零售業的大數據分析

數據-零售業的四大本質之一,尤其是數位時代以來更為重要。包含會員分級經營、顧客終身價值 LTV、會員分群模型-NAPL模型 / RFM模型,背後都是零售業數據分析的運作。

CRM的大數據分析

NAPL模型 - 是一個零售業的會員分群模型,他可以協助零售品牌了解會員分布的樣貌,追蹤會員經營的成效,並針對不同群的會員,設計會員行銷活動。

NAPL模型 - 零售業數據教我們的人生哲理
NAPL模型 - 是一個零售業的會員分群模型,他可以協助零售品牌了解會員分布的樣貌,追蹤會員經營的成效,並針對不同群的會員,設計會員行銷活動。

LTV 顧客終身價值,是透過大數據分析,了解會員的流失情形,會員的生命週期的平均時間長度,以及平均一個會員的長期累積貢獻。透過LTV,可以協助零售業知道熟客經營的投報情形,調整會員經營策略。

LTV(顧客終身價值)- 每段關係都有一個期限
其實從加入會員開始,每一個會員都在飛奔似的跑向這段關係的終點。每一個會員都會有一個生命週期(LTV):從初識、喜熱愛、到逐漸淡忘,只是時間長短不同。

會員分級制度是零售業常用的會員經營方法,可以有效提高會員貢獻度。其實運作的原理,是利用RFM的M - 會員貢獻度 來分群,也是一種利用零售業大數據分群操作的常用方法。

為什麼要做會員分級制度?
會員分級制度是常用的方法,可以有效提供會員貢獻度。其實運作的原理,是利用RFM的M - 會員貢獻度 來分群,也是一種利用數據分群操作的結果。

OMO 的大數據分析

OMO為什麼可以帶動零售業的業績成長,透過大數據分析的方法可以看清楚其中重要的成長關鍵原因。

藏在數學裡的OMO秘密
OMO帶動業績成長的結果,來自於OMO佔比的提高。OMO佔比的基礎,來自於拉高eCom的佔比。

「零售的科學」全通路

「零售的科學」是Happy Lee(李昆謀)的個人部落格,主要分享零售業的觀點與想法,偶爾穿插一些廢文。(更多說明)

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