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Hadoop在零售領域中的五個常見使用案例

責任編輯:editor004

2014-11-29 22:04:48

摘自:36大數據

零售商如今在迎合消費者需求的過程中獲得了前所未有的優勢。Hadoop能夠掃描和存儲交易數據,識別客戶生活周期的不同階段,幫助零售商降低庫存成本,增加銷量,吸引和維持客戶群數量。

百貨行業

零售商如今在迎合消費者需求的過程中獲得了前所未有的優勢。他們現在可有追蹤和分析客戶行為(在線、移動還是實體店)以更有針對性的調整營銷行動,提升客戶體驗,增加營收。如果沒有Apache Hadoop,那么這一切都是不可能實現的,因為它們是目前可以得到的最好用的大數據[注]存儲和處理架構。

以往這方面只有客戶小組、店內調查、焦點小組、猜測等方法,如今又新增了社交媒體、在線搜索行為和可快捷訪問的客戶意見。零售商可以通過這些方法關注單個購物者,而不再是一個群體或是某一類購物者。

如今在零售業內已經出現了多個關于Hadoop在營銷活動和定向廣告中的使用案例。以下是五個常見的Hadoop應用。

深入了解客戶

雖然在社交媒體的幫助下,零售商可以很容易地與客戶進行溝通,但是與社交媒體相比,Hadoop的出現使得零售商與客戶之間的互動變得更加容易。客戶可以直接進行意見反饋,廣告可根據狀態和搜索條件進行更為精準地投放。Hadoop能夠掃描和存儲交易數據,識別客戶生活周期的不同階段,幫助零售商降低庫存成本,增加銷量,吸引和維持客戶群數量。

分析品牌情感

產品的發布、促銷、競爭對手的行動、新聞報道和實體店體驗都在時刻影響著客戶對品牌的認知。對于零售商來說,重要的是清楚公眾對他們品牌的態度,這樣他們能夠有針對性地調整促銷、廣告、位置和相關策略。Hadoop可幫助存儲和處理這些來自社交媒體網站和瀏覽器搜索的信息,從而提升零售商的實時洞察力。

讓促銷活動變得更具地區性和個性化

為了讓促銷活動的地區性和個化性變得更有效率,移動應用可以向根據客戶數據向附近地區的客戶推送符合個人需求的促銷活動和特定商品廣告。將定位技術和歷史存儲數據與實時流數據結合起來可形成一種獨特的營銷策略。目前只有Hadoop能夠做到,其它平臺還不具備這種能力。

優化網站

在客戶瀏覽零售網站時,點擊流數據允許研究人員觀察和分析客戶的點擊習慣、交易數據和網站故障。這些信息對于優化網站升級順序,運行A/B測試,分析購物車,理解用戶購物習慣從而提升購物體驗都非常有用。例如,如果發現網站的某個地方無活躍度,那么這表示要么這個部分需要IT人員關注(+微信關注網絡世界),要么它們不吸引客戶,零售商需要做出相應調整。這樣既解決了發現的問題同時又提升了營銷業績。

重新設計商店布局

商店布局對產品銷售有著重大影響,但是對于零售商來說,客戶在實體店內的購物體驗難以追蹤。預注冊數據的缺乏讓關于客戶正在關注什么,客戶已經關注多長時間等信息出現缺失。通常,商家雇用了許多多余的不必要人員,但銷售額提升并不明顯,這實際上是由產品擺放位置不佳和店內布局不合理所導致的。如今,RFID標簽和二維碼等傳感器技術可以幫助彌補這一問題。通過Hadoop,這些信息可以幫助零售商提升客戶體驗,降低成本。

結語

Apache Hadoop是一種綜合性的大數據存儲和處理架構,其可幫助零售商提升客戶體驗,增加銷售額,降低與庫存和營銷有關的成本。通過這種技術,商家可以有重點地進行促銷,了解客戶和他們的需求,創建定制化的購物體驗讓客戶愉快地購物。

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