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由全球领先的管理咨询公司贝恩公司、全球食品饮料巨头雀巢与全球顶尖互联网公司阿里巴巴旗下零售通联手打造的“雀巢超级大牌周”活动于昨日强势登陆中国最大eB2B平台零售通。上线当日销售额即突破1000万元，创下零售通有史以来单品牌单日实仓最高销售记录。 本次合作是贝恩公司继去年11月与零售通达成战略合作框架协议后，携手零售通与品牌商共同探索新零售环境下通路新生态的进一步举措。 ---客户驱动 以小店和消费者为中心，释放消费潜能，升级消费体验 ---打通全域数据，实现数据闭环 真正有价值的数据不在于量有多大，而在于各业务流程在线上形成真实的数据沉淀，对数据进行实时处理、反馈和完善 ---降本提效 基于数据提高供应链效率，补货效率和客户服务水平实现显著提升 千店千面，数据赋能 据统计，中国有超过600万家小店，然而，品牌商难以根据不同小店的情况针对性地提供适合的产品、设计营销活动、分配资源，也无法实时追踪执行效果，实现数据的闭环、实时反馈和优化。
针对以上痛点，此次“千店千面”项目将传统小店按6大城市级别与16类商圈标签分为96种店铺类型，针对每种店铺类型进行深入的对标分析；根据各商圈、各门店不同的情况，针对性地设计不同的产品组合、促销方案、动销方案、陈列方案、并通过“拍档任务”和“小店任务”形式高效、实时地向前线透达。
例如，通过“千店千面”的数据分析，可以发现二线城市景点商圈的小店的周围消费者更喜欢采购克数较高、偏巧克力味的产品，对高端新产品的需求也显著高于其他地区。在此基础上，“雀巢超级大牌周”活动中，雀巢对该区域的小店就可以有针对性地采取“拍档动销任务”，鼓励拍档根据小店和消费者的特点指导这些小店店主下单采购合适的商品。 线上线下融合，通过数字化消费者运营，实现全域营销 对于占中国零售70%的传统渠道来说，由于其复杂性和不可控性，品牌依旧以比较传统的方式获得相关信息，对传统渠道消费者的认识主要是基于“死数据”，无法形成有效的数据闭环，无法有效地追踪消费者的整个AIPL的消费路径——从认知（Awareness)、兴趣（Interest)、购买（Purchase)到忠诚（Loyalty)，因此无法实现真正意义上的全域消费者管理、全域供应链和营销优化。
对此，雀巢、零售通和贝恩三方在“雀巢超级大牌周”活动期间，携手阿里数据银行策划了天猫小店“扫支付宝AR红包赢雀巢咖啡红包”、零售通小店新一代POS机以及饿了么促销等多个活动与传统渠道消费者互动、深入挖掘消费者数据的触点。并通过数据银行和大阿里的生态体系，重塑精准的雀巢消费者画像与购物习惯偏好。 例如，雀巢咖啡通过饿了么APP上的天猫小店，了解消费者在购买咖啡品类时相邻品类的购买偏好，优化咖啡品类招募新消费者的策略。
在小编看来，贝恩这个类似于全渠道营销，下面推荐一篇文章给大家！ 邻域数字化营销——实现全渠道运营的闭环 作者：IBM合伙人陈果 来源：陈果George 零售专家研究发现，线下具有相同消费品味和兴趣的人们会产生显著的相互影响，而这些影响会驱使他们去到同一个商店或区域去购物，因而，商店布局在城市需要形成覆盖密度。这样的线下行为会反过来影响到线上，具有类似消费习惯，但是没有门店覆盖的区域的人们会在线上购买。实体门店布局的区域策略上，不仅根据传统的街区、商圈划分，而是类似消费行为的消费者所形成的影响区域，亦即邻域（Neighbors）。更多关于实体零售选址对电商影响的论述，推荐浙江人民出版社的《不可消失的门店》一书。 在店内，越来越多的消费者通过移动设备自行搜索网上商品有关信息。商店运营者希望通过各种线上、移动方式，进行精准的向线下引流。传统是近场引流方式，即越来越多的消费者通过地图APP、本地生活应用等，搜寻附近的商店或餐饮；另一方面，数字化广告中，移动设备已经成为主要媒体。 数字化广告越来越多地地理位置相关，据分析，标定位置的移动广告每年增速超过20%，到2021年，45%的移动广告跟位置相关 如果将位置信息整合进全渠道的数字化营销以及全渠道销售场景中，我们可以设想一个更为完整的用移动互联网进行营销、推广，在线下门店体验，随后线上/线下成交的过程。 运用移动设备身份识别（Ad ID）和地理数据分析，识别特定对象的画像，进行精准营销，提升实体门店客流的方法，是最近一段时间数字化营销的热门话题。
形成跟特定区域相关的地理营销活动（Geo marketing campaign），需要选择三方面要素标靶：一是人群，二是区域，三是触发事件： 一、确定目标人群： 定位目标人群的基础是行动路线规律（Visitation pattern），一种方式是人员位置追踪：在特定时间内，出现在特定地点，并且/或者购买特定品牌或品类的人群；例如，可以选取过去2周内频繁出入于奔驰、宝马4S店的人群，对其推送奥迪的广告。IBM有个案例是帮助某建材DIY超市开展精准营销，通过地理大数据平台筛选频繁往来于新建小区和建材超市的人群，这群人很大可能性是装修工程队的工头，对他们推送出没频繁的新建小区旁的建材超市的优惠券，转化率极高。
另一种方式是行为模式追踪：通过分析人员行动路线，结合人员的人口统计学特性数据，可以形成特定人群的精准画像。例如下图所示，早上出现在公立学校，上午出现在健身房，午后出现在星巴克，下午出现在玩具店，傍晚出现在超市，在结合年龄、性别（女性，30来岁）等人口统计学特征，可以确定是家庭主妇人群。
二、区域定位： 具体的地点，例如购物中心、车站，及其周边，例如一公里半径范围内。
也可以以前述的行动路线特性或目标人群形成组合，划定一个区域，亦即前述的邻域，例如，高收入家庭主妇的购物区域。
来源：以上几张图片及内容摘引自GroundTruth网站 三、营销活动的事件驱动因素： - 气象：气象会影响到消费者行为，跟地理位置相关的温度、风速、日照指数、降雨、污染指数以及极端天气警示灯。IBM收购的天气预报公司（TWC）就是以气象数据为基础，结合其地理定位平台，进行地理数字化广告；而新兴的地理数据营销公司GroundTruth（原xAD）也收购了一家天气预报软件公司。我的4月4日公众号文章《 案例 | 基于天气的数字化营销 》介绍了气象数据驱动营销事件的案例。 - 社会动态：城市某个地点的体育赛事、文艺表演、学校活动、交通事故、市政维修等等社会事件，都会对周边商业动态造成影响。例如，市政建设部门会提前发布道路维修的公告，道路维修期间，会影响临街商铺的生意，这些大数据整合到地理信息平台上，应该驱动相关商铺的促销活动。 - 社交媒体：对社交媒体侦听，可以发现某个区域内的营销热点，前段时间某地社交媒体上的“抢盐”风波，如果进行侦听并进行备货，是一个比较极端的例子。理论上说，甚至可以实现一对一的精准营销。需要提及的是，目前地理信息服务商（IBM一类的数字化媒体代理商，或者社交媒体、移动公司、地图应用、内嵌广告的APP等源数据提供商）为了用户隐私保护，只会提供一定用户数量之上的人群汇总数据（aggregated data），而不会提供具体的个人数据。 以下视频是IBM“城市脉动”的地理大数据平台介绍，也是基于位置的数字化营销的平台： 基于地理信息的“地理营销”，传统应用是门店选址、网点优化（经典应用案例是银行ATM的部署），对门店的商品组合优化、供应链决策、库存优化等运营决策也具有重要作用，今天它正跟移动广告融合。传统geomarketing的数字化转型，还属于比较新的应用领域，站在企业的视角，将Geo-Marketing和全渠道数字化整合，才能形成全渠道运营的闭环。 |
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