家居用品门店大数据营销

时间：2021-10-02 08:17:33 | 来源：大数据营销

时间：2021-10-02 08:17:33 来源：大数据营销

现代家居逐渐形成了一套独特且有效的新零售模式，在提升消费者体验的同时，也拉动了最终的增长。那么，家居的商业模式有哪些可以借鉴复用的地方？本篇文章里，作者从消费者旅程节点出发，对家居的新零售模式进行了拆解，一起来看一下。

一、家居简介

行业领先家居品牌始终和提高人们的生活质量联系在一起并秉承“为尽可能多的顾客提供他们能够负担、设计精良、功能齐全、价格低廉的家居用品”的经营宗旨，在中国市场家居在大型城市设立线下门店，主要消费群体为中青年人群。

二、从消费者旅程分析家居新零售模式

1. 家居新零售消费体验中人、货、场的重构

家居数字化消费体验的升级需要运用人工智能、 RFID、智能货架等技术推动人（消费者）、货（商品）、场（门店）的重构，实现便捷高效的购物体验。

2. 从消费者旅程的节点分析家居新零售提升点

1）售前

充分利用精准营销的数字化手段，大数据构建立体用户画像，助力精准营销。

售前的消费者场景主要包括了解品牌和定位门店，利用大数据分析快速定位目标客户，精准投放广告，提升转化率；给客户带来奢侈品级的极致体验，并可将线上流量引入线下。

• 新思维：充分利用精准营销的数字化营销手段，抓住细分需求，进行精准推荐和门店引流。解决传统家居导购缺乏针对性的痛点。
• 新技术：大数据、SCRM。

• 技术原理：通过静态数据微处理，数据流的实时计算，和图结构数据的计算，最后导出可视化的数据。
• 价值点：大数据颠覆了以往通过问卷对消费者进行调研的模式，能在在消费过程中，实时地跟踪分析海量样本的消费者偏好，指导家居零售经营各个环节。

2）售中

OSO模式触发场景式消费，拥抱共享经济模式；以生活方式为切入点，将门店打造为“面向体验设计”的“小而美”单元化新零售门店；物联网RFID技术实现对消费信息的收集和传输;AR模拟商品消费，打造沉浸式场景消费体验。

售中的主要消费场景包括进店、产品选购、产品体验、店员互动、购买产品、支付产品、提货和配送。

• 在进店场景中，消费者角度需要满足顾客任何时间、任何地点、任何方式的购物需求，商户角度应该注重渠道多元化；
• 在产品选择场景中，利用访客等大数据对客流量、货架进行合理有效的规划；
• 在产品体验场景中，消费者角度，应该加深消费者对产品的体验，商户角度，需要关注收集消费者的有效反馈；
• 在与店员互动场景中，店员以产品专家的角色，帮助与引导客户；
• 在购买产品场景中，线上线下打通，全渠道协同，门店引流，柜台直接取货，方便快捷；
• 在支付产品场景中，应形成消费支付闭环，在提货与配送场景中，商家应关注供应链优化，可追溯，实现对于生鲜类食品，有质量上的保证。

• 新思维：利用其它场景触发购物场景，构建共享经济模式，实现产品服务化（先租/体验，后买），满足消费者对家居的私密体验需求，降低消费者决策成本，扩展B端市场，提升C端体验，解决缓解门店拥堵的痛点。
• 新技术：二维码、大数据、RFID。

• 新思维：将家居品类分成“小而美”工坊独立经营，打造爆款单品，将科技融入生活场景消费，线上AR，线下数字化家居快闪活动，解决消费体验枯燥的痛点。
• 新技术：数字货架、数字展示、AR、RFID、WiFi探针、人脸识别。

价值点：零售商在供应链、库存、店内商品、客户的管理效率和安全性提升。实现精准进货、供货，降低断货率、仓储开销和货物丢失率。

全面提升零售运营。根据获取的数据调整商品陈列，优化库存。消费者能通过传感器能读取频射识别（RFID）芯片发送的信息，了解手中家居的各种信息。

• 技术原理：增强现实技术（AR）把真实的环境和虚拟的物体实时地叠加并存。包含了多媒体、三维建模、实时视频显示及控制、多传感器融合、实时跟踪及注册、场景融合等新技术与新手段。
• 价值点：实现深度消费体验，更好的感知体验商品。新零售的消费体验变得个性化、趣味化，家居消费变得炫酷、有科技感，不再简单乏味。

3）售后

高效建立会员管理体系；人工智能深度学习算法实时推送，智能客服全天解答。

售后的主要消费场景包括产品后续关注、产品分享和售后服务。

在产品持续关注场景中，通过大数据分析提供相关性强的产品推介与资讯分享，节省消费者购买时间，提升商家订单转化率。

在产品分享场景中，利用语义分析获取产品分析，优化产品研发、产品销售等各个环节，实现商家有效获取产品评价，并实现高效分析。

在售后服务场景中，建立线上会员管理体系，管理消费社群，提升用户粘性、提升二次订单转化率。

• 新思维：通过家居会员的全生命周期管理实现对会员的购买激励，分析购买信息，利用促销手段，激活休眠客户。节约人工客服成本。
• 新技术：人工智能——深度学习。

• 技术原理：计算机会通过传感器（或人工输入的方式）来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较，以确定它的含义。根据收集来的信息计算各种可能的路径，然后预测效果最好的路径。
• 价值点：节省人力成本，解放人力；不受时间地点约束；自动迭代，选择最优模式。