大数据驱动下的购物中心营销闭环(2)
2017-03-25 编辑:
对场内客群人口属性、财富属性、到访频次、到访时间段、停留时长、应用偏好、消费地居住地的分布等多维度分析,充分了解场内客群特征。同时通过对到访竞品客群、项目周边客群充分了解目前市场现状及行业竞争情况。通过多维度的客群分析,我们发现到场客群黏性较低,停留时间短,并且在目前到场客群的居住地来源主要以项目周边3km为主,与项目城市级定位不完全匹配,区域内存在消费外溢现象。
2、经营数据分析
分析客流数据的同时我们对场内的经营数据也做了细致的分析。从经营数据来看,目前场内个楼层之间的关联性较弱,并且与竞品对比缺少自身的核心竞争力。主力店虽然对客流产生了一定的带动作用,但是消费转化较低。通过对到场客群消费偏好分析,彩妆类、电影类消费偏好明显,但场内彩妆类品牌占比极小。
3、以往活动数据分析
开业半年来商场举行了多场营销活动,但是对活动的效果并没有系统性的分析。并不了解过往所开展的营销活动场内客群的变化及活动效果。通过对国庆节数据的分析,在活动期间儿童亲子类表现最好,同时活动期间到场客群游戏偏好明显。
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方案制定
通过对多维度数据的分析发现到场客群的特征,并且结合甲方明确的增粉需求,我们制定了一场线上引导线下消费的营销活动。从预热开始释放不同形式的活动内容吸引不同的客群。在整个方案设计环节充分运用数据发现的特征,如根据顾客到场消费偏好,选取参与活动品牌及活动力度,增强活动吸引力。为了提升顾客进店、消费转化,在参与活动品牌选取过程中有意加入游逛动线的设计。为了提升顾客停留时长,场内活动选择每个整点时段进行,并在客流高峰时段安排抽出大奖。
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活动效果
通过数据驱动的这场营销活动,效果明显。客流同比日常周末提升1.26倍。全场销售额同比周末提升1.47倍,主力店销售额同比提升1.52倍。活动日均增粉较平日提升56倍,较效果最好的元旦提升21倍。参与活动的粉丝转化率高达62.8%。
TalkingData基于SmartDP智能数据平台,遵循3A3R、TPU咨询方法论,针对商业运营管理的大数据应用方向,提供了从数据,平台,到上层应用的场景化解决方案。TalkingData SmartDP平台体系中的购物中心运营管理平台,可汇集购物中心的一方、三方数据,贯穿3A3R的分析方法及TPU的管理维度,与场景相融合,包括客流分析、客群洞察、店铺管理、活动运营及商圈洞察五大功能模块,支持购物中心日常运营管控的全流程。从什么目标、重点、频率或者营销方式出发,明确以数据为基础来驱动整个营销过程,一切围绕着人的要素来设计活动流程,相信我们所做出来的东西是完全不一样的,收到的效果也是不一样的。