淮海锐思危机公关手册：零售业利用科学数据提高营销额
数据科学正被各种规模的公司广泛使用，从本地SMB到大型公司（如Amazon）。但是零售商从这项新技术中究竟能获得什么呢？产品推荐系统通常是第一个考虑因素，但制定更好的产品建议并不是在零售业中使用数据科学的唯一方法。下面是另外四个值得探讨的用例，如果您想最大程度地提高转化次数并产生更多的销售额。
1.数据驱动的价格管理
您可能喜欢“欢乐时光”并讨厌Uber的价格飙升，但两种做法都具有相同的基本思路–根据市场情况提高利润。零售公司是否可以在“下班时间”内善于吸引客户，并在有需求时利用高需求？是的，如果他们知道如何将数据组合在一起。
据德勤称，价格管理计划可在短短12个月内将利润率提高2％-7％，平均可产生200-350％的投资回报率。但实际上，很少有零售公司利用此机会，主要原因是：
- 低数据成熟度和分析文化
- 缺乏对所有渠道，产品组合和客户群的了解。
如果您有数据科学团队，那么这两个问题都相对容易解决，一旦准备好数据进行分析，您就可以选择尝试以下几种价格管理策略：
i）个性化您的折扣/定价策略
数据科学使您可以根据相似的客户过去的行为将它们映射到集群中，并确定最终的价格/折扣组合以使他们转换。
ii）创建细分定价
如果您还没有准备好细化并在每个用户级别上个性化价格，则仍可以调整价格和产品以迎合不同的细分受众群。例如：
- 价值定价–如果讨价还价的购物者在方便的时候购买（例如，他们希望在夏天穿冬季靴子）或查看需要清理的旧库存，则可以向优惠商品的购买者提供优惠券或额外折扣。
- 标准定价–面向大多数买家。
- 优质定价–通过额外的特权（例如延长保修）（或他们可能会响应的其他报价），为具有较高容忍度的受众群体提供优惠。
iii）提供有竞争力的实时价格
比较购物正处于高峰期，有87％的顾客在亚马逊上根据品牌/零售商网站查询价格。考虑到亚马逊在价格飙升中的表现如何，在竞争中手动对基准进行基准测试不再可行。但是，借助数据科学和预测分析，您可以创建一个高级系统，该系统将帮助您根据市场条件和竞争对手的走势自动调整价格。
2.数据驱动的归因建模
对于零售公司而言，转换仍然是一个痛处。根据Wolfgang Digital的最新《E-commerce 2019 KPI》报告，欧盟零售行业的平均转换率仅为1.7％-英国位居榜首。
然而，尽管基准相对较低，但大多数公司仍将重点放在流量生成与转化优化上。玩数字游戏似乎是个不错的策略（更多的流量=更多的销售额），但实际上，您可以通过更深入地分析数据并确定哪些渠道带来了最佳的投资回报率并确保获得最高的转化率，从而获得更少的收益。
数据驱动的归因建模-一种自定义模型，可将转化和销售映射到客户在旅途中的各个接触点/渠道，可以为您提供帮助。该模型显示了哪种营销顺序可以带来最多的销售额，哪些创意资产在此过程中起着主要作用，以及为什么有些客户最终没有转化。
3.智能交叉销售和追加销售
有效地交叉销售即使是小票也可以导致利润大幅增加。一家家具零售商决定向购物者推销价值相当于其平均订单价值（AOV）6％的商品。
在零售业中使用数据科学可以帮助您增加利润，而无需运行大量A / B测试。您甚至可以向不同的客户群提供个性化报价，以进一步促进转化和销售。将预测分析添加到组合中将为您带来更多优势：您将能够准确看到何时追加销售/交叉销售以满足您的业务目标。
例如，您可以创建一种算法来识别对您的利润有重大影响的键值项（KVI）和键值类别（KVC），并相应地将其推销给不同的购物者。这些可以是：
- 感知的价值驱动力：长期以来在所有客户群体中仍然受欢迎的产品。
- 流量驱动因素：一直大量购买的高需求产品，或从货架上飞走的短期需求产品。
- 篮子驱动器：通常与其他产品一起购买的物品，例如气垫和脚踏泵。
- 分类感知驱动力：可能促使购物者在商店中获得相关物品的产品。
4.客户生命周期价值建模
如今，确定谁是最赚钱和最忠诚的客户相对容易。但是，传统分析无法告诉您这些购物者何时开始以较低的频率购买商品，导致这种情况的原因以及为什么他们完全转向竞争对手。
数据科学可以帮助您探索这些根本原因。您可以识别不同客户的选择/行为之间的依存关系，并应用该数据来预测他们的未来行动。以下是一些可以使用CLV建模实现的示例：
- 订单归因：了解哪些营销渠道吸引了最忠实的客户；以及哪些广告系列对重复购买的贡献最大。
- 购置成本与生命周期价值：确定针对具有高LTV潜力的不同人群的削减成本的领域。
- 优化的保留期限。在正确的时间以正确的间距伸出手来重新激活各个购物者。
- 将更多可购买的物品添加到组合中。使用数据通过确切了解购物者的需求来增加库存中可购买商品的选择。
如果您认为您的营销预算在增长，但是销售数量保持不变，那么探索如何在零售中使用数据科学可能是您的正确选择。是的，这听起来像是一项崇高的投资，但是投资回报率肯定就在那里。
