传统行业生意不好做？这个案例教你用大数据帮企业渡劫！

文|荟智分析师：八月

?转型升级看哪家，玩转数据步步高~

你听说过步步高吗？不是广东卖手机那个

这个步步高是个连锁超市，就像北方人民喜闻乐见的超市发一样。不过，它目前的地盘在南方，连锁门店已遍布湖南、江西、四川、重庆、广西各地州市，并已战略性地进入云南、贵州等省份。 截止2015年底，共有多业态实体门店452家，年销售逾310亿。

当今社会实体连锁商业收到了来自于互联网电子商务的巨大冲击，人们纷纷调侃线上商城逼死了线下实体店，然后反过来再开线下体验店。那么是不是实体电商就只有死路一条呢，让我们看看步步高集团如何应对。

O2O也好，大数据也罢，就是要卖卖卖

步步高做了三大战略改变：第一，百货店向购物中心改变，第二，大卖场向社区邻里中心转变，第三，开更多生活密集超市，形成整体联防。

为了实现这三大战略，首先是要让零售回归实体 。

步步高长沙梅溪新天地占地70万平方米，建立了真冰溜冰场、云顶星河游乐场、天空农场、模拟太空飞行的体验馆，超市和餐厅跨界结合。

除了吸引用户，还要进一步分析用户画像，才知道他想要什么。

要进一步细分，有粗略呈现还不够，他喜欢什么样的标签？买什么产品，消费的偏好，什么样的品类，这需要更深的数据。

最后就是客户去了哪里？要反思品类、分类做得好不好。

步步高的邻里中心在做大数据营销时，建立了四个模型。 第一，会员发展模型，第二，贡献度模型，第三，足迹分布模型，第四，相似推荐。

1.会员发展模型

邻里中心覆盖的范围很小，不像大城市的顾客，1.5公里的氛围就可以了，从大街上的数据，花园人群数据和家庭数据。一看就知道有多少顾客过来，活跃度怎么样，一个家庭消费多少生鲜，如果没有活跃度，就是到竞争对手那去了。 第二，了解会员，哪些人是有购买潜力的，购买贡献度怎么样。

2.贡献度模型

梅溪新天地购物中心里有一个超市，下图是消费金额分布图。

消费金额比较大、单价比较高的顾客，就是高贡献度的顾客。研究一下行为，还能做些什么？

步步高技术负责人拿出这个数据时，团队人员怀疑他，说数据绝对错了，因为买很多水产的人，洗衣用品、卫生纸、洗发用品却买得非常少，为什么？大数据只是揭示这么一个规律，怎么解释？ 后来再拿最新数据比对，发现更详细的数据，如消费者住在哪个地方，非常容易分析出来，这些人可能是离购物中心10公里以外的顾客，并不是超市的活跃用户，周末来购物中心购物、玩乐。然后，家里有一个相聚晚餐，买了海鲜什么的就走了。

如果，这样的顾客进入停车场时，知道他是步步高的会员，知道他在哪个地方，玩乐的时候可以推送步步高最好的海鲜产品，可以送8折券等，刺激更多消费，这个就是大数据营销。

也就是说，本来顾客还只想到吃小河虾，突然就想多买一只澳洲大龙虾。

3.足迹分布模型

步步高的门店是怎么分布的？一个顾客在哪个门店买得最多，就是这个门店的会员，住在这附近。然后，他有时还是去其他店买东西，因为这个店并不能满足他所有品类的需求。

某个区域有一个步步高会员光顾最多的生活广场，几乎所有步步高门店的会员无论远近都要过来，说明它吸引力非常强。为什么这么一个小店来这么多？这说明步步高门店品类相对不足，不能满足日常消费，所以要跑这么远的地方购物。

4.相似推荐模型

步步高今年引进了很多进口商品。在门店里销售3个月后，彭雄拿到数据做了这个模型。他选了100个种子商品，有多少会员买了这个进口商品？这里面有很多参数和规则，买进口商品的如果是高端客户，买的频率是其他人群的三倍、五倍以上，说明其他人群买不起，就是具有跟进口商品一样的品质。

大数据实践方法论

案例分享完毕，总要总结一些方法论。

第一，要采集数据！！！

关键要点，要始于场景，而用于场景。没有内容就没有场景，没有场景就没有触点，没有触点就没有数据，没有数据就一切是空谈。数据不识别等同没有，数据要全而不只是多，内外数据结合更高效。

第二，大数据跟传统的BI是有区别的，传统的BI就是哪个卖得好，哪个卖得不好，它不是问题呈现，而是洞察和预测。大数据要诊断，洞察为什么发生？

第三，要预测，尽管还有难度，但是是方向所在，预测未来发生什么。

第四，大数据不仅仅是面对消费者，对企业也会产生深远影响。

基于移动的场景化，数据的智能驱动是每个企业的必经之路。再过10年，或者15年，每个企业都是大数据公司，利用大数据做营销的公司，否则可能不会再生存下去，或者消失。

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