北京2017年5月25日電 /美通社/ -- 在大數據浪潮下，零售行業自我發展的訴求愈發明顯，與互聯網化的腳步伴隨而來的，是海量數據精益分析的需求。2017年2月20日，著名電商企業阿里巴巴集團與零售老牌巨擘百聯集團進行戰略合作，也高調展示了零售行業數字化趨勢。
數據驅動企業精細化運營的策略和思維，真正落地執行，神策數據為零售行業支新招。
三大痛點掣肘零售行業數據分析
針對零售行業提出的“人、貨、場”概念正熱，作為零售行業的三大核心分析維度，人、貨、場在數據驅動理念下展示出更為重要的作用。泛零售行業的數字化進程中，以識別消費者需求為核心，用數據指導企業精益化運營，優化企業供應鏈的方式，可以真正應對以下零售行業長期痛點。
痛點一：數據粒度大，精準分析用戶難
每個零售企業都在傳統模式長期地積累下，在數據方面有過或多或少的探索，他們有自建數據庫，有月度報表傳遞信息。但是由于數據采集的困難和線上線下流量獲取難、打通難，導致傳統的數據分析方式時效性差、數據粒度大、無法將分析精準到用戶級別、丟失大量用戶行為數據，無法在精細化運營方面更進一步，準確獲知買家心理，從而提升銷售額、開拓市場。
痛點二：信息不對等，業務代表管理難
品牌商、經銷商、商場超市構成了銷售模式，業務代表需要定期對商超進行巡店管理，及時了解購買者需求，合理把控貨物分銷策略，幫助經銷商完成廠商銷售指標，實現銷售效率化、利潤較大化。
業務代表作為廠商與一線的連接紐帶，作用至關重要，因此對業務代表的科學化管理也成為零售行業一大難。如何迅速了解業代人員工作，規范業代人員業績考核，巡店路線如何掌握，傳統模式發揮作用始終有限。
痛點三：數字化轉型，電商平臺運營難
各大傳統零售業在數字化轉型的過程中紛紛建設了自己的電商 App/Web，如（百聯）i 百聯、（中商惠民）惠配通、（華潤萬家）e 萬家等電商平臺，無論是面向消費者，還是面向經銷商，他們都已經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據與線上數據打通的難題，線上運營模式與傳統線下銷售模式相互兼容的難題，線上運營經驗不足的問題。靈活融入電商玩法，合理打通線上線下，方能無縫轉型。
分析利器：神策數據“零售 DEMO”上線
針對零售行業業務特色，神策數據推出零售行業解決方案，通過模擬數據仿真的方式，展示零售行業三大業務類型數據分析場景：線上消費行為數據、線下消費行為數據、商店主訂貨行為數據。
該案例綜合了幾種典型業務形態的新零售產品，用戶行為包含商店主的線上訂貨，消費者在線上及線下的消費。案例幫助供應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者的消費方式、品牌與品類偏好，為實現單品管理提供了可能。
亮點一：用戶行為精確到個體，路徑一目了然
數據的粒度決定了數據分析的精確程度，神策分析不僅為使用者建設完備的數據倉庫，在分析模型中，也將用戶行為數據粒度精確到個人。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，洞察消費者心理，了解用戶訴求和使用難度，才能有的放矢，優化運營策略，提高留存降低流失。
亮點二：業務代表工作透明化
通過數據分析產品的配合，每個業務代表每日行為路線、巡店結果都可以清晰地展示為線圖、柱圖或餅圖。業務代表的客戶量、客戶分布、訂貨情況也可以與業務代表工作的數據放在同一系統中進行對比分析，透明的數據有助于企業提升業務代表工作效率，解決多級分銷模式無法真實完成銷售指標，提高企業收入的弊端。
亮點三：數據驅動產品運營，優化電商新體驗
合理配置的數據概覽，可以實時檢測到 App 訪問情況、線上訂單情況、活動運營拉新情況、多渠道廣告付費情況、產品下單入口分布情況等。
事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、用戶路徑、點擊分析、用戶分群、屬性分析八大模型，幫助零售企業升級線上渠道，優化 App/Web 用戶體驗。
神策分析從產品、運營、營銷多方面提供數據支持，幫助業務人員分析用戶行為，線下與線上數據的打通，集成零售行業供應鏈多端數據，實現了數據無縫對接，為多維分析數據打下堅實的基礎。
通過數據分析驅動傳統零售行業新轉型，既是一個產業新時代化的舉措，也是大數據行業發展的新篇章。神策數據零售行業解決方案現已推出，歡迎廣大零售企業試用。
