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  • 《決策參考》
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    “2012年3月,奧巴馬政府將大數據定義為“未來的新石油”,宣布投資2億美元,將“大數據戰(zhàn)略”上升為國家戰(zhàn)略。大數據時代是互聯網社會運作的必然結果,誰掌握大數據,誰就將在這個時代中勝出。一場改變世界商業(yè)格局和人類生活的數據大革命將要引爆。您將立即行動嗎?”

    顏艷春

    顏艷春推薦.批注

    富基融通科技有限公司董事長

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    全球零售巨頭們的大數據真經

    沃爾瑪轉型:用大數據算出你的消費基因

    近來,各傳統零售領域龍頭展開激烈的“Big Data”軍備競賽,Wal-Mart是先驅,每張購買建議清單,都是大量資料運算而出的結果。批注1:
    大數據軍備競賽將是非常規(guī)的核戰(zhàn)。根據Gartner全球今年的調查,42%的受訪者表示已投資于大數據或者將于未來一年內進行相關投資。

    2011年4月,Wal-Mart以3億美元高價并購了Kosmix,一家專長分類社交網站資訊,并客制化輸出資訊的公司。 不僅能搜集、分析網絡上的大量資料給企業(yè)主,還能將這些資訊個人化,提供采購建議給終端消費者。這意味著,Wal-Mart使用的Big Data模式,已經從挖掘顧客需求發(fā)展到要能夠創(chuàng)造消費需求。批注2:
    Kosmix是沃爾瑪找到的大數據鈾礦開采機,這一并購將:1.幫助沃爾瑪建立“一個顧客,一個沃爾瑪”戰(zhàn)略,改變原來千店一面的同質化競爭格局。2.幫助沃爾瑪升級社交購物戰(zhàn)略,完成從歷史交易數據中挖掘顧客需求,到從社交信息流中發(fā)現和創(chuàng)造顧客新的消費需求的進化。

    其實早在90年代初,Wal-Mart就通過大數據發(fā)現了“啤酒與尿布”的關系。內部IT工程師分析結帳資料時,發(fā)現到了周五晚上,啤酒和尿布的銷售量高度正相關。經過追蹤發(fā)現,周五晚間,許多年輕父親下班后買尿布時,會順手帶啤酒,準備看周末球賽轉播。因此,Wal-Mart刻意將啤酒和尿布擺在一起,銷售量馬上提升三成。

    若不是追蹤結帳資料,這些細微的消費者習慣,很難從賣場巡邏中發(fā)現。Wal-Mart的Big Data系統在顧客完成每一筆交易后,記錄下消費需求,做出商品互補性配對,為顧客找出替代性產品。

    作為世界最大的零售業(yè)巨人,Wal-Mart在全球超過200萬名員工,總共有110個超大型配送中心,每天處理的資料量超過10億筆。Wal-Mart本身就是一個巨量資料系統,適用各種商業(yè)上的分析行為。消費者在Wal-Mart采購,可以從手機接收到一份建議清單,看似毫無關聯卻相當實用的推薦商品,可能是Wal-Mart分析了上萬筆銷售紀錄后,得到的寶貴成果。 同時,Wal-Mart會記錄每一筆顧客行為,建置在行動物流系統中,讓全美各店都能分享Big Data的情報資訊。批注3:
    每周,沃爾瑪的顧客超過2億,光顧全球的1萬多家店。為此,沃爾瑪實驗室計劃將這家零售業(yè)巨頭現有的 10 個不同的網站整合成一個,同時將一個 10 個節(jié)點的 Hadoop 大數據集群擴展到 250 個節(jié)點的 Hadoop 集群。作為一家傳統的零售業(yè)企業(yè),能夠在移動互聯網和大數據挖掘上投入如此多的財力物力,說明沃爾瑪已經看到了未來大數據的重要性。

    隨著社交網站主宰了現代科技生活,Kosmix為Wal-Mart打造的Big Data系統稱做“社會基因組(Social Genome)”,連結到Tweeter、Facebook等社交媒體。 工程師從每天熱門消息中,推出與社會時事呼應的商品,創(chuàng)造消費需求。分類范圍包含消費者、新聞事件、產品、地區(qū)、組織和新聞議題等。批注4:
    由社交網絡帶到網店的訪問量最近幾年增長迅速,社交正在重塑零售業(yè)。Kosmix打造的社交基因組,以現場活動即時媒體過濾服務聞名,每天人們在 Facebook 上分享 8.3 億條信息,在 Flickr 上上傳 610 萬張照片,在 YouTube 上添加 210 萬分鐘視頻,發(fā)送 6500 萬條推訊。Kosmix 從中排除噪音,幫助沃爾瑪找到對每個顧客有用的內容,推出當下應景的商品,創(chuàng)造出新的消費需求。

    “社會基因組”的應用方式五花八門。舉例來說,Walmart Labs內部軟件能從Foursqare平臺上的登錄記錄,分析出在黑色星期五,不同地區(qū)消費者最常購買的品項,然后,針對不同地區(qū)送出購買建議。如此一來,影響消費者在Wal-Mart購買行為的因素就更復雜了,自己、店家、親朋好友,現在再多加一個:社交網站使用者。

    Wal-Mart電子商務總監(jiān)拉詹曼(Anand Rajaraman)分析,臉譜和推特上的力量龐大到難以想像,“我們如果能透過社群網站的Big Data,掌控消費者行為,我們就能以此重新定義消費的方式。”

    2012年7月,Facebook執(zhí)行長扎克伯格(Mark Zuckerberg)和Wal-Mart執(zhí)行長杜克(Mike Duke)碰面,協議加深彼此合作關係。批注5:
    全球最大的社交網絡臉譜與全球最大的零售商沃爾瑪的合作,是一場曠世婚姻,將幫助沃爾瑪打造出全渠道零售戰(zhàn)略的新王牌——每個顧客的大數據:通過收集每個顧客在全渠道,包括地面店、網店、移動商店、數字貨架和主要的社交媒體(如Facebook、Twitter、微博、微信等)產生的碎片信息,借助云計算,拼出完整的全渠道顧客社交云圖。 看到這兒,我們也就不難理解阿里巴巴和新浪微博最近的聯姻了。

    外人看來或許一頭霧水,兩個領域的霸主,合作空間在哪?現在看來不難理解,Wal-Mart需要Facebook上的消費者購物資料,建構更龐大的消費資料庫;扎克伯格也希望搭著零售大王的順風車,延伸實體銷售的影響力。

    數字大戰(zhàn):ZARA獲利超過LV的秘密

    作為近年最流行的服飾零售代表,撐起平價奢華風潮的背后,靠的是Zara在業(yè)界首屈一指的Big Data系統。

    截至2012年,Zara全球將近1700家分店,跨國員工總數超過11000人??偛吭O在西班牙A Coru?a,一個遠在西北角、從漁村起家的偏遠小城??偛棵恐軆纱?,接受全世界店的訂單需求。同時傳輸各區(qū)不同的客戶意見,形成龐大的生產決策。根據統計,一個月下來,總部出貨的服飾品項超過1000萬件。

    走進店內,柜臺和店內各角落都裝有攝影機,店經理隨身帶著Pad。當客人向店員反映“這個衣領圖案很漂亮”、“我不喜歡口袋的拉鏈”,這些枝微末節(jié),店員反饋給分店經理,經理透過Zara內部全球資訊網絡,每天至少兩次傳遞給總部設計人員,由總部作出決策后立刻傳送到生產線,改變產品樣式。

    關店后,銷售人員結帳、盤點每天貨品上下架情況,并對客人購買與退貨率做出統計。再結合柜臺現金資料,交易系統做出當日成交分析報告,分析當日產品熱銷排名,然后,數據直達Zara倉儲系統。

    區(qū)域業(yè)務經理負責接聽來自各國的訂單電話,當中包含反應惡劣,須立刻下架的品項。然后他們會整理成報告,立刻招開內部會議。中國區(qū)經理先提出:“中國顧客想知道最新上架的緊身褲有沒有出紅色?!薄爸抢灿蓄櫩头从?!”“東京也有同樣需求?!甭牭饺齾^(qū)經理有相似意見,時尚總監(jiān)就會決定:“好,傳給生產線,新的緊身褲馬上打樣紅色。”接著,經理立刻把意見傳達給坐在隔壁區(qū)的設計師群,立刻打版、著手設計。

    搜集海量的顧客意見,以此做出生產銷售決策,這樣的作法大大降低了存貨率。根據這些電話和電腦數據,Zara分析出相似的“區(qū)域流行”,在顏色、版型的生產中,做出最靠近客戶需求的市場劃分。

    更精彩的是,從消費者的巨量資料,Zara經理人發(fā)現數字中的精彩故事;打造出Zara本身的時尚決策地圖。

    舉例來說:在中南美洲,顏色鮮艷、合身性感的服飾賣得特別好;法國、日本等,顧客偏愛色系沉穩(wěn)、剪裁利落的風格。因此,倉庫出貨到各國時,不同系列的比重也會因國情有所調整。

    目前,許多服飾業(yè)的生產基地悉數外移到成本低的中國或中南美洲,但是,Zara卻將45%的生產留在西班牙。因為存貨低,抵消了高昂的人工成本。少掉跨國船運、溝通、配送的時間,總部的in-house設計團隊,從打版到衣服上架,僅需兩到三周,每周新品上架兩次,與精品更新以一季為單位計算,資訊翻新速度快了六倍。批注6:
    ZARA在整個公司內部培養(yǎng)三種大數據能力:大數據的整合能力、大數據的洞察能力、快速實時行動的能力。

    倫敦時尚雜志編輯高索爾基(Masoud Golsorkhi)認為,Zara讓消費習慣也跟著轉向。他分析:“Zara一件產品生命只有10天,現在不買就沒有了(Buy it NOW or Never)!”快速廉價的生產方式,讓在Zara消費成為一種“立即購買強迫癥”。

    Zara公關經理艾奇維拉(Jesus Echevarría)接受《紐約時報》采訪時,指著公司發(fā)展地圖說,中國目前有290家分店,預計明年拓展到350家,這些展店計劃從來不在預設的發(fā)展藍圖內,而是一路發(fā)展的Big Data告訴他們:商機在中國。艾奇維拉說:“好多人問,Zara下一間店會開在哪?其實我們從來沒有明確的計劃,市場在哪里,我們就在哪里。”

    2010年秋天,Zara的Big Data系統,向前邁進更大一步。

    Zara一口氣在六個歐洲國家成立網絡商店,增加了網絡巨量資料的串連性。隔年,分別在美國、日本建構網絡平臺,除了增添營收,線上商店強化了雙向搜尋引擎、資料分析的功能。不僅回報意見給生產端,讓決策者精準找出目標市場;也對消費者提供更準確的時尚訊息,雙方都能享受Big Data帶來的好處。

    分析師預估,網絡商店為Zara至少提升了10%營收。

    此外,線上商店除了交易行為,也是活動產品上市前的行銷試金石。Zara通常先在網路上舉辦消費者意見調查,再從網絡回饋中,擷取顧客意見,以此改善實際出貨的產品。因此,Zara將網路上的巨量資料視為實體店面的前測指標。

    這些珍貴的顧客資料,除了應用在生產端,同時被整個Zara所屬的英德斯(Inditex)集團各部門運用: 包含客服中心、行銷部、設計團隊、生產線和通路等。根據這些巨量資料,形成各部門的關鍵績效指標(Key Performance Indicators),完成Zara內部的垂直整合主軸。批注7:
    在其背后,顧客大數據即時同步共享給ZARA的所有部門和全程供應鏈,這是ZARA取得巨大成功的關鍵。

    即使H&M想跟上Zara的腳步,積極利用Big Data改善產品流程,成效卻不明顯,原因何在?

    Big Data最重要功能是縮短生產時間,讓生產端依照顧客意見,能于第一時間迅速修正。 但是,H&M內部的管理流程,卻無法支撐Big Data供應的龐大資訊。H&M的供應鏈中,從打版到出貨,需要三個月左右,完全不能與Zara兩周的時間相比。批注8:
    大數據的應用幫助ZARA以天為單位快速反應市場的變化,打造出幾乎實時的極速供應鏈。

    Zara的設計生產近半維持在西班牙國內,而H&M產地分散到亞洲、中南美洲各地,跨國溝通增加了時間成本。原來,Big Data要成功的關鍵,是信息系統要能與決策流程緊密結合,迅速對消費者的需求作出回應、修正,并且立刻執(zhí)行決策。

    你的消費紀錄等于Amazon的搖錢樹

    用網絡廣告的術語來說,相較Google或Facebook的訪客,Amazon的使用者更深入“行銷漏斗”(編按:指消費者被吸引,到真正采取購買行動的過程)之中。數位廣告公司(Mediasmith)科技與分析部門副總監(jiān)普拉特(Marcus Pratt)說,“Amazon擁有的豐富用戶資料,極適合用于產品與消費者間的媒合,其中潛藏無限商機。” 批注9:
    大數據時代將引發(fā)一場營銷革命。

    先前Amazon并未大張旗鼓推展廣告業(yè)務,直至最近,有報道指出,Amazon全球業(yè)務副總裁烏施奈德(Lisa Utzschneider)出席紐約廣告業(yè)年度活動時,大力宣傳自家廣告的優(yōu)越與獨特性,包括可展示廣告的電子書Kindle,以及更精準的消費群體分類能力。

    “Amazon過去全神貫注于商品銷售,如今才開始注意唾手可得的廣告商機”,comScore分析師利普曼(Andrew Lipsman)說:“流量如此龐大,Amazon實在沒有放棄廣告市場的道理。目前Amazon的廣告售價仍低于網絡市場平均值,可見完整的廣告銷售策略尚未成形。有些廣告客戶對Amazon的廣告版面,暫時持觀望態(tài)度。因為,或許基于保護消費者個人資料,Amazon對客戶的限制頗多,包括廣告可連結頁面、廣告商可追蹤資料等?!?/p>

    不過,在商言商,Amazon可精準分類消費族群的廣告分析工具,以及最近完成的“需求方平臺”(Demand Side Platform,DSP),還是引起了廣告商的高度興趣。 廣告商可以在“需求方平臺”上競標網站的閑置廣告空間,而競標標的包括廣告版位,以及符合特定條件的消費者。批注10:
    未來,大數據可能成為最大的交易商品。

    假設一位有意購買籃球鞋的消費者,他進入Amazon旗下的服飾與鞋類網站Zappos尋找合適商品,連串搜尋軌跡會以cookie的形式,如實記錄在用戶的瀏覽器里。之后,他又前往體育節(jié)目網站ESPN,若ESPN的廣告與Amazon“需求方平臺”相連,平臺就會自動解碼cookie,知道他曾經打算買籃球鞋。若“恰巧”體育用品廠商正在平臺競標“Zappos網站搜尋籃球鞋的用戶”,并由出價最高的耐克得標,這位用戶就會在ESPN頁面上,看見耐克廣告。

    烏施奈德受訪時指出,Amazon與廣告商分享的資訊有兩類,一是依用戶網路行為所做的通用分類,例如熱衷時尚、喜愛電子產品、身份為母親、愛喝咖啡等,二是用戶的商品搜尋記錄,至于消費者的實際購物資料,Amazon似乎尚未在分享之列。

    Amazon以書面說明為“需求方平臺“下了扼要定義,”協助廣告商接觸網絡上的眾多用戶,同時也幫助客戶迅速找到想購買產品的相關資訊”,“需求方平臺”概念雖非Amazon首創(chuàng),但以豐富資料為后盾,競爭局面將被改寫。批注11:
    亞馬遜網站推薦的銷售轉化率可以高達60%!亞馬遜的推薦算法非常有名,依靠這套算法,亞馬遜向回頭客們提供了深度定制的瀏覽體驗。例如,數碼愛好者們會發(fā)現亞馬遜上滿是新潮電子產品的推薦,而新媽媽們在相同的位置看到的卻是嬰幼兒產品。

    將來會如何,就看Amazon如何運用這座寶山,廣告商即使無法得知實際消費記錄,能了解潛在顧客的商品搜尋記錄,也夠誘人了;Amazon如果全力進軍網路廣告市場,仍可能大大改變產業(yè)生態(tài)。

    2011年,Google營收為380億美元,Amazon則為480億美元; 細究營收結構,廣告業(yè)務為Google主要收入來源,在整體營收占比96%,Amazon主要收入來自零售,廣告占比很低,若以Baird Equity Research估計的2012年廣告收入5億美元計算,只占約1%。批注12:
    2012年,亞馬遜營收增長到610億美元,通過充分挖掘后臺的大數據,將其推薦系統深度整合到購物流程的方方面面,從商品發(fā)掘到結賬付款,幾乎無處不在。登錄Amazon.com,你會看到許多商品推薦板塊;點入某個商品的網頁,“人氣組合”與“(瀏覽了該商品的)用戶甚至好友還購買了其它商品”等欄目赫然在目。亞馬遜的想法是取悅每一個顧客,讓顧客在不經意之間發(fā)現美妙的產品。

    網購族群偏好的商品搜尋入口網站統計,也顯示Google備受挑戰(zhàn),兩年前買家以Google為搜尋首選的趨勢已經翻轉。

    如果將比較重點聚焦于廣告客戶重視的商品銷售能力,Amazon確定推廣獨有的“需求方平臺”(DSP),勢必讓渴望向目標消費者直接勸敗的營銷人員躍躍欲試,延續(xù)雙方在電子閱讀器、應用內容、云端運算多次交手、互有勝負的戰(zhàn)火,此番零售專家踩線線上廣告,與運算大師誰占上風,不知是否有合適的測量工具可預知結果?

    鳳凰財經

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