無人機送貨不遠了!大數據分析將是零售業關鍵

零售業的未來前景跟大數據關係非常密切,大數據可說成了零售業涉及生存的命題,沒有好好經營大數據,恐怕在不久的將來會被殘酷地淘汰。

張善政表示,新零售的未來需要大數據、人工智慧來支撐。

台灣無店面零售商業同業公會舉辦「無店面產業」論壇。前行政院長張善政表示,新零售的未來需要大數據、人工智慧來支撐,掌握平台商如淘寶、PChome等大數據,並由品牌商家去分析、建立客戶忠誠度,而物流與倉儲業生態正大幅度翻轉,包括無人機送貨與湖泊倉儲。無店面公會常務理事王孝慈也指出,零售產業必須與世界接軌、符合世界潮流與消費者需求,一致推動產業的前進。

零售業大數據始於One Click Shopping

張表示,讓電子商務創新的動力就是大數據,也就是其資通訊技術,以國際最大電商舉例,Amazon在1999年申請了1個專利 「One Click Shopping」,也就是讓網站儲存用戶的信用卡號碼、運送地址、姓名等資料,現代或許看起來很簡單,但當時個資概念並未普及時,該專利也獲美國專利局核准。雖然該專利在後來2006年引出爭議後裁限縮適用範圍,但當時就連Apple公司都不得不向Amazon購買授權許可。該專利於去(2017)年到期,大家鬆了一口氣,不過目前W3C研擬將機制納入未來瀏覽器正式規格。

Amazon在1999年申請了1個專利 「One Click Shopping」,也就是讓網站儲存用戶的信用卡號碼、運送地址、姓名等資料,現代或許看起來很簡單,但當時個資概念並未普及時,該專利也獲美國專利局核准。

由於大數據包括客戶背景、信用評等、商品推薦(資料模式比對的人工智慧)、累積過去客戶購買的伴隨項目、客戶評點等,該大數據進而帶動態價格的生態,讓買賣雙方市場可如實反映供需情況,更刺激了跨商的競爭比價(例如Trivago、eprice等)。而平台商如淘寶網、天貓等不僅可提供大數據分析的工具與諮詢、新增業務機會,且一般品牌商品賣家如小三美白、華碩等也可自行分析、甚至比平台商更深入。

大數據的分析下,也進而帶動第三方支付與衍生金融服務,過去消費者需要以現金買貨品,現在可直接以第三方支付,透過一個按鍵就能買商品,不僅如此,也引發衍生的螞蟻金服如基金,也就是讓民眾把帳戶裡的小額儲蓄放到基金共同帳戶,由專業經理人運用投資,當帳戶只有10元,沒人理會,但商家透過匯流服務,把1億人的10元集結時,情況就大不相同。」

現在物流不僅有即時追蹤、限時取貨、超商取貨等服務,國外的電商巨擘也正嘗試無人機,包括Amazon的無人機,甚至英國有8分鐘送貨到家的範例,等於倉儲業的傳統物流與倉儲業務全部被翻轉。

 

至於後端的物流部分,現在物流不僅有即時追蹤、限時取貨、超商取貨等服務,國外的電商巨擘也正嘗試無人機,包括Amazon的無人機,甚至英國有8分鐘送貨到家的範例,等於倉儲業的傳統物流與倉儲業務全部被翻轉。

目前國外業者正嘗試做水中倉庫,就是跟地方政府租一片湖泊,把貨物以防水包裝放進水中,等到消費者叫貨,再傳遞無線訊號讓貨品自動為包裝充氣,貨品就會因浮力大於其重量而浮上水面,再用無人機抓取運送,「不僅運送方式從貨車變無人機,未來倉儲也可能變水底方式。」

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原文:http://bit.ly/2GEOtRe

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時今日,無論你做任何生意,尤其是零售及服務業,都會叫市場部同事設計一個會員計劃,期望可以鼓勵客戶多點光顧。

設立會員制度,第一件事是設計獎賞計劃(Incentive Program)和會員表格,很多市場部同事就困在這。穿腦袋,交出設計,被老闆或上司質問:又係玩積分?無乜新意喎!點解你覺得客人會願意給你這些資料?!上述問題,一時間很容易令你語塞,對吧?

數據行銷 data marketing

訂位服務也可成為數據行銷的工具

首先,讓我在這說一個日本壽司餐廳的真實個案,請花數分鐘看完,我相信可以給你一點啓示:

商人壽司郎(Akindo Sushiro)是日本銷量第一的連鎖迴轉壽司店,在日本全國有超過440間分店。

商人壽司郎率先採用在壽司碟下植入晶片來計算壽司在迴轉帶上行走的路程,每一碟壽司行走到達預定的距離就會被撤回,以保持食物新鮮度,也給客人一種品質保證的信心。這個階段的數據採集跟客戶講關係管理(CRM)可以說沒有直接關係,而是用於「品項管理」(Item Management)。

2015年6月,商人壽司郎推出智能手機應用程式(App),讓客人可以透過應用程式訂位,客人輸入人數,選擇地區,應用程式就會顯示該區所有店舖的等候時間,客人選擇店舖,應用程式會發出訂座號碼,客人在指定時間內到達店舖,在店舖外的電子看板輸入訂座號碼,電子看板收到訊息,就會編排座位。

這個為了解決客人長時間等待入座問題的應用程式,其後發展為一個數據採集工具,並且有助推展會員招募工作,此話怎說呢?

商人壽司郎

根據客戶消費數據設計會員優惠

客人用智能手機應用程式訂位,當然樂意輸入個人身分認證資料,譬如說手機電話號碼,方便到店後確認身分,客人當然亦需要輸入這次光顧的人數。當客人到店之後獲安排入座及拿取食物,商人壽司郎的數據管理系統(Data Management System)就會把這個客人的數據整合起來,既有了這名客人的一個獨特的身分認證(unique identity),也知道他去了哪一家店、多少人光顧,什麼時段進店、什麼時候離店、吃了什麼、消費總額多少、有否給小費……,若這個客人再次透過應用程式訂位,數據管理系統就會採集到這名客人之後的消費數據,並據此進行初步的數據挖掘和分析,當商人壽司郎的市場部同事邀請這名客人成為會員,按着數據分析後給與這名客人具吸引力的優惠,會員招募成功率自然倍增。

看到這裡,或許有人會提出憂慮,這種透過應用程式訂位的系統,很容易在計算時間上失準,害得客人到店後仍要等待,這個問題確實存在。不過,應用程式訂位服務無論如何都有縮短客人等候入座時間的效果,加上透過系統演算法,計算時間的準繩度不斷增加。

另一個疑慮是,客人透過應用程式訂位後「放飛機」(失約)又如何?系統設計亦已經預計這個情況的出現,當應用程式發出的訂位號碼沒有在預定時間之內被輸入店舖外的電子看板,系統就會自動取消有關的預訂並重新計算輪候時間。

當這個訂位服務進行順暢,商人壽司郎把應用程式推展到外賣服務,客人要輸入的個人資料當然就更多了,包括送貨地址,這樣的資料對於客人的收入水平有很大的參考價值。之後,商人壽司郎全力推廣會員計劃。

以需求來讓客戶自願留下個人資料

其實商人壽司郎在未建立訂位應用程式之前,也有會員制度,只是透過應用程式提供訂位和外賣服務,有助收集客人數據,根據數據分析有效推動會員招募,讓會員的優惠計劃更加準確,招募自然更加成功。

這個個案告訴了我們在推動會員招募和採集客戶數據時的兩個關鍵點:

一、要客人願意提供個人數據,必須首先符合客人的需求,這方面比起提供優惠更加有效。在招募會員時,很多時我們都會著力於提供「著數」(優惠),這當然是必須要的,不過有時優惠計劃未必符合每一個客人的口味,要客人甘心情願的留下個人資料,應該從需求著手。愈來愈多零售業提供免費送貨服務,既讓客人感到方便,亦能夠讓客人心甘情願留下不少個人資料;

二、在這個「移動」(Mobile)時代,智能手機應用程式(App)是一個很有效的數據採集工具。根據香港政府統計處今年四月出版的《主題性住戶統計調查第62號報告書》,2016年智能手機的滲透率高達85.8 %,可以預計,這個數字只會不斷上升。商戶使用手機應用程式來跟客戶建立關係亦是大勢所趨,原因有很多,這已是另一篇文章的範圍,其中一個原因就是方便採集客戶數據。

客戶消費行為數據比人口統計資料更重要

順帶一提,做Marketing工作的,在擬定行銷策略時,都知道有所謂的「人口統計變數」(demographic)。不過,消費者的實質「行為數據」(behaviour data)很大程度上取代上述成為最重要的參考依據。

人口統計變數其實一種「假設」(assumption),譬如說,我們會假設買我們的產品和服務的人是高收入的女性,但事實很可能當中有一些是中等甚至是低收入的。

用消費者行為數據作為行銷工具最大的好處是不需要「靠估」,每一名消費者過去購買的產品、頻率、單價、對什麼推廣有積極反應、有否推介朋友成為會員、有否在社交媒體評論自己或是對手的產品、過去的消費行為模式有否出現過變易……,這些數據是最實在的行銷參考依據,不是任何假設,透過數據挖掘和分析,可以對每一名客戶進行一對一的「精準行銷」(Precision Marketing or Targeting Marketing)。

作者:徐少驊 (先達智能有限公司行政總裁)

 

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數據行銷 (Data Marketing) 其實並非想像般高深,朋友告訴了我一次如下的購物經歷,值得深思:

data marketing

今天做零售業的若仍然沒有搞會員制度,留下客人的消費數據,並進行分析和對應行銷,很容易就會流失重要的長期客戶。

 

她去旺角朗豪坊的Laura Mercier專門店買一瓶粉底,店員找了一陣子,說:「沒貨了!」在今天這個資訊科技發達的年代,專門店斷貨是難以想像的事!辦公室要知道店舖的inventory情況,按一下keyboard就是了。事實上,很多零售系統應該是有各分店的inventory alert的,若你的系統還沒有,我勸你深切考慮換過一個有的。

好了!店員說了一句沒貨,就放走了一個potential customer,更準確的說是放走了一個用了這個牌子足足十年的客人。店員當然是不知道的,但就連坐Laura Mercier 辦公室的人也不會知道,因為我的朋友不是它的會員,它有否會員制度,我的朋友也不知道。

朋友send了一個Whatsapp訊息,把這個荒謬的情況傳送出去,她的朋友立即向她推介其他牌子的粉底。

對於Laura Mercier來說,這個十年客戶走了,它也是完全不知不覺的,為什麼?因為它沒有有關這名顧客的數據。

試想,若果它有客戶的數據,它就會知道她們的buying history,當中包括對上一次購入粉底的時間,並按多次購買的數據,預測(Predict)得到客戶的NPT(Next Purchase Time),並按此發出對應的推廣訊息,例如買粉底加保濕面霜可獲優惠價格。由於客戶正需要購買粉底,這時候收到有關的推廣訊息,命中率會特別高,有效地使用bundle sales strategy,可以使客戶成為另一產品的新客戶。

這次經歷其實不但說出「數據」在今天的商業社會的必要性,其實那位店員只要在現場留下我朋友的電話號碼,並告訴客人有貨就立刻通知,欠缺這種基本的客戶服務也說明了這家企業在今天「客戶關係」如此重要的商業環境之下,似乎對「客戶關係」欠缺了一點了解或著重。

作者:徐少驊 (先達智能有限公司行政總裁)