智慧零售:從 OMO 到 BI 商業智慧,如何運用數據決策讓收益最大化?

BI 商業智慧

從有零售行為開始,人類從來沒放棄過從「交易記錄、顧客行為、用量預估」來找出背後的潛在需求、消費動機、再次購買的商機。

以「經營之神」之稱的王永慶為例,在那個還沒有「電腦」發明的年代(人類第一台電腦發明於1941),他就懂得如何把「智慧」放入「零售」之中,最著名的案例是當他送米到客戶家時,會詢問客戶家中的人口,做為用量預估,他不會在客戶沒米的時候送米,而是在客戶快吃完前還有一定存量時,就先把新米送到客戶手上。這還沒完,當他把新米送過去時,還會先把舊米倒出來,擦拭清潔米缸,先倒入剛送來的新米,然後再倒入那些挖起來舊米,將之覆蓋其上。

不僅如此,他還發現當時人們購買米的行為,只跟一家米行買米,還通常是裡自宅最近的米行(可以預料是因為買米不想被欺騙,且米重搬運不易故選擇最短距離者),遠一點的米行就沒生意做,所以他展開了外送服務,甚至跨區域沿街叫賣,向住在遠處的人宣傳他的米行,更讓人知道他可以把米送去家中,你不必親自跑一趟。

從上述的這一連串的操作中,幾乎窺見當前所謂的「智慧零售」是如何發生。

 

智慧零售的外部特徵──零摩擦體驗

對比王永慶的操作模式與現代零售的模式,會發現:

叫賣:曝光、廣告投放

送米:外送、宅配服務

估量:預測再交易的時間點

清潔:加值服務,也保持米的存放環境

順序:新米先入、舊米先吃,避免舊米後吃影響鮮度口感,認為品質不佳損失商機,
        (也等同的提醒客戶:還有新來的米還沒吃,要趕快吃完)

仔細一點也會發現,把新米及早的銷往客戶家(存放在客戶家的概念),等同讓米行的倉儲成本降低,無論是時間上、空間上或米的品質上。因此米行可以更有籌碼向上游收購更多新米,久而久之,成為更大的零售通路商,量大讓收購價格下降達成規模經濟,成本取得降低,又能給客戶更便宜的價格(大零售商與量販模式)。

或許當年沒有數據(或資料)這個說法,但卻充滿著「情報」觀念,打造出屬於那個年代的智慧零售,提供相對應的服務,希望與客戶之間來往順利、長久,其背後的用意也就是當前提倡的「零摩擦體驗」。

所謂的「摩擦」,就是「阻礙客戶體驗產品與服務的障礙」,障礙可以來自於任何人事物。這裡可以結合行銷 4P、7P 來做檢視,也可以利用 AISAS 消費者行為模式、5A 顧客體驗路徑等理論來觀察摩擦產生於哪一個環節,以電商行銷x最基本的行銷 4P 來說,在導流、導購、會員經營上,是沒有推薦對的商品 (Product)、吸引力不足的價格 (Price)、選擇不對銷售的平台 (Place),還是無法導流的宣傳(Promotion)?

於是,企業與行銷人員開始把注意力放在流程上,期望在每一個階段中都採集數據,將數據加以分析,用來優化服務體驗或採取進一步的行動,這樣把「資料」變為有用「資訊」,從古至今有著不同的工具與倡議,包含 Data Driven(數據驅動)、Big Data Analytics(大數據分析)、DB Marketing(資料庫行銷);都是類似的觀念,而其中最富盛名的,莫過於 BI(商業智慧),它既是工具,也是觀念倡議。

 

智慧零售的內在驅動──商業智慧

事實上,商業智慧的概念早在1989年就開始被通俗化的傳播,並且在1996年由 Gartner Group 給予正式定義並提出,其須具備資料倉儲 (Data Warehouse)、線上分析處理工具 (OLAP) 與和資料探勘 (Data Mining)。

然而,商業智慧也有很長一段時間受到科技發展進程的限制,如:在只有 POS 系統時,企業最多就只能擁有消費記錄的相關資訊與會員數據,但缺乏網路數位時代才有的網路行為資料。直至今日,仍然多數的企業誤會商業智慧只是從數據中做出交叉分新,提供報表。

隨著雲端技術、人工智慧等「即至科技 (The Next Tech)」逐步到位成熟,商業智慧也才真正到了能全面爆發的時候,也讓新零售大幅躍升,讓新零售1.0升級為新零售2.0,邁向智慧零售。其中最大的改變就是 O2O (Online to Offline) 到 OMO (Online merge with Offline)、也從多通路 (Multi-Channel) 到全通路 (Omni-Channel)。

若「OMO/全通路」讓消費者有「無死角」的購物歷程 (於前台讓消費者的接觸使用),

那麼「商業智慧」則是讓消費者有「零摩擦」的購物體驗(在後台為消費者的分析演算)。

由此來看,商業智慧就像是驅動智慧零售的內功心法,同時也會透過 MarTech 行銷科技,來解決「廣告與促銷、內容與體驗、社群關係、商業與銷售、數據、管理」等上的問題,更可以與 CDP (客戶數據平台)、DMP (資料管理平台)、CRM (顧客關係管理) 結合,讓企業與行銷人員對客戶的了解,從「交易記錄」,到網路與行動裝置上的「使用行為」,再到購物背後的「意圖」。

 

智慧零售的必然趨勢──用商業智慧洞察消費「意圖」

先不論「啤酒與尿布」這個商業智慧的經典案例的真實性,但就是洞察「意圖」來說,絕對是最佳說明,因為案例最後發現尿布與啤酒擺在一起可以刺激銷售,原因是周五晚上喝著啤酒看美式足球的爸爸們,不想在比賽精彩時被太太叫去買尿布,索性購買啤酒時,隨手帶上了幾組尿布。

此外,統計分析大廠 SAS 也曾分享與銀行的合作案例,其中指出,利用網路買機票,且又在七天內到訂房網站搜尋者,通常都是真正的要出國者,只要一分析出該類客人,就會配合旅行當地的特約店家,提供刷該銀行信用卡享餐飲與租車優惠的服務。

今分秒必爭,拼推薦準度、拼搶客速度的新零售時代,將越來越講求「即時、動態」的數據洞察,並且特別著重在「意圖」的商業智慧上。awoo 阿物科技就非常強調以「意圖定向」來進行導流、導購、會員經營。

awoo阿物科技打造 awoo PDP 商品數據平台,透過取第一方資料(站內):產品檔案、站內行為、消費記錄;第二/三方資料 (站外):部落格文章 (介紹文章/評論)、搜尋引擎數據 (Google Search & Google Trends)、社群媒體 (Facebook & Instagram)」進行文本與數據分析,找出商品的顯性與隱性特徵,為商品貼上360度清晰商品特徵 (Product feature)。

awoo PDP 產品數據平台

而 awoo PDP 也採用了 NLP 自然語言處理與 CV 電腦視覺,能提取商品顯性特徵(規格)與隱形特徵(場合、風格、情境),再結合 CRM、DMP、CDP 等「客戶向」的數據結合,就能預測出消費者可能的「意圖」。

不僅如此,這些數據更能結合 awoo AMP (awoo AI Marketing Platform) 中的「流量增長引擎、商品推薦引擎、再行銷引擎」做到意圖定向的導流、導購、會員經營。awoo科技也表示,未來也將在 awoo AMP 上推出最新的 BI 商業智慧服務,協推動新零售的業者們,真正進入「智慧零售」時代。

行銷漏斗

試想,在智慧零售的應用上,量販業者可以商業智慧的數據中發現,某會員通常會在週間下班後,到公司的門市買即期熟食,避免通勤到家裡附近的門市已售罄,而週末時則會在住處附近的門市買生鮮食品,因為需要冷藏,買完可以馬上帶回家。所以當有熟食優惠時,會員就會收到公司付進門市附近優惠資訊;反之有生鮮優資訊時,則是收到家中門市的資訊。

新零售下的智慧零售,可以讓消費者在全通路的環境中下單,更被即時動態的商業智慧提供最佳的商品推薦,達到真正達成「零死角、零摩擦」的消費體驗。

 

想要進一步了解 awoo PDP、awoo AMP 電商行銷解決方案及 OMO 解決方案,歡迎立即諮詢,將有 awoo 專業顧問為您服務。

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