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翼碼科技DMP大數據中臺為傳統企業轉型新零售打造“核引擎”

2020-02-11

  如今,以大數據重構人、貨、場已經成為新零售發展理念的一致共識,拋開數據談新零售,是無法落地的。那么大數據從何而來,又如何應用這些大數據?這是傳統零售尋求向新零售轉型升級時面臨的首要問題。對于眾多線下經營為主的傳統零售企業來說,既無法像線上零售業那樣可精準記錄用戶的行為數據,更無法獲得更多的數據維度,因此就需要一套具備新零售思維的趁手工具——DMP數據中臺。

  自2016年新零售概念提出以來,與新零售發展同步伴生了一批經驗豐富的新零售解決方案服務商,已在科創板上市的翼碼科技(股票833614)便是其中之一。經過3年多的實戰,翼碼科技通過和波司登、熱風等數十家時尚零售品牌的合作,成功落地了多個新零售數字化營銷領域工具產品,完成了自身的新零售-數字化營銷解決方案提供商的轉型。翼碼科技自主研發的DMP中臺更是在助力眾多零售品牌轉型新零售的過程中發揮了重要作用。

  翼碼DMP中臺擁有聚合支付、MA(自動化營銷系統)、BI(商業智能系統)和財務中臺三大功能模塊構成。MA系統可以實現各維度數據的集中收集并開展自動化營銷活動;BI可以實現對數據分析以及用戶建模;賬務中臺則專門提供給財務人員使用,可以有效減少營銷和財務之間因各自職能不同所導致的種種障礙。

  翼碼科技CEO楊海川表示,表面上看翼碼DMP是一個數據中臺,是一個數字化建設的輔助工具,但是它在各項功能設置上處處都融入了翼碼科技基于新零售理念的用戶運營思維,可以為傳統零售企業提供更加精準的新零售轉型決策支持。

  翼碼DMP中臺的工作原理是這樣的:首先從移動支付所產生的數據切入,可以將零售企業以前建設的各個業務系統中有各式各樣的業務數據采集并聚合起來,比如通過多種支付渠道的會員數據都可聚合在一處。完成數據采集之后,翼碼科技DMP中臺會對這些會員數據進行年齡、消費頻次、消費金額、地理位置、消費偏好等多個維度進行數據分析,基于這些數據結論,形成清晰的用戶畫像。之后就可以根據這些數字化信息,界定會員所處的階段,或會員所在層級;圍繞會員的:新增、興趣、購買、忠誠、傳播、超級會員這6大階段或進一步進行消費金額、消費頻次的分層,制定不同階段和層級會員的運營策略。

  通過翼碼DMP中臺系統,即便完全不懂技術的市場人員,也能通過簡單的勾選和點擊獲得想要的數據維度或會員分布模型。比如想獲得上海徐匯區、年齡在25-35歲、最近1個月在某幾家門店有過消費行為的女性用戶做一個到店促銷活動,以前是很難快速將這些用戶信息提取出來,現在通過翼碼MA只需要做幾個勾選,就可以迅速取到這部分的用戶信息,從而極大拉近市場人員和用戶數據的距離,提高獲取信息的效率。

  實現這一功能的一個重要價值在于,可以對零售企業所制定的營銷活動先行開展AB樣本測試,提前感知效果。比如,可以選取樣本組的10%作為非投放用戶,或啟用兩個不同促銷策略,分別針對同類型用戶投放,短時間內就可以判斷出策略是否真的有效,或者哪個策略更好。

  此外,通過翼碼DMP中臺,也可以清晰的在數據報表頁面看到每個營銷策略,在各個轉化節點上的轉化率。通過對這些轉化率的觀察和比對,可以更清楚的知道哪個環節有優化空間,通過不斷優化,以達到最優營銷效果。

  可見,從淺層次的說,翼碼DMP中臺可使企業的營銷越來越精準,成本大幅度降低;深層次的看,翼碼MA系統通過對人群的深度分析,驅動零售企業的產品改造。

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