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中石化销售数据告诉你,门店“数字化”如何赋能实体零售

日期:2020-06-21 人气:219

近十年来,电商凭借在数据采集上的天然优势,让数据分析的力量被大家前所未有地重视。消费者浏览路径、选购偏好等数据,能为电商各种营销决策的制定提供支持。

而对于线下实体零售门店,该如何采集更多数据?“数据赋能”能否真的为实体经营带来收益?这也许是所有实体零售企业心中的困惑。

作为国内石化行业的新零售领军者,宜春中石化于2022年将SandStar视达为加油站量身定制的数据门店分析解决方案投入应用,部署后即开始24小时全域搜集加油站内人、车、场数据,并将数据分析结果灵活运用于多个领域的工作。

时隔一年后的2022年6月,宜春中石化年度工作报告数据显示:2022年全年销售业绩卓然。在宜春中石化首创的新零售模式下:

· 汽油销售同比增长9.3%;

· 非油品销售同比增长29.7%;

· 加油卡新发卡量同比增长60.3%;

· 汽油持卡消费率同比提高8.2%。

这或许可以为所有仍在观望智慧门店解决方案应用效果的实体零售企业带来一些启示。

中石化销售数据告诉你,门店“数字化”如何赋能实体零售

数字化门店,加油站的定制方案

图灵科技为宜春中石化量身定制的智慧门店分析方案中,搭载了视达Smart Store Analytics算法和技术的摄像头,可以像“眼睛”一样看和收集视野范围内的数据。

在站内加油区、便利店区、停车区、洗车区均有摄像头分布,无论车主在哪个加油机前下车停留、或是下车后去往油站便利店购买商品,包括在本站的加油频次、洗车频次等数据,都可以被摄像头采集。

中石化销售数据告诉你,门店“数字化”如何赋能实体零售

在实际应用中,这些数据可为各种营销活动提供方向和思路。

以数据在精准营销领域的应用为例,筛选加油站车主出现频次数据,可找出出现频次逐步正在下降的、即将流失的车主人群,针对这批车主,中石化可将车主人群过往消费较多的非油品或洗车服务等作为优惠内容,直发短信吸引再次前来消费。

用最精准的信息、触达到最精准的人群。不仅可以大幅度减少营销费用,还可以增加营销活动的转化率,这正是数据采集在实际应用中的魅力。

接下来,视达将帮助中石化将原有数据与新增采集数据进一步打通,形成上可溯源、下可预测的数据链,让数据采集和分析都进一步发挥实力,为运营决策提供更全面的数据支撑。

多维度消费者画像,多样化的应用场景

在场景的运用中,除了加油站之外,便利店、酒店大厅等同样是可享受智慧门店解决方案深度赋能的线下场景。

以便利店为例,部署视达智慧门店分析解决方案后,摄像头将可以实时采集店内人、货、场数据,构建销售漏斗转化模型。

店门口人流量、进店消费者特征,及行走路径、停留时长、货架区拿取放回动作、结算区排队时长等数据,可帮助获得更清晰的消费者画像;

商品热度、被拿取次数、区域热度等数据,则可以帮助优化选品、定价策略、货架陈列策略,以及智能供销预测;

同样的,店员结算效率、在库房停留时长、是否微笑服务等数据,也同样可被采集,供运营者进一步优化员工管理及服务制度。

中石化销售数据告诉你,门店“数字化”如何赋能实体零售

基于采集数据,供应商可以更好地了解他们的消费者,了解他们的偏好、行为习惯等,将此用于为营销活动指引方向。

同样以精准营销为例,在上海可口可乐纪念品商店的部署方案中,视达用“定制广告推送”模块,帮助整个商店实现了基于属性、行为、情绪识别的定制式广告推送。女士进店时,最新款的服饰广告会出现在屏幕上;外国友人进店时,广告则会变成全英文界面……这一模块将极大地帮助吸引消费者进店、提升购买转化率。

中石化销售数据告诉你,门店“数字化”如何赋能实体零售

视达智慧门店分析解决方案带给供应商的是什么?是助力和机遇。

以往供应商手中只有POS交易数据,许多运营决策只能依靠经验去做判断。而如今,依靠更全面的人、货、场数据,供应商可以从数据中寻求答案,抓住其中的蛛丝马迹,揭示更多经营中的客观规律,以此开展工作寻求实现降本增效的更多方法。

中石化销售数据告诉你,门店“数字化”如何赋能实体零售

近年来,人工智能在零售领域的投资激增。这进一步说明,经过市场的洗礼,人工智能技术证明了自身在零售领域的无限潜力。

作为中国最早开始专注于人工智能赋能零售的企业, SandStar视达将在智慧门店分析解决方案上持续投入,用数据智慧帮更多优质企业实现实体店的数据化运营。

【SandStar视达】

SandStar视达成立于2022年。凭借优秀的商业化落地成果及前沿的技术研发,已获得国家高新技术企业认证、中关村高新技术企业认证的双高新认证,是中国最具商业化潜力的人工智能公司。

基于最先进的计算机视觉技术,SandStar视达通过对线下零售经营中的人(顾客)、货(商品)、场(店铺)等要素的全面数字化,让一切场景智能起来,最终实现从数据采集、数据存储、数据分析到数据优化的零售全流程生态体系的闭环。至今已为20家世界500强企业提供AI零售解决方案。

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