須謹慎看待百貨店顧客數據的利用

顧客數據的管理主要有三個方面：數據的收集、數據的分析和數據的利用。

現階段，顧客數據的收集和分析相對容易，且方法角度較多，還可以利用許多工具。但在數據的利用上非常困難，難以在提高銷售、提升管理、改善服務方面，發(fā)揮有效的作用，甚至很難找到實用價值。

因此，對于數據的收集、分析、利用上，應該謹慎。

數據收集

對百貨店來說，顧客數據大概有兩類：顧客個人信息和顧客消費數據。

這些都可以根據顧客調查表等各種表格來收集，銷售數據則可以通過收銀臺來獲得。

當然，除了自己公司組織人力來工作外，還可以和第三方平臺合作，通過銀行、通訊、支付寶、微信等渠道來獲得顧客信息。

數據分析

有了以上數據之后，百貨店可以根據不同類目劃分顧客，如性別、年齡、職業(yè)、受教育程度、消費頻次、消費額度、消費偏好等。還可以從不同維度進行分析，不同消費額度的顧客有什么特征?不同年齡段顧客的購買需求有何不同?本地和外地顧客的占比等等。

最近大悅城發(fā)布了一篇關于數據解讀線上線下消費十大真相的文章。

他們和第三方數據庫、商業(yè)調研機構合作，進行了顧客數據分析。最后得出的結論是：絕大多數消費者都呈現線上線下復合型特征;消費者選擇線上的原因是價格低;消費者網購頻次大大高于線下購物次數;線上客單價低于線下;高單價的科技產品和家裝類產品在線上線下促銷中，線上爆發(fā)力更強;在各自的SP爆發(fā)點，線上熱銷品牌平均客單價僅為線下一半，線下SP活動更據吸引力;消費升級靠中產，小資群體有力量;今后無法進行移動支付的商戶，可能將被時代和消費者拋棄;國有銀行和商業(yè)銀行各占半壁江山，但商業(yè)銀行發(fā)展更快;手作業(yè)態(tài)是提升購物中心體驗感的重要產品，但坪效有待提升;產品是生產力，定價要更接地氣;主題空間成為購物中心差異化突圍、純粹化吸客、體驗化升級的重要路徑。

依我看，這些結論用處不大，因為這些結論在分析前其實就應該知道大概了。這些數據和分析的結果，都應該是該企業(yè)管理者意料之中的。

有一家餐飲企業(yè)，投資者對管理者不是很滿意，也提出了要做顧客數據調查分析。一開始想邀請第三方，對方報價很高，他們來征求我的意見。我就讓他們自己來做調查，發(fā)了上千份調查表，對性別比例、年齡比例、消費頻次，以及產品偏好、價格接受程度、同行比較等方面進行了顧客問卷。最終得出的結論，使得投資者明白，數據分析并不能改善經營管理問題。而這些結論，我們在調查之前也是知道的。

數據利用

真正困難的是如何有效利用數據，最終得以提升銷售、管理和服務。

以大悅城為例，你知道了這十大真相，能夠采取什么措施來利用這些數據么?從哪里著手改善呢?其實你能做的還是做好招商，做好商品，做好服務，同時增加促銷活動，增加顧客來店頻次。而這些，不調查之前，也是要做的。

其實，顧客的忠誠度與顧客的喜新厭舊，一直是零售行業(yè)中要面對的問題。一般情況下，年輕人忠誠度低一點，年長者消費慣性高一些。男性消費指向明確，女性消費者變化更大。

我們不能期望數據收集、分析、利用之后，可以使原本的場子瞬間得到明顯提升。我們還是要做好各項基礎工作。

我在杭州大廈購物中心、銀泰百貨、深圳萬象城是怎樣實踐的呢?首先，做好貴賓卡服務，設定門檻，做好登記，預測消費趨向。其次，利用收銀臺每一天每一筆的銷售數據，分析比較各品牌、各樓層的數據。第三，增加促銷活動，對貴賓顧客做針對性的活動，增加粘性。

我做這些工作其實是為了檢驗我們過去的工作，給我們微調的空間。

另外，還需特別注意的是：

讓顧客填寫的表格，主觀性很大，很多數據只能作為參考。

顧客所提的意見，往往是我們所堅持的。

其實你自己看到的問題，應該比顧客反映的問題更多。

但愿，以后百貨店能有很好的數據利用方法。

（上文摘自聯商網）

下圖是我繪制的思維導圖：

關于數據的分析，我認為數據越大，精準度才會越高，所以數據的量需要足夠大，才可以為下步決策提供有力的基礎支持。

這使我想起了一個關于統(tǒng)計學的觀點，說統(tǒng)計學是會“騙人”的一門學科，比如說有10個人的薪資比去年同期增長了100%，聽起來很不錯，但其實只有其中兩個人創(chuàng)造了100%的結果，其他8個人的薪資都沒有變化！所以數據分析不但數量要多，而且分析角度也要多！