2016年-Talkingdata_【智能数据与零售】零售行业的大数据时代_27页_2mb

零售行业大数据时代总结

核心内容

在大数据时代，零售行业正经历深刻的变革。TalkingData通过其Smart DP零售数据生态，为零售客户提供全面的数据解决方案，涵盖数据采集、分析、应用和营销等多个环节。通过整合海量人本数据、构建智能平台、提供专业咨询及打造中立开放生态，TalkingData助力零售客户实现数据驱动的运营和增长。

主要观点

• 数据是零售行业的新资产：TalkingData通过收集海量人本数据，如WIFI指纹、注册购买信息、打车信息、航班乘坐信息等，帮助零售客户填补核心资产的空白。
• 极致智能平台提升生产力：Smart DP平台提供强大的数据分析能力，支持零售客户进行精细化运营，包括客流分析、用户画像、营销活动优化等。
• 专业咨询释放数据思维：TalkingData提供创新的专业咨询服务，帮助零售客户建立数据运营体系，理解并应用数据提升市场竞争力。
• 中立开放生态促进协作：TalkingData构建了一个中立开放的数据生态，支持各类零售客户（单品、单店、单体、电商）在数据基础上实现协同与创新。

关键信息

数据来源与规模

• 覆盖80个城市，3000个商场，3000家电影院。
• 拥有400万WIFI指纹数据，3亿注册购买信息。
• 提供130万小区房价数据，1.5亿房产交易数据。
• 数据涵盖12大类800+个基础标签，包括人口属性、地理位置、移动套餐、消费偏好等。

标签体系建立

• 基于标签规则模型，整合自定义标签、企业第一方标签和第三方标签，对全网人群进行精细化定义。
• 实现360度全景画像，提升用户洞察和营销精准度。

产品功能与服务

• TD Map人迹地图：提供城市人口密度、多维度人群筛选、区域人群画像等功能。
• 用户管家：支持对接一方数据，进行标签配置、人群管理、用户档案查看等。
• 客流分析及洞察平台（客缘）：分析客群整体情况、趋势、时长等指标，支持客群对比与洞察。
• Marketing Cloud（营销云）：提供目标人群筛选、投放渠道选择、营销内容配置等功能，支持90%的DSP对接。

零售客户类型划分

1. 单品（无店）客户：如红牛、联合利华、欧莱雅等，主要依赖代理及渠道销售。
2. 单店（连锁）客户：如海信、必胜客、老百姓等，以单体门店形式运营。
3. 单体（多店）客户：如万达、步步高、金源燕莎等，以多门店形式运营。
4. 电商（虚拟店）客户：如京东、必胜客宅急送app、金源燕莎会员app等，以线上平台形式运营。

业务阶段与解决方案

• 单品（无店）：品牌广告投放、潜在客群挖掘、触达人群画像、营销活动优化。
• 单店（连锁）：宏观选址辅助、数据化运营咨询、App设计与运营、广告投放与活动设计、客流分析及洞察。
• 单体（多店）：投策分析、数据化运营咨询、App设计与运营、客流分析及洞察、广告投放。
• 电商（虚拟店）：移动战略规划、竞品分析、产品体验优化、统计分析平台SDK、用户体验优化咨询。

服务结构

TalkingData的Smart DP产品线包括：

• 平台：提供数据分析与处理能力。
• 应用：支持具体业务场景，如客流分析、用户管理、营销投放等。
• 扩展：支持公有云、私有云及私有部署版本，满足不同客户的需求。

运营指标体系

TalkingData提供一套完整的零售行业运营分析指标体系，包括：

• Awareness（品牌关注）：市场覆盖率、市场占有率、相对市场占有率、竞品客群重叠率、消费外溢指数、商圈辐射力。
• Acquisition（获客）：日到访客流、高峰客流、新增客流量、活跃客流量、激活客流量、流失客流量。
• Activation（活跃）：场内逗留时间、楼层人流密度、店铺人流密度、业态人流密度、楼层获客指数、店铺获客指数。
• Retention（保留）：客群到访频次、客群到访问隔、客群到访活跃度、客群到访稳定度、客群转化率、会员转化率。
• Revenue（收益）：日销售单数、提袋率、日销售额、客单价、日人均消费、销售坪效。
• Refer（传播）：楼层转化率、业态关联度、品牌关联度、品牌黏带率。

结语

TalkingData通过其Smart DP零售数据生态，帮助零售行业实现数据驱动的决策与运营，提升品牌影响力、客户触达效率与市场竞争力。其服务覆盖从数据采集到分析应用的全链条，满足不同类型的零售客户需求，推动零售行业进入数据运营新时代。