¿Cómo influye el big data en la promoción del marketing?
Selección de la ubicación de la tienda En el pasado, al abrir una tienda, proponíamos un nuevo plan de ubicación, ubicación, área, flujo de clientes esperado, atributos del cliente, poder adquisitivo, competidores circundantes, planificación urbana y condiciones de la propiedad, etc. No sólo lleva mucho tiempo investigar, sino que si los resultados de la investigación están sesgados y si se pueden lograr los resultados deseados después de determinar la selección del sitio solo puede depender de la experiencia y la suerte. Después de todo, en el pasado, cuando se hacía este tipo de investigación, sólo se podía ir al lugar, preguntar a la gente, aprender de los colegas y hacer conjeturas a medias.
Con los cambios en big data, la selección de sitios se ha vuelto más precisa y conveniente. No estamos hablando de esos sistemas profesionales de big data, que son relativamente sencillos. Podemos ver el diseño de los supermercados, atracciones, etc. de los alrededores en varios mapas de navegación, y también podemos ver el flujo de pasajeros, lo cual es relativamente conveniente. Al mismo tiempo, también podrás observar las preferencias de las personas que te rodean, el consumo per cápita, etc. A juzgar por los datos de las aplicaciones de comida para llevar. Esta es la aplicación de big data.
Un caso muy conocido de minería de datos es el de Wal-Mart. Al analizar las cestas de la compra de los clientes, descubrieron que la cerveza era el artículo más comprado junto con los pañales. Los resultados mostraron que cuando los padres jóvenes estadounidenses compran pañales para sus hijos después de salir del trabajo, entre 30 y 40 personas comprarán su cerveza favorita. Entonces las tiendas Walmart combinaron pañales y cerveza y sus ventas aumentaron. Este es un caso significativo de exhibición de productos guiada por big data. Las tiendas inteligentes actuales pueden hacer más cuando se combinan con inteligencia artificial. Con base en el mapa de calor del tráfico en la tienda, se puede calcular que los productos de venta caliente o de venta lenta se colocarán en ubicaciones más apropiadas.
Retrato del usuario En el comercio minorista tradicional, es difícil lograr un servicio de guía de compras uno a uno y un servicio personalizado para el usuario. Una de las razones es que la tienda tiene una gran cantidad de clientes y clientes frecuentes. Básicamente se puede decir que ninguna guía de compras puede recordar si el usuario ha estado en esta tienda y cuáles son sus preferencias.
Pero en el comercio minorista moderno, las tiendas inteligentes hacen que sea más fácil lograrlo. Las tiendas inteligentes pueden detectar cuántas veces ha visitado un cliente mediante funciones como el reconocimiento facial. Al mismo tiempo, a través del sistema de gestión de la tienda, basándose en los comentarios de los datos de compras anteriores, se puede adivinar el tiempo que los clientes permanecen frente a diferentes productos y las preferencias de los usuarios. , recomiende productos de manera inteligente a los usuarios o envíe información al sistema de administración móvil de la guía de compras, para que la guía de compras pueda brindar un mejor servicio a los clientes. Esto se debe a que los macrodatos, como los datos de compras de los usuarios y los datos de comportamiento, describen el retrato del usuario.
El modelo de negocio del futuro se ha hecho realidad gradualmente, la alta tecnología está cambiando nuestras vidas y la industria minorista también se está reformando. Seamos testigos de ello juntos.