建立以顧客為中心的營銷計劃、更好地與消費者互動來建立品牌忠誠度、提高每單購買量，建立顧客洞察？

　　“我的消費，我做主”--有調(diào)查顯示，75%客戶已經(jīng)不再相信商家通過廣告推廣的產(chǎn)品，消費者會主動搜尋消息、揀選信息、比價、篩選。由企業(yè)營銷部門主導(dǎo)的話語權(quán)已經(jīng)被消費者的產(chǎn)品消費體驗所替代，品牌形象的塑造者也不再是以前那些“單一出口、統(tǒng)一口徑”的公司公關(guān)部門，而是擁有自媒體平臺的每一個人--員工、合作伙伴等等。

 　　當(dāng)個性化的消費者自己掌控消費行為的時候，當(dāng)他們通過社交媒體、網(wǎng)站、論壇等各種渠道表達(dá)個人需求時，客戶實際上已經(jīng)成為影響公司產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)，甚至決策、戰(zhàn)略等各個環(huán)節(jié)的“董事會成員”。

　　第一步：知我，建立全渠道顧客云圖

　　我們可以通過建設(shè)全渠道雷達(dá)引擎和全渠道顧客數(shù)據(jù)交換器，繪制完整的全渠道顧客云圖。要建立每個顧客的大數(shù)據(jù)模型，收集地面店POS交易數(shù)據(jù)、網(wǎng)店數(shù)據(jù)、移動數(shù)據(jù)、微信、微博等社交媒體的社交數(shù)據(jù)，消費者私人商店（如微店）的訂閱數(shù)據(jù)和未來不同需求的購物清單，形成完整的360度的每個顧客大數(shù)據(jù)視圖。

 　　零售企業(yè)要加速推進(jìn)自己的數(shù)字化進(jìn)程，無論何時何地，我們都要盡可能及時的、精確的收集到每個顧客所有購物活動相關(guān)涉及的顧客的所有的數(shù)據(jù)，包括每一件商品和他們的每一個購物活動。

　　每個顧客個人的大數(shù)據(jù)，包括五大類數(shù)據(jù)（圖7-2）：

　　1. 個人特征數(shù)據(jù)

　　包括顧客的基本屬性數(shù)據(jù)（如性別、生日、身份證號、年齡、所在城市）；個人偏好數(shù)據(jù)（如價格敏感程度、社交深度、時間敏感程度、喜歡的顏色、不同品類的品牌偏好、不同品牌的品類偏好、個人購物標(biāo)簽、購物風(fēng)格）和體征數(shù)據(jù)（如女士不同服裝、上衣、胸罩、裙子、褲子等需要的三圍尺寸數(shù)據(jù)）。

　　2. 未來需求數(shù)據(jù)

　　與顧客未來需求相關(guān)的需求數(shù)據(jù)，如訂閱的品類，訂閱的品牌，預(yù)定的商品清單，不同節(jié)日或周末的購物清單，好友或家人的禮物或意愿清單，男士西裝等定制需要的個性化數(shù)據(jù)，購物車等數(shù)據(jù)。

　　3. 全渠道歷史交易數(shù)據(jù)

　　全渠道包括但不僅限于地面店、網(wǎng)店、移動商店和社交商店，我們需要全方位收集每個顧客在每個渠道里面的數(shù)據(jù)。

　　與顧客購物歷史相關(guān)的全渠道交易數(shù)據(jù)（如地面店的POS小票數(shù)據(jù)、網(wǎng)店或移動商店的訂單數(shù)據(jù)）和交易特征數(shù)據(jù)（RFV或RFM數(shù)據(jù)）；最近一次光顧我們商店（包括地面店，網(wǎng)店，移動商店和社交商店）完成購買到此刻的時間；不同品類的購物頻率，不同渠道的購買頻率；每次購買的金額或毛利貢獻(xiàn)（每周、每月、每季度、每半年或全年購買的金額或毛利貢獻(xiàn)）。

　　4. 全渠道顧客購物動線數(shù)據(jù)

　　顧客在不同渠道逛街?jǐn)?shù)據(jù)（如在移動商店、網(wǎng)店、社交商店瀏覽點擊或在地面店逛街）；帶有顧客地理信息的動線數(shù)據(jù)（如顧客逛了那些地方，看了什么，在地面的試衣間或網(wǎng)上的虛擬試衣間試穿了那些衣服等）和顧客動線特征數(shù)據(jù)（即RFT數(shù)據(jù)）；最近一次光顧我們不同渠道商店的時間；不同品類的逛街頻率、不同渠道的逛街頻率；在每個商品或品類的頁面或貨架停留了多久。

　　5. 個人社交數(shù)據(jù)

　　顧客在各種社交媒體的全部社交數(shù)據(jù)，如關(guān)注的人、關(guān)注的話題、公開的社交流數(shù)據(jù)（包括發(fā)表的、轉(zhuǎn)發(fā)的、評論的、贊的信息流數(shù)據(jù)）。

　　第二步：知我們，每個消費社群的大數(shù)據(jù)

　　與顧客的個人大數(shù)據(jù)相似，每個消費社群的大數(shù)據(jù)，也包括五大類數(shù)據(jù)（圖7-3）：

　　1. 社群特征數(shù)據(jù)

　　包括消費社群的基本屬性分布數(shù)據(jù)和社群偏好數(shù)據(jù)，例如社群性別比例、生日數(shù)據(jù)、身份證號、年齡結(jié)構(gòu)、社群所在城市、社群價格敏感程度、社群社交深度、時間敏感程度、品牌偏好、品類偏好、購物風(fēng)格等。

　　2. 未來需求數(shù)據(jù)

　　指與消費社群未來需求相關(guān)的需求數(shù)據(jù)，如訂閱的品類、訂閱的品牌、預(yù)定的商品清單、不同時間的購物清單、好友或家人的禮物或意愿清單等數(shù)據(jù)。

　　3. 全渠道歷史交易數(shù)據(jù)：

　　與收集顧客的個人數(shù)據(jù)相似，我們需要收集包括與所有社群成員購物歷史相關(guān)的全渠道交易分布數(shù)據(jù)（如地面店的POS 小票數(shù)據(jù)、網(wǎng)店或移動商店的訂單數(shù)據(jù)）和交易特征分布數(shù)據(jù)（RFV 或RFM 數(shù)據(jù)）；最近一次光顧我們商店（包括地面店、網(wǎng)店、移動商店和社交商店）完成購買到此刻的平均時間；不同品類的平均購物頻率，不同渠道的平均購買頻率；平均購買的金額或毛利貢獻(xiàn)（每周、每月、每季度、每半年或全年購買的金額或毛利貢獻(xiàn)）。

　　4. 全渠道社群購物動線數(shù)據(jù)

　　比如社群成員在不同渠道逛街?jǐn)?shù)據(jù)；社群成員地理信息的動線分布數(shù)據(jù)；社群成員動線特征分布數(shù)據(jù)；不同品類的平均逛街頻率、不同渠道的平均逛街頻率等。

　　5. 社交數(shù)據(jù)

　　所有消費社群成員在各種......（未完待續(xù)）