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零售业nome货架品牌核心主数据分析、诺米货架北欧风格趋势

随着中国市场渠道红利日渐消失，精细化运营与国际市场拓展成为了零售行业的大势所趋。如果说过去的20年，是国外零售企业“走进来”，与本地企业一起推动中国市场走向繁荣的20年。那么未来20年，则是中国零售品牌“走出去”、大力开拓海外市场的黄金时代。

在走出去的过程中，不少潜在的问题困扰着这批企业。本该致力于快速拓展的前线运营团队，却会因为流程断点等问题而消耗有限的精力；本该致力于为一线提供卓越服务的支持团队，却会被陷于成天忙于解决订单支付、成本分配、税率差异等基础性问题；本该运筹帷幄的跨国管理团队，限于数据仪表盘的精准程度，管理决策仿如隔山打牛。从表面上看，这是一系列孤立的技术问题，实质上却是任何一个成功的本土企业逐渐进化为跨国企业的过程中，所必然经历的“成长的烦恼”。
与此同时，随着AI、自动化、区块链、物联网等新技术的日趋成熟和融合，一个新的商业时代正在来临。企业需要充分利用这些呈指数级发展的技术，“由内而外”地展开全面的数字化重塑，进化为“认知型企业”，从而更好地应对复杂的客户需求和多变的竞争环境。

零售业nome货架品牌核心主数据分析、诺米货架北欧风格趋势
零售业有“人、货、场”三个主数据，“人”是会员数据，“货”是商品数据，“场”是门店数据。
人—会员数据
“人”这一端，我们做得比较晚，三月份全国门店推行会员，是用观远智能分析平台迅速搭建出看板和会员画像，可以清晰看到门店直营情况，改变了不知道这个货谁买的尴尬局面。
我们做会员的思路，觉得首先要提升会员开通率，积累了一定数量的会员后，接下来就可以做千人一面和千人千面的营销策略。
千人一面：会员开通后系统发放组合券，组合券有不同周期：7天、15天、30天......这是为了促成用户二次复购，帮他先爬一个坡，优化用户的生命周期。
千人千面：先拿用户开卡提供的静态属性，用户的基础画像，包括性别、年龄和地区，以及用户购买行为得出的RFM以及品类偏好和折扣偏好等数据衍生成标签，这个标签里面既包含自动衍生标签也包含人工打上的标签，然后再对用户进行分组、结合用户生命周期做精准营销。
做营销必须考虑几个问题：
营销成本有没有最大化？假设今天成本有限，怎么让营销成本最大化？
哪些用户发券也不来？哪些用户不发券也会来？不发券也来不用给他发，发了浪费成本。还有一些人只有发券才会来，这是目标人群。
......
通过精细化运营，一层层往下分析思考，发券才会来的人里面，给他发什么样的券，什么样的优惠类型，满减、还是折扣？券的力度要设置多大?什么时间点发？发在哪些渠道？这些都需要进行计算。