大数据驱动零售企业精益化营销

黄淑贞

摘要：随着大数据技术的发展，零售行业面临着线上线下产品不断趋同的趋势，因此，改变传统的营销模式势在必行。数字化技术已经运用在零售行业的销售中，这使得数据成为推动销售行业发展的动力。本文从大数据背景出发，对零售企业的精益化营销中使用大数据技术进行简单分析。

关键词：大数据;驱动;零售行业;精益化营销

随着社会经济和科技信息化的不断发展，传统零售企业面临的挑战越来越大，大数据背景下，改变传统的营销模式，利用大数据技术进行数字化营销，可以有效的提高营销质量和效果。利用大数据技术驱动营销精细化发展，对零售企业的产品销售流程进行信息化包装，从而不断增加产品销量，提高企业收益。

一、大数据时代对零售企业的影响

（一）改变了营销的本质

传统零售企业，以产品和消费者作为销售的本质，而在大数据环境下，销售的本质应该是通过对消费者信息和需求的把握，实现顾客成本的最小化和价值最大化。大数据环境下，数据不再是经营活动的附属品，在营销中扮演重要角色，通过与产品质量、价格、销售渠道、促销等几大因素共同作用，为企业决策提供素材。

（二）促使传统销售模式做出改变

在传统的销售模式中，零售企业通过产品的销售记录和销售人员经验来决定库存量。这样的库存量确定模式下，如果对市场需求把握准确，那么产品会销售一空，为企业带来可观的经济效益;如果把握不准确，则会造成企业产品积压，增加库存成本，降低企业经济效率。在大数据技术迅速发展的今天，随着信息化和数字化的发展，传统模式销售被动、受市场影响大的弊端开始显露，需要根据经济和技术发展形势作出相应的改变。

（三）改变了零售企业的营销方法

在产品营销之前，企业会对市场进行调研，从中收集和研究市场数据中有价值的信息。传统的营销模式，将市场调研的重点放在产品销售数据的研究上。这对产品销售资料的收集来说还不够，还要从消费者购买环境、行为和时间等信息进行挖掘，对消费者季度和年度的购买轨迹进行数据分析，并建立数据库予以保存，通过对综合信息的分析，确定产品营销方案。这样做的目的，不仅可以实现精准营销，还能够通过产品的组合营销来提高产品销量，不但能够达到准确的掌控库存量，还能够满足消费者的需求，提高企业声誉同。

二、大数据时代下零售企业的营销方向

 （一）适应大数据环境

在大数据环境下，市场环境已经悄悄的发生了改变，如果零售企业还是固守原来的营销理念，就会导致企业最终被淘汰。因此，零售企业要意识到大数据环境对社会各个领域的影响，它不但给人们的生产和生活带来了便利，还为企业带来了新的竞争和发展机会。由此看来，零售企业要顺应时代发展的规律，抓住企业发展契机，并充分利用大数据技术对企业的各个环节进行强化：1.企业管理者要顺应大数据发展规律，建立健全本企业的数据库，充分发挥大数据在资源共享方面的优势，对顾客的数据进行收集和整理;2.对企业内部员工进行信息化培训，并投入信息化的软硬件设施，保证企业收集数据的科学性和准确性;3.对企业原有的数据进行整合，利用大数据技术进行科学的分析。

（二）利用大数据技术“武装”零售策略对于零售企业来说，大数据技术能够与企业零售策略相结合，实现零售策略的科学化、准确化和可行性。利用大数据技术，企业可以对企业生产、销售、售后等各个环节的业务数据进行综合分析，并制定相应的销售策略，还可以根据市场需求和企业自身情况随时进行调整。例如，一家拥有线上线下两条销售渠道的实体零售企业，在它的一组产品的30分钟的线上+线下销售过程中，准备了一套销售策略和两套备用销售策略，这些都是基于大数据技术对各项数据的分析而得出来的，为产品的销售活动顺利进行提供了数据保障闲。

（三）与电商平台合作进行精细化营销与电商平台合作进行线上销售，不仅能够增加产品销售渠道，还能够利用电商平台的大数据环境，对企业的经营活动进行有益的探索。与电商平台的合作中，怎样实现精细化营销，从而不断提高企业的经济效益呢？需要利用专业智能营销方案来进行。通过云计算、大数据分析、智能定位、移动支付和社交互动等技术，对消费者和市场信息进行科学化分析，改变零售行业传统的营销模式。在营销渠道方面，大数据环境下的零售企业，将线上和线下销售渠道相结合，实现了资源共享和强强联合，利用数据的分析和整合来刺激消费者购物欲望，对产品进行合理配置，实现物流、仓储的简约化，并通过消费者的购物习惯和偏好，对产品市场和消费群体进行准确定位。不但实现了对产品销售市场的精准预测，还能够通过对消费者的长期监测，深度挖掘用户需求和市场潜力。

三、大数据驱动零售企业精细化营销的发展

（一）利用大数据对零售的数据基础进行分析

大数据环境下，要想实现零售企业精细化营销的发展，首先要意识到数字化销售模式的重要性。传统销售模式中，零售企业中的销售信息一般采用人工记录方式，不但數据的精确性得不到保证，还会出现一些人为破坏因素，对企业数据的获得十分不利。随着网络信息技术的发展，大数据技术越来越成熟，被广泛应用于各个领域。利用大数据技术，在产品销售过程中，依靠射频识别技术（RFID）、全球定位技术（GPS）以及传感器技术对销售数据进行统计和分析，再进行后期处理，可以实现数据记录的准确性和可利用性。除此之外，大数据技术还会利用SAPBW和EXCEL等软件对产品销售信息进行分析，进一步了解消费者需求，通过智能分类，对企业营销策略进行适当的调整。

（二）利用大数据对零售的数据进行挖掘随着零售企业的不断发展，消费者数据也在不断的增加，通过对这些数据进行深度挖掘，可以筛选出对企业营销有利的信息，促进营销策略和过程的科学化。对消费者数据进行深度挖掘，可以通过对客户分类并设置个性化标签来进行。通过大数据技术对消费者信息进行分类，将消费者数据分成消费属性和消费行为两大板块，并制定相应的标签。被贴上属性标签的数据，主要包含消费者基础信息，如姓名、年龄、性别、电话等;行为标签体系是指对消费者的消费购买产品的品种、时间、消费水平等进行挖掘。这样分类的好处是，可以形成一个完整的消费者数据库，便于分类查询，为零售企业的精细化营销提供了检索的数据基础。在进行精细化营销时，可以随时进行调整，以满足消费者不断变化的需求。一般在零售行业中，企业会利用SAPBW和EXCEL等软件对收集到的消费者数据进行分类、挖掘和特征偏差等技术层面的分析，给他们贴上特有的标签，为企业营销提供保障，并为消费者提供满足需求的产品和营销策略，不断提高企业产品销售量，为企业带来可观的经济效益。

（三）利用大数据实现零售产品的精准营销大数据环境下，在对消费者和市场数据进行收集、分类和深度挖掘之后，还需要根据零售营销策略的需求，对这些信息进行检索和针对性分析，根据消费者的消费习惯，制定相应的有效的营销策略。大数据技术，相对于传统的分析手段来讲，多了一个对消费者习惯和需求的分析，通过分析得出消费者实际情况和产品性能及适应人群，使产品不断满足大部分消费者的需求，保证产品的销售量。

大数据的应用在提高企业经济效益的同时，还满足了消费者对产品的需求，促进产品的销售速度，还能够提高企业的品牌效应和知名度。大数据在对消费者情况进行分析时，很多的优势。它可以了解到消费者在不同季节、时间段的消费情况和消费行为、习惯，还能够借此进行针对性的分析，找到影响因素，并据此分析出消费者在之后的时间里出现消费行为的概率。这样的智能化分析，可以帮助企业确定营销模式和策略，实现产品的精准营销。例如，一零售企业在利用大数据技术对消费者情况进行分析时了解到，夏季消费者的消费时间一般在傍晚，该企业通过对数据进行分析，认为由于天气炎热导致了消费者这一消费习惯，于是他们在白天加设空调和冰镇饮料营销手段，把产品营销广告设在傍晚进行宣传，不但增加了白天产品销售量，还在傍晚提高了产品的知名度，使更多的人了解产品，激发他们的购买欲。

四、结束语

由此可见，随着大数据时代的到来，传统的营销模式和手段，已经不能够满足零售企業发展需求，在新的市场环境下，零售企业要加大大数据技术的应用力度，对产品信息和消费者数据进行收集、存储和深度挖掘，充分了解客户需求和市场变化规律，为企业作出科学、准确、有效的营销决策提供技术支持，为企业创造更多的经济效益，促进企业的长远发展。

参考文献：

[1]刘文玲.关于精细化营销管理与营销策略的分析[J]中国商论，2017（26）：51-52.

[2]翁国强.大数据驱动企业管理新变革[J].浙江经济，2017（11）：64-64.

[3]费智.电力营销管理中精细化管理的应用[J].通讯世界，2017（22）：207-208.

[4]钱康麟.大数据分析对于精细化网络运营的意义[J].科技创新与应用，2017（11）：78-78.

[5]付利军.数据挖掘技术在电子商务营销拓展中的应用[D]电子技术与软件工程，2018（3）：177-177.