¿Cómo logra la industria de las tiendas de conveniencia una expansión rápida y precisa de sus tiendas a través de big data fuera de línea?
Con el rápido desarrollo de la escala de la industria, el mercado de consumo en las ciudades de primer nivel ha comenzado a saturarse y las cadenas de tiendas de conveniencia con financiación extranjera han comenzado a hundirse en el mercado. La competencia entre las tiendas de conveniencia en ciudades de segundo y tercer nivel será cada vez más feroz. Cómo utilizar los datos y la inteligencia artificial para potenciar las cadenas de marcas fuera de línea en la era del big data será uno de los problemas que enfrentarán los profesionales del comercio minorista físico. Este artículo proporcionará direcciones de pensamiento para los profesionales desde la perspectiva de las tiendas de conveniencia y cómo potenciar el big data.
Las tiendas de conveniencia nacieron en Estados Unidos y poco a poco se han convertido en un nuevo formato minorista debido a su pequeño tamaño, alto beneficio bruto, conveniencia y SKU optimizados. A mediados de la década de 1990, el concepto de tiendas de conveniencia comenzó a ingresar a China. En 2019, el número total de tiendas de conveniencia en todo el país alcanzó las 132.000, un aumento de más de 10.000 respecto al año anterior.
A juzgar por el desempeño de expansión de las empresas de tiendas de conveniencia individuales, las tiendas de conveniencia Petroleum (EasyJet, Kunlun Hospitality) tuvieron un buen desempeño en la expansión de tiendas, seguidas por las marcas locales Meiyijia y Tianfu, y las tiendas de conveniencia extranjeras se distribuyeron principalmente en primer lugar. y ciudades de segundo nivel.
Sin embargo, observando el diseño urbano de las tiendas de conveniencia extranjeras en China en los últimos años, 7-ELEVEn ha abierto sus primeras tiendas en Fuzhou, Changsha, Xi'an y Hefu desde finales del año pasado, y Otra tienda japonesa, Lawson, se movió más rápido y abrió sus primeras tiendas en Changsha, Shenyang y Taizhou el año pasado.
En lo que respecta al panorama empresarial nacional, la distribución de las tiendas de conveniencia de propiedad extranjera se considera otra prueba del "hundimiento del mercado" en los últimos años, y también significa que la competencia entre las cadenas de conveniencia tiendas en el mercado que se hunde se ha vuelto más intenso.
Con el desarrollo de la tecnología y las ciudades, el mercado de consumo en las ciudades de primer nivel se satura gradualmente, mientras que en las ciudades de segundo y tercer nivel, las cadenas de tiendas de conveniencia tienen dificultades para expandir sus tiendas e integrarse al mercado local. mercado.
Las tiendas familiares tradicionales tienen un pequeño capital de inversión, restricciones geográficas limitadas, una fuerte controlabilidad operativa y, a menudo, están ubicadas cerca de sus residencias. Para las cadenas de tiendas de conveniencia, además del mercado de consumo circundante, la selección de la ubicación de la tienda también debe considerar cuestiones de compra (las calles pequeñas y los callejones no se pueden distribuir uniformemente, lo que aumenta los costos), los retratos de los clientes, etc.
En este momento, el método tradicional de selección de sitios es ir manualmente a varias ubicaciones de destino sin conexión para observar y calcular. La mano de obra y el tiempo son muy costosos, y el retrato del grupo de clientes no puede ser preciso. Imagínese cómo el poder adquisitivo de una persona puede determinarse en poco tiempo por su apariencia.
Pero en la era del big data, esta información se puede obtener de forma rápida y cómoda.
Digital es una de las primeras empresas de tecnología de big data en China en involucrarse en aplicaciones inteligentes de big data fuera de línea. Habiendo estado profundamente involucrados en big data fuera de línea durante 5 años, podemos obtener información en tiempo real sobre datos dinámicos inteligentes de personas y lugares, y proporcionar de manera eficiente a los usuarios análisis, retratos de clientes y flujos de pasajeros circundantes. El comercio minorista digital y fuera de línea (como las cadenas de tiendas de conveniencia) tiene tres valores principales:
1 Rápida expansión de la ubicación de las tiendas: lo digital tiene personas dinámicas de dimensiones completas y big data de campo, y tiene sus propias etiquetas de datos masivas, que cubren Más de 200 ciudades, una base de datos de puntos de interés de 80 millones, pueden proporcionar a las empresas datos de clientes fuera de línea por lotes, lo que facilita la expansión a escala de las marcas de la cadena.
Cuando una marca ingresa a una nueva ciudad, puede determinar rápidamente la información de ubicación de diferentes áreas de la ciudad, lo que ayuda a la marca a ocupar rápida y efectivamente el mercado de consumo en función de su propio posicionamiento (como comunidades/ distritos comerciales, etc.). ), y utiliza algoritmos de inteligencia artificial para analizar los grupos de clientes circundantes y las direcciones del tráfico, ayudando así a las marcas a posicionar sus productos más cerca de la psicología del consumidor.
Monitoreo en tiempo real de los datos de las tiendas antiguas: para las cadenas de tiendas de marca, muchas tiendas antiguas que han estado funcionando durante muchos años se enfrentan a cambios en el entorno municipal o de consumo circundante, como la construcción de nuevos centros comerciales. y la demolición de edificios antiguos.
Cuando la facturación de una tienda antigua fluctúa, el método tradicional de investigación es la investigación fuera de línea. Sin embargo, los cambios en el flujo de clientes son fáciles de observar, pero los cambios en los perfiles de los clientes no se pueden juzgar en un corto período de tiempo. . Los macrodatos digitales pueden proporcionar información inmediata sobre los cambios en el mercado y los retratos de los grupos de clientes que rodean las tiendas antiguas, lo que permite realizar ajustes oportunos en la dirección del negocio y la selección de productos.
3 Comparación de tiendas de la competencia: antes de mudarse, la cantidad de tiendas originales de la competencia y las imágenes del flujo de clientes en la misma área pueden aportar un alto valor de referencia a la marca, después de abrir la tienda, aparecen nuevas tiendas de la competencia; la zona También es una razón importante que afecta la facturación de las tiendas. Los big data digitales fuera de línea pueden ayudar a las marcas a observar el entorno competitivo circundante en tiempo real, analizar las ventajas y desventajas y realizar ajustes operativos oportunos.
4 Precipitación del modelo de negocio: ¿Por qué también se abren las ventas de dos tiendas en el? ¿El centro de la ciudad es tan diferente? ¿Cuál tiene mejores ventas, el de enfrente del hospital o el de enfrente del colegio? ¿Cómo ajustar la exhibición del producto según los patrones de movimiento de la multitud? Estos datos, que son difíciles de recopilar sistemáticamente para la mano de obra tradicional, pueden ayudar rápidamente a las tiendas a desarrollar un conjunto de metodologías y formar sus propios modelos de negocio. Tienen un gran valor de referencia para una mayor distribución de la marca y expansión de las tiendas, y pueden ahorrar eficazmente el costo de nuevas tiendas. Ampliación de tiendas.
El "hundimiento" de las tiendas de conveniencia de marca en ciudades de segundo y tercer nivel es inevitable para el desarrollo urbano, y también es probable que sea una oportunidad para redefinir las tendencias de consumo local. Bajo esta premisa, el tiempo que tarda una marca en ocupar el mercado es especialmente valioso.
En la era del big data, la industria minorista ha cambiado de "personas-tiendas-personas" a "tiendas-personas-personas". Sólo si obtenemos información de antemano sobre el flujo de clientes y la información del grupo de clientes, además de los datos de la escena local y, finalmente, combinamos las características de la marca en sí, podremos ingresar rápidamente al mercado de consumo local y aprovechar la participación en el consumo.
Cuando una marca de cadena ingresa a una nueva ciudad, el costo de inversión es alto y el método tradicional de selección de ubicación no es suficiente para respaldar la rápida expansión de la marca. El big data por lotes es el "arma secreta" para que las marcas modernas expandan rápidamente su territorio. Basado en cinco años de acumulación de tecnología de alta precisión, Digital tiene la base de datos de identificación más grande de China, que puede brindar un sólido apoyo a la toma de decisiones para las marcas de la cadena en términos de posicionamiento de marca, conocimiento de los clientes, marketing, etc.