如何用数据科学分析，实现战略调整

“走向新零售非常重要的标志，是要完成消费者的可识别、可触达、可洞察、可服务。每个企业都要走向数据公司，才有可能走向新零售。”-零售业要走上新零售，数据是很关键的一点，有了数据，才能完成对消费者的可识别、可洞察、可服务，才能重构人、货、场三个关键要素，才能生长出与众不同的零售新业态，因此，这就是传统零售业要走上大数据时代的原因。

大数据起源归功于互联网和电子商务，然而大数据的应用前景却在传统零售业，传统零售业是受互联网冲击最大的产业，正是最需要大数据分析的产业。而在新零售发展当下，门店作为一种业态，与电子商务的最大区别就是顾客的体验度，毕竟随着消费者传统消费模式的改变，消费者的需求不再是仅仅对物质的需求，更多的是追求舒适优质的体验度。

传统门店要做的就是提升消费者的购物体验，迎合消费者的消费需求，因此，要更加注重个性化的产品需求分析，以及对消费者行为数据分析的整体应用，才能有效做针对性调整销售战略，管理战略和运营战略，从而提升销售额达到盈利的目的。

很多实体店在运营的时候都会遇到这样的问题：

我的门店在黄金地段，人流量那么多，偏偏选择进我家门店的客流量却只是那么多人的零头，是因为我家店铺环境氛围不够好，吸引不到顾客的注意？！！

我家每天进入门店的客流量多，偏偏成交率数据不好，是因为顾客找不到合适的商品，还是价格质量问题让顾客望而却步，放弃购买？！！

我家门店每次搞促销活动，效果却不能达到预期，是因为促销商品没有吸引力还是商家竞争突出不了自家商品的优势？！！

如果实体店家考虑到了这些，自然而然就想着在消费者的角度去寻找答案，你会想着来我门店的究竟是什么人，他们的年龄大概是什么区间的，什么商品是他们喜欢买的，来我家门店的频率是多久一次？等等这些问题，都是实体店家一直纠结的问题。

因此，门店要怎样利用数据科学的进行针对性战略调整，迎合消费者需求呢？

1、精确掌握门店客流数据。自动统计进店的顾客人数和进店时间，通过客流数据分析，统计分析出客群属性（性别、年龄），预测规划客流动线，我就能针对顾客的年龄做出商品调整，预定合适的商品价格，对消费者的消费能力和消费需求做出调整，做出相应的销售战略。

2、对熟客进行识别分析，全方位了解顾客。利用探针、人脸识别客流统计系统，通过MAC地址识别对顾客进行年龄、性别、身份等属性进行采集，呈现出来这个顾客到店频率复购分析，店员就会更加了解该顾客的消费习惯和消费需求，适当地以他能接受的方式推荐商品，提高销量。

门店商品热力地图

3、迎合顾客喜好分析，针对性根据顾客需求调整门店的整体布局。客流热力图分析设备，通过人员停留时间，用颜色区分不同位置的热度，记录顾客人群的运动情况，这样店家就可以掌握产品的关注度，针对性调整商品及陈列布局，方便更多的顾客轻松方便找到商品，提高购买力，门店亦可调整货架的摆放位置，增加选购的概率，从而提升销售额。

传统零售业在新零售时代，企业必须要学会对大数据的应用分析，多方面了解消费者需求，提升消费者的购物体验，让消费者感受更贴心的服务。榴客以消费者为本质，基于大数据运用驱动智慧门店高速发展，赋予全域商业通过数字化连接消费者、场景、商品来提高品牌粘性，创造新客群、新需求和新服务。

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