零售业前景展望

标签:安全技术模式

访客:19105  发表于:2013-10-29 11:24:49

  • 一直以来,成功的零售商都在不断寻求各种优化流程的方法,从而为商店和后端支持基础架构提供有力支持。如今,我们不难发现,领先的零售商比以往任何时候都更注重如何充分利用所获得的数据以及如何实现企业移动化。零售企业是由信息驱动的企业,零售业务具有实时性。如今的消费者正借助实时数据和社交媒体,寻求最优惠的价格、最好的产品和最优质的服务。为满足上述所有消费者需求,零售商必须奠定坚实的基础并优化业务流程。

    届时,零售商将能够评估客户的每次互动以及产品在分销网络中的移动情况,以此来调整定价策略、更新库存位置和数量决策信息,同时通过网站、电子邮件、移动设备和商品目录中推出定制型客户激励计划。单纯依赖销售点数据确定价格和管理库存水平的时代早已一去不复返。同样,仅依靠印刷媒体或电视广告吸引客户的方式也已是明日黄花。零售商要想建立长期且可盈利的客户关系,就必须实现商店(网店或实体店铺)与供应商和分销网络之间的双向通信与互动。

    Big C 在泰国大型零售市场中享有盛名,同时也是泰国顶尖的平价零售商。Big C 隶属于Groupe Casino,后者正在使用 SAP Customer Relationship Management 软件推行驾车购物(Drive Solo)计划。该计划允许客户在线下单,并在 2 个小时后从指定的快递直营店收取货物。借助 SAP Customer Relationship Management 提供的全方位视图,Groupe Casino 可全面掌握消费者的购物习惯,提升服务水平,使客户满意度达到几乎百分之百的水平。

    与此同时,全球时装品牌 Tommy Hilfiger 也携手 SAP 为消费者呈现前卫的时装设计、品质和价值。最近,Tommy 在欧洲推出完整版时装画册,在 iPad 上展示最新系列时装力作。该公司借助 SAP Afaria 移动设备管理与安全解决方案来确保数百台移动设备中的时装画册数据的安全性。

    零售业长期以来面临着一大挑战,即如何发现和评估错失的销售机会。虽然他们可通过收银机终端系统了解所有交易记录,但是对于其他一些信息则知之甚少,比如错过了哪些销售机会、哪些消费者曾光临门店或网站以及消费者关注过却没买的商品有哪些等。这类信息通常难以追踪,但内存计算等创新技术的出现使问题迎刃而解。此类创新技术能够收集和分析非结构化数据类型(如网络日志),清晰地展现每位客户的动向甚至是网络商店中的足迹。这样,零售商可结合网络流量数据与现有的商务智能应用程序和销售数据获取新的洞察力。例如,零售商可对比特定商品的网站流量和销量数据。通常,他们会希望网站流量和销量之间存在这样的关系,即消费者搜索到所需商品并购买该产品。然而,如果情况正好相反,网络流量巨大而销量低迷,则表明某些环节存在问题。此时,零售商必须继续保留该商品(而在以前,零售商可能会因销量低而放弃该商品),并确认商品的价格是否具有竞争力,商品对于顾客而言是否具有充分的价值主张,能够促使他们做出最终也是最重要的购买决定等。实体商店是否也可以利用相同的技术,更深入地了解顾客行为呢?如今,答案是肯定的。一些领先的零售商已经开始利用这些创新技术来分析店内摄像系统中的视频信息,并绘制客户在店内的移动轨迹。之后,零售商便可将这些庞大的数据流与销售数据结合起来,创建新的应用程序。而利用新的应用程序,零售商就能优化商店布局,制定产品摆放计划,并揭示消费者流量(兴趣)与预期销量不符的情况,进而发现有待研究的问题。

    抢占先机

    零售商也在利用数据优化分销网络,并通过提高按时交货率来提高客户满意度。过去,分销网络需借助员工的专业技能和主观判断,确保将商品及时配送给顾客。分销网络的成功主要归因于调度员和物流团队的直觉判断和专业技能。而如今,借助来自实时或近乎实时数据源的信息,零售商能够实现更顺畅的分销网络运营。

    现在,利用车载技术、RFID(射频识别)或更简便的条形码技术以及实时地图和交通信息,调度员可以更有效地监控和查看每个商品的交付进度。理论上,完成一两次交货任务之后,调度员在每天早上开始工作的几分钟之内,预测分析应用程序就能够根据历史交货数据和每条货车路线的当前实时交通数据,为调度员更新并提供剩余订单的预计交货时间。如果调度员预计货车无法按时交货,他们可以即时采取补救措施,比如重新规划交货路线或与客户重新商定交货时间。  

    • 不仅如此,零售业的必杀技是在客户甚至尚未意识到自身需求之时预测到他们的需求。提供极具吸引力的报价,在客户尚未意识到需要您的产品或考虑其他替代产品之前,抢得业务先机,这是赢得竞争的最佳方法。以打印机墨盒为例。如今,办公用品零售商能够跟踪客户的信用卡和积分卡在店内的消费情况,并根据购买历史记录,预测消费者需要再次下单购买商品的时间。他们可以发送打印机墨盒的促销邮件,随附打印纸促销信息,并承诺 24 小时之内将商品交到客户手中。无独有偶,旅游公司(您该休假了!)和汽车经销商(您的车该保养了!)以及其他面向消费者的企业也采用了同样的技术。可见,预测并满足购物者的潜在需求是零售商的制胜之道。

      展望未来,试想一下:零售商可以利用这些新的数据源扩展消费者智能数据库,通过分析客户的社交环境和Web 模式,更有针对性地预测和满足客户的需求及兴趣。例如,办公用品商店不仅能够为您提供打印机碳粉的报价信息,而且还会向您展示您社交网络哪些人曾对该产品点“赞”以及他们购买的其他产品。诚然,隐私管理必不可少,但是,如果零售商能够提供适当的“选择加入”机制,并支持消费者通过多种方式管理分享的信息流和查看权限,这将会成为零售商改善客户服务和提高忠诚度的良机。由此,零售商还能为消费者提供更好的建议,并减少那些恼人的垃圾邮件。
       

      本文作者为SAP 亚太及日本区消费品行业副总裁Claude Ringuet

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