自疫情爆发,零售行业首当其冲面临巨大挑战,暂停营业、限流等现象常发,一些门店甚至长期处于停摆状态或宣布闭店。当前,众多连锁零售企业在存量用户中找寻机会,希望可以增加存量用户
LTV 值,运营策略层出不穷。但是,越是在这种情况下,企业越要理清当前重点,统一资源,减少无效运营。
数据,让业务更清晰。要想在后疫情时代的残酷竞争中站稳脚跟,零售企业需要全面整合并打通多端数据源,借助数据驱动的力量加速落地数字化应用,全面提升企业数字化能力与实力。
本文将围绕商超零售数字化转型,基于商超零售行业 Know-how 与神策数据 7+
年的数字化产品与服务经验,详细解读三大商超巨头的数据基础应用与数字化营销实践,为更多商超零售企业提供可靠参考。
(文中数据均为模拟,不涉及客户隐私)
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案例一:基于 SDAF 的美妆零售品牌高价值流失会员召回实践
某线下美妆品牌零售店 A
已正式落地数字化转型战略,但这个过程却是曲折且艰难的,其面临的困境主要表现在:门店引流缺乏数字化触点、数字化运营管理工具价值难发挥、会员全生命周期运营困难、活动交叉营销缺乏数据支持;缺乏数据追踪难以指导决策……
针对此,神策数据与品牌 A 合作后,为其搭建了 CDP 数据中台,全面整合线上、线下数据、CRM
数据等,快速完成数据基础建设,实现了智慧零售线上线下一体化。同时,为了让数据不再是沉默资产,品牌 A 在神策分析云、神策营销云和神策数据根基平台的赋能下,基于
SDAF 数据闭环方法论构建了“数据洞察-业务决策-运营动作-反馈回收”的应用闭环,实现了自动化精准营销,完成用户端的智能触达,加速落地数据驱动。
接下来以「高价值流失会员召回」为例,详细介绍。
Sense:基于对用户行为数据深入洞察,精准定义高价值流失会员窗口期,并在 CDP
中进行标记与更新;同时,洞察高潜会员和流失会员的流失原因,制定精细化召回策略。
Decision:利用 CDP 洞察流失用户营销策略偏好,结合公司已有资源,制定精细化召回策略。
Action:通过神策营销云流程画布自动化执行营销策略,自动回收效果数据,实现营销闭环。
Feedback:该精准营销策略落地完成之后,品牌 A 实现了线上收入同比成倍数增长,同时,营销自动化能力、数字化运营能力均获得了提升。
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案例二:某连锁零售品牌的新会员运营增长实践
在与神策数据合作之前,某连锁零售品牌 B 存在诸多数据问题:
第一,报表系统多且乱,业务无法找到需要的数据,现有报表使用率低下;
第二,数据缺失,数据之间相互独立存在,无法拉通全链路分析,以支撑业务的需求;
第三,数据逻辑混乱,无法快速找到相关底层代码,造成数据开发效率低下。
为提高用户忠诚度并带动更多销售额,该品牌希望通过建立 CDP 平台,进行用户精细化运营,激发用户活跃,从而提升用户 LTV。
在此次与神策数据的深入合作中,零售品牌 B 正式构建并上线了用户数据中台,完成线上、线下全域用户行为数据(包括小程序、直播间数据)及历史订单数据的接入打通。
在数据分析层面,通过搭建经营看板,实现了线上、线下、商品、会员、直播、促销等业务模块的详细诊断;通过构建用户标签及画像体系,能够更精准地识别并圈选高价值用户。
同时,基于用户行为数据和会员标签,结合关键业务结果,借助神策营销云的能力轻松实现了自动化运营闭环。
接下来以「新会员运营增长」为例,详细介绍。
通过数据洞察,零售品牌 B 发现平台的注册转化率较低,且某品类的二单渗透率持续下降,会员持续成长力不足。同时,线上小程序用户流失严重,尤其是新客的流失比例更高。
考虑到线上小程序当前的内容展示不够精细化,运营同学计划针对不同阶段的用户展示不同的内容,比如面向新客展示首购好礼,面向老会员展示会员等级权益等。另外,针对提升二单渗透率这一诉求,尝试首单返券,通过优惠券吸引用户快速完成二单转化,并借助神策营销云做重点用户的自动化触达。
最终实现了用户在注册——首单——二单过程中各个环节的转化率全面提升。
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案例三:零售品牌 C 基于精细化用户运营的客单价提升实践
在线上业务日渐成熟且流量逐渐见顶的背景下,零售品牌 C 急需要一套科学的用户运营体系来带动存量用户的消费,最终达成 GMV
的增长。但由于品牌发展历史过程中,用户的行为数据分散在各个平台,用户触点也分布在多个平台和多个团队,导致品牌在实际运营过程中存在多渠道数据不通、各部门会员运营策略不统一等问题。同时,受限于加盟的模式,总部的运营策略在实际落地过程中也面临了执行力不足、价值宣传不清晰、协同机制不完善的问题。
针对此,神策数据从数据接入、数据应用、数据赋能和体系整合四大维度,提出以下解决方案。
数据接入:通过神策数据的埋点方案支持,正式落地数据根基系统建设,在 ID-Mapping
技术赋能下,实现了全域数据打通,包括线上行为数据、线上线下交易数据、会员数据、商品数据、私域数据和门店的标签数据等,沉淀用户数据资产并构建全域用户标签体系,顺利解决了线上线下数据割裂、数据分析不及时、预警机制不足等问题。
数据应用:基于全域用户画像完成基于用户生命周期和用户价值的精细化分层,结合行为偏好标签洞察各个层级用户需求和痛点,持续完善用户精细化运营体系。
数据赋能:整合优惠券、短信、企业微信等多个用户触达系统,强化在一个平台内基于用户分群在不同渠道推送不同内容的能力。
体系整合:基于搭建好的精细化运营体系,设计总部各部门间的配合机制以及总部和加盟门店的协同机制,全面提升运营体系落地的效率。
举个例子,零售品牌 C 希望在 618 期间通过发放门槛券提升用户客单价。在具体实践过程中,用户从小程序或 App
进入后点击「优惠券领取」即可跳转至活动专题页,领取优惠券后当订单符合用券标准即可自动使用优惠券。但是,通过实时数据跟踪,运营同学发现部分用户在领取优惠券后退出,并未完成订单消费。进一步深入分析,发现有
60% 左右用户会通过「热销」模块来寻找商品,考虑到加购率与用户转化强相关,而当前的「热销」模块为销量
Top20,并不能够完全覆盖用户的全部需求,因此考虑在页面「领取」模块
+「热销」模块底部增加「更多商品」的引导,用户点击后即可跳转至完整商品页,最大程度降低用户流失,提高用券率,进而完成核心指标大促客单价的提升。
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2022年08月25日 于上海 版权作品 未经许可 请勿转载
