第4章销售大数据

第4章销售大数据本章内容4.1供应链中销售大数据的构成4.2供应链中销售大数据的应用领域4.3供应链中销售大数据的应用案例本章小结本章练习4.1.1商品数据1.商品数据采集工作现状

全球商品数据同步（GlobalDataSynchronisation，简称GDS）的建立解决了目前商贸活动中因标准不一致和数据无法统一的问题，满足了不同贸易伙伴的需要。中国商品信息服务平台遵循商品条码、数据属性、数据质量、数据交换等国家标准，现已拥有２9万多家企业用户，收录了7200多万商品信息，平均每天增加商品编码数据超过3万条。

4.1供应链中销售大数据的构成4.1.1商品数据2.国家物品编码体系物品编码体系框架由物品基础编码系统和物品应用编码系统两大部分构成，详如图4-1所示4.1.1商品数据图4-1国家物品编码体系4.1.1商品数据3.GS1系统（1）概述GS1系统（详如图4-2），由美国统一代码委员会（UCC，于2005年更名为GS1US）于1973年创建。UCC创造性地采用12位的数字标识代码（UPC）。继UPC系统成功之后，欧洲物品编码协会，即早期的国际物品编码协会（EANInternational，2005年更名为GS1），于1977年成立并开发了与之兼容的系统并在北美以外的地区使用。EAN系统设计意在兼容UCC系统，主要用13位数字编码。随着条码与数据结构的确定，GS1系统得以快速发展。2005年2月，EAN和UCC正式合并更名为GS1。使用GS1系统标准的任何组织都要完全遵守GS1通用规范。

4.1.1商品数据图4-2GS1系统4.1.1商品数据3.GS1系统（2）编码体系

编码体系是整个GS1系统的核心，是对流通领域中所有的产品与服务（包括贸易项目、物流单元、资产、位置和服务关系等）的标识代码及附加属性代码，如图4-3所示。4.1.1商品数据图4-3

GS1系统编码体系4.1.1商品数据3.GS1系统（3）数据载体体系数据载体承载编码信息，用于自动数据采集（AutoDataCapture，ADC）与电子数据交换（EDI&XML）。1）条码符号2）射频标签4.1.1商品数据4.源数据

源数据（简称TSD）是以商品条码为关键字，由中国商品条码系统成员通过中国商品信息服务平台（以下简称服务平台）自主通报和维护的商品相关信息。源数据具有如下特征：（1）来源可靠（2）权威专业（3）准确及时（4）全球通用4.1.2客户数据1.客户数据概述按客户价值进行金字塔式的客户模型分类：VIP客户、主要客户、普通客户和小客户。如图4-4所示：

图4-4客户金字塔模型4.1.2客户数据2.客户数据分类，客户数据可分为陈述型、销售型和交互型数据三大类(1)客户具体资料的陈述型数据(2)具体的销售数据(3)与客户的交互数据4.1.3销售数据1.销售数据的概念及意义概念：企业的销售数据是企业在生产经营过程中产生，按照时间顺序积累起来的与销售过程有关的图形符号、数字、字母等资料。意义：销售数据的价值表现在以下方面：第一，精准细分目标客群，根据需求针对不同的客户群体量身定制方案；第二，实现实境模拟，探寻新的需求，从而提高投资回报率；第三，同时通过共享销售数据，将数据成果应用在更多范围，进一步提升投资回报率；第四，通过数据综合应用，还可以实现产品创新、服务创新和商业模式创新等。4.1.3销售数据2.销售数据的类型可以根据来源分为两类：内部数据和外部数据。其中内部数据包括库存数据、生产数据以及财务数据等；外部的数据包括消费者销售数据、市场份额数据、竞品销售数据等。根据销售数据的主体的不同，可以分成整体销售数据、品类销售数据和单品销售数据。根据销售数据的获取方式，销售数据可以分成直接数据和间接数据4.2.1消费者行为预测售数据1.大数据对消费者决策预测的影响消费者决策预测过程模型4.2供应链中销售大数据的应用领域4.2.1消费者行为预测售数据2.大数据对消费者购买决策模型的修正（1）大数据环境下的消费者决策模型科特勒消费者购买决策简化模型修正后的科特勒消费者购买决策行为模型4.2.1消费者行为预测售数据3.回归营销本质——以客户为中心创造价值思考：为什么大数据环境下，便利店不会在零售业态中消亡，更不可能被超市或者大卖场所取代？4.2.2销售价格优化1.价格理论研究中应用大数据的重要性（1）大数据为测度生产者行为和消费者行为提供了新路径（2）大数据为探究社会网络、信息传播、空间关联等因素对经济主体预期、偏好的作用以及揭示预期对价格的影响创造了条件（3）数据技术的应用有利于分析即时和高频价格信息4.2.2销售价格优化2.差别定价（1）差别定价和消费者剩余差别定价是指企业在日常经营活动中为了获得更多的利润，对同一产品不同细分市场上的不同消费者制定不同的价格，从而获得每一位消费者愿意支付的最高价格，提高企业的利润。消费者剩余是指消费者购买某一产品时愿意支付的价格与实际支付价格之间的差额，消费者按照主观感受对其大小进行评判，但在实际中很难准确衡量。（2）差别定价类别从经济学角度看，差别定价策略的实质是一种价格歧视.价格歧视主要分为三种：一级价格歧视、二级价格歧视和三级价格歧视。4.2.2销售价格优化3.差别定价的实际应用（1）个性化定价策略（2）限时优惠定价策略（3）产品差异化定价策略（4）会员制定价策略（5）产品捆绑定价策略（6）地点定价策略4.2.2销售价格优化4.差别定价的特点

（1）实施差别定价的隐蔽性高（2）市场细分难度降低（3）消费者讨价还价能力提高（4）产品附加价值增加（5）企业定价复杂程度提升4.2.2销售价格优化5.实施差别定价的建议（1）加强个性化定制服务（2）推出不同类型的产品组合和当下最受欢迎产品（3）更关注消费者的消费体验（4）制定适合企业自身产品或文化特色的价格策略4.2.3客户关系管理1.大数据对客户关系管理的主要功能（1）获取和共享客户信息（2）拓展产品推广渠道（3）提高客户的忠诚度（4）促进企业的组织变革（5）提高客户服务质量客户关系管理是一种先进的管理模式，通过挖掘市场和客户的数据，可促进企业销售水平和服务质量的提升，增加企业的收入。4.2.3客户关系管理2.基于互联网背景的客户关系管理（1）客户关系管理创新1）关系管理—价值管理。2）粗放管路—精益管理。3）静态管理—动态管理。4）临事管理—常态管理。（2）客户关系管理的过程1）建立官网、微信公众号以及微博营销号等网络平台。2）建立客户关系数据库。3）挖掘与分析数据，为顾客贴上标签。4）与客户交互，进行客户关怀及推送消息，提升客户忠诚度。4.2.3客户关系管理3.大数据时代下的客户关系管理（1）数据是数字化客户管理的基础（2）利用大数据识别客户身份、描述客户画像是企业开展客户管理的起点（3）通过数据挖掘分析客户行为为决策提供依据（4）利用大数据提升客户价值4.2.4移动营销1.移动营销的概念2003年,AMA(美国移动营销协会)就给岀了这样一种定义：“对介于品牌和终端用户之间作为通信和娱乐渠道的移动媒体的使用。”2006年，MMA(移动营销协会)给出移动营销的定义是“利用无线通信媒介作为传播内容进行沟通的主要渠道,所进行的跨媒介营销”。移动营销就是通过移动设备研究方向、制订计划、实施想法、采纳信息、跟进市场、改进策略这一系列的过程对产品或服务进行定价、促销和流通，在无线领域，移动营销的概念又被赋予了其他的意义，WAA(Wire-lessAdvertisingAssociation，无线广告组织)即“通过无线网路向移动设施(如手机、PDA等)发送广告信息”。4.2.4移动营销2.精准营销（1）精准营销模式的重要作用1）有效落实消费者导向2）提升消费者总体价值3）营销行为更具高效性（2）大数据时代下精准营销模式的基本构成要素1）精准、合理的市场定位2）符合“一对一”分销的集成销售体系3）提供个性化所需产品4）凸显消费者价值的增值服务体系案例：数据挖掘：数据时代下的国美零售案例：精准营销：爱奇艺的大数据营销案例：大数据技术应用方案：中国银行营销对策4.3供应链中销售大数据的应用案例本章小节1.供应链中销售大数据的构成供应链中销售大数据由商品数据、客户数据、销售数据等构成。企业的销售数据是企业在生产经营过程中产生，按照时间顺序积累起来的与销售过程有关的图形符号、数字、字母等资料。2.供应链中销售大数据的应用通过大数据的正确运用，企业可以预测到消费者的购买决策行为的，能够有效地弥补传统价格研究中