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沃尔玛的啤酒和尿布案例 开始做BI的时候大家肯定都看过书那么一定也看过一个经典的案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的案例。这个案例确实很经典但其实是一个失败的案例。为什么这么说呢很明显我们跑到沃尔玛去看却没有发现一个沃尔玛真的把啤酒和尿布放到一起的。为什么当时被奉为经典的案例却没有超市去使用
这个案例是技术人员想出来的认为发现了一个重大发现但交到业务人员手里却显得很可笑。做零售营销的会知道商品的连带销售是非常多的。当我们走近超市大门原本并没有打算买什么东西但等我们走出超市时手里却带了一堆东西。因为人的随机消费行为是很多的。如果分析出来买尿布的人一定会去买啤酒那是不是应该把这两件商品放得越远越好这样他买了尿布之后再去买啤酒的路上还会增加其他的消费。
技术与业务的融合
从技术角度考虑用户分析、行为分析结果往往没什么用。原本老板和业务对你的期望很高但你拿出东西来却被觉得没用。很多人可能遇到过这种情况拿着觉得很了不起的东西送给业务或老板却被否决。
例如一个技术团队开发了一套复杂的用户推荐系统基于用户的浏览历史、购买记录等数据进行推荐。然而当他们将这个系统展示给业务团队时业务团队发现推荐结果与实际销售数据并不匹配推荐效果不佳。这是因为技术团队在开发过程中没有充分考虑业务需求和实际操作中的复杂性。
因此现在需要做一个分析时我会先去看业务人员是怎么做的。了解到他们的做法之后再去看如何能够帮助他们。这就是BIBusiness Intelligence商业智能的重点支持。如果期望BI直接提高收入、提高转化率这是不现实的期望结果会让人失望。
客户分析的手段
在做客户分析之前首先要收集业务目前的手段。通常分为三类
返券/积分精准营销对不同客户采取不同的行为推送不同的优惠券以提高转化率。客户关怀包括售后关怀、节日关怀、特殊关怀等。
返券的角度
返券的主要目的是复购。比如用户买了30片装的隐形眼镜那么在15天后应该用完。如果15天后没有复购就可以发短信询问使用情况为什么没有复购。这是很有针对性的数据。
例子一家在线宠物用品商店用户购买了一袋猫粮商店会在预计用完的时间前几天发送提醒邮件并提供小额优惠券以促进复购。如果用户没有在预期时间内再次购买系统会自动发出进一步的关怀邮件询问是否有任何问题需要解决。 精准营销
精准营销的基础是用户画像最常见的画像包括用户的基本信息性别、年龄、职业、地区、忠诚度、价格敏感度、质量敏感度和购买力等。通过这些画像运营人员可以对不同人群采用不同的营销方式。
例子一家电商平台根据用户的购买历史和浏览习惯识别出对价格敏感的用户。这些用户会收到更频繁的折扣信息和限时优惠吸引他们下单。而对于忠诚度高的用户平台会推出专属会员优惠和优先购买权以提高用户粘性。
客户关怀
客户关怀常用用户行为分析。比如在酒店行业当一个老客户走进餐厅时服务员会引导他到第一排靠窗的位置因为数据库中记录了他几次都选择那个位置。这是有针对性的行为分析对业务营销行为具有指导意义。
例子一家高端连锁酒店根据客户的入住历史和偏好数据当老客户预订房间时系统会自动安排他们喜欢的房型并在房间内准备客户喜爱的饮品和零食。这样的客户关怀不仅提升了客户的满意度也增加了客户的忠诚度。
数据分析方法
我的观点是抓住用户营销行为的重点了解业务真正的分析需求这样做出来的BI才是有用的、有需求的能起到真正作用的。
最后分享两个常用的分析方法
杜邦分析法用于理清分析思路指导BI工作。零售业的三要素分析法人、物、场对应客户、商品和商家从这几个角度展开分析形成思维导图。
杜邦分析法例子一家零售企业通过杜邦分析法将利润率、资产周转率和财务杠杆分解开来发现利润率低的原因在于运营成本过高。通过这一分析企业采取措施优化供应链管理降低运营成本从而提升整体利润率。
零售业三要素分析法例子一家连锁超市在进行店铺布局时采用人、物、场的分析方法。通过分析客户的购物路径、商品的销售数据和店铺的空间布局优化了商品陈列位置使得热销商品更容易被顾客找到提升了整体销售额。
总的来说只有从业务需求出发技术才能真正为业务服务实现技术与业务的有效融合。
