会员|上海交大安泰经管学院：新零售时代，多触点深度分析客户才有机会赢( 二 ) 传统零售时代

一个完整的会员数据包括五个方面的信息：会员的基本属性——姓名、手机号、性别、年龄和生日等；第二，会员的行为轨迹，包括活跃地点、活跃时间、活跃频率、活跃度和停留时间等，帮助我们了解客户习惯，回答何时向她或他推送的问题；第三，会员的兴趣标签，例如在品类、风格、浏览和互动等偏好；第四，会员的消费属性，例如消费偏好、消费能力、消费频率、促销敏感和支付方式等；第五，会员的关系数据，包括一度好友、二度好友、热度和分享数等，帮助我们了解哪些人是同类的，从而回答向谁推送什么的问题。
2017年，银泰百货的数据系统和阿里数据正式打通，之后银泰会员与天猫、淘宝的会员账号以及支付宝体系也实现了互通。由此银泰百货可以对客户进行分层管理和有针对性的推从，从过去人找货的模式逐渐演变为货找人的模式。在构建数字化会员库的同时，银泰也完成了商品的数字化，这样银泰不仅实现线上线下的一体化，也转变成为一家服务数字化会员的互联网商场。经过两年的运营，数字化会员于2019年9月突破1000万，会员交易占比提升了81% ，会员复购率则提升了283% 。数字化会员库不仅是深度分析客户的基础，也是会员数据驱动经营的基础。
第三步，消费信息分析——消费信息的分析和预测，在零售行业由来已久。然而不同以往的是，新零售时代的消费信息分析呈现出高度数字化、动态化、个性化和差异化的特点。
数字化指消费信息主要来自线上，而对消费信息的分析也需要在线进行；动态化指随着消费信息的实时更新，对消费者的需求和采购量的分析和预测也实时更新；个性化指运用大数据分析获取消费者的不同类型和个性需求，从而对消费者进行个性化的推送；差异化指不同零售商对可获取的数据类型、数据量级、分析方式和结果保持差异化，例如Nike和大润发分析的数据来源和需要的方式是不同的，会根据各自需求进行分析。
一些国际知名零售商的消费信息分析实践可圈可点。 Nike通过Nike-Plus会员计划与客户建立更加个性化的联系，包括根据会员分享的个人运动习惯和轨迹，为她或他专门推荐鞋款并预留合适的尺码；识别特殊群体并利用算法为他们推荐个性化产品，例如，当识别除一些更喜欢在清晨或深夜跑步的客户之后，就会为他们推荐夜光跑步设备。在优衣库APP中，也是基于消费者的个人信息进行个性化推送：不仅根据以往的消费数据，个人喜好和场合，甚至根据当天的星座运势来改变推送的产品排名；同时还会向客户提供最新的商品库存信息，以提醒和帮助他们完成在线购买。优衣库还在APP中增加了AI自动应答服务，让消费信息的分析和推送更加智能和个性化。
以上两例借助的都是零售商自身所拥有的数字化会员信息，欧莱雅则借助百度平台进行更加广泛的消费信息分析：一方面，欧莱雅通过与百度的合作，让旗下越来越多的品牌被消费者搜索、点击和记录。例如，欧莱雅曾通过百度的“人群定向”技术，对搜索过时尚、彩妆、女性等关键词的人群追踪发送巴黎欧莱雅彩妆戛纳展的品牌展示广告，在之后10天内与欧莱雅彩妆有关的关键词的日均搜索量上涨近千。另一方面，基于百度的大数据，欧莱雅可以洞察消费者在彩妆上的真实需求，同时了解自己的哪些产品正在被搜索，以及有哪些相关的信息和热点，这些都为解决优质产品的触点问题和实现有效的精准广告投放提供了基础。例如，欧莱雅在前期与百度的市场调研中发现，虽然“玻尿酸”的搜索率极高，然而消费者却难以从诸多医美广告中获取亟需了解的效果和安全性等信息。为此，欧莱雅联合百度为其新品复颜玻尿酸系列打造了别出心裁的广告营销……这一切正是基于对消费信息的广泛分析。
新零售为分析消费数据信息提供了便利，然而每家企业分析的能力却千差万别，这里的差异主要还取决于在数字信息科技上的投入和重视。 NIKE在数字科技转型上的努力和进展提供了很好的示范， NIKE于2018年收购了消费者数据分析公司Zodiac ，后者特有的分析工具能够预测单个顾客的终生价值；2019年底又收购了AI预测分析公司Celect ，则帮助从源头上完善了商品和供应链的数字化程度，从而更加精准地预测消费者的需求，包括预测消费者对产品风格的偏好以及在下单时间和渠道方面的偏好，从而从研发端开始对于精准生产符合消费者需求的产品产业链提供支持，并提升整个供应链的资源效率。基于消费信息分析，实现了将生产周期从60天缩至20天的目标，从而将设计到上架的时间减半。