明日數據:解鎖即時零售行業供需匹配背后的數據驅動力
2024-07-08
疫情催化本地即時零售需求,萬物到家時代加速到來。過去5年,我國實物商品網上零售額占社會消費品零售總額的比重從15.8%提高到27.2%。快速滿足消費者當下需求的“即時零售”隨之成為零售業的新風口。
即時零售是消費者在線上交易平臺下單,由周邊3~5公里內的線下實體零售商通過第三方(或零售商自有)物流執行配送上門或消費者自提的服務,配送時效通常在30~60分鐘,主要用戶集中在20~35歲之間。這一年輕群體的消費行為不受時間、空間所限,追求即時、精準、突發的需求能夠快速被滿足。
熬夜看歐洲杯的深夜,“即時”需要一份美味的小龍蝦;夏日炎炎的午后,“即時”需要一杯爽口的奶茶;愉快出游的假期,“即時”需要干凈的洗護用品……區別于在電商平臺購物,即時零售最大的不同在于,購買場景更為細分,也更難以把握。
以上需求都需要通過多源數據源進行多維度洞察。
核心場景與需求的洞察,主要依靠兩個驅動力。一方面,基于真實、豐富的即時場景;另一方面,依托于用戶畫像與線下洞察等多維度的數據。
用戶畫像方面,除了年齡、性別、城市、人生階段、價格敏感度、日常消費場景等基礎信息,品牌需要更多的關注到即時需求相關的場景。這些場景還可以進行一定程度的細分,一類是基于固定場所(如辦公室、學校、家庭、醫院、火車站、酒店、戶外等),體現消費者個人身份與生活習慣的場景;還有一類是臨時創建的即時場景。
線下洞察方面,基于這些場所周邊門店的客流量、門店人群畫像、競品/行業人群畫像,以及網絡熱力圖的分布,分析TA(目標客群)濃度和他們的日常生活軌跡。
在實際業務場景中,多源數據源還能在哪些方面賦能品牌洞察與決策?
下面以即時零售快餐行業為例,對數據源落地場景應用進行具體分析。
當品牌對市場缺乏洞察,就容易陷入無序擴張,導致供需失衡,進而影響經營效益。
以炸雞漢堡細分市場為例,2022年占國內快餐市場總量的14%,在整體餐飲市場的占比約為3%。根據行業預估,前六大品牌門店每年將以約5000家門店的速度增長,2023~2025年的年均復合增長率為10%左右,而年均銷售收入復合增長率預估為7%~8%。供需失衡疊加消費需求放緩,導致品牌呈現持續的低價競爭趨勢。
同時即時餐飲開始向低線城市發展。據公開數據估算,快餐市場前六大品牌在北上廣深的每百萬滲透率(每百萬的一線城市中擁有的門店數量)已超過像日本東京這樣的發達城市,所以這些門店目前正在大力耕耘下沉城市,通過門店擴張,爭奪市場份額。
由于一二線城市與三四五線城市的即時餐飲商家在人群畫像布局、門店范圍、門店重合率,以及媒介觸達存在差異,因此品牌需要分析核心經營指標,優化門店運營。
門店位置
包括門店數量、門店周圍500米和3公里內的競品門店數量。500米是線下消費者可步行到的距離,3~5公里是線上配送范圍。品牌需要關注這兩段距離的門店重合度,同時考慮自身客流量、重疊門店客流量,以及行業/競品門店客流量。
門店面積
面積大小會決定門店座位數量,進而影響門店當天訂單量和總體成交額。大型咖啡、快餐連鎖企業一般會基于門店所在城市與面積,對門店進行分層,比如校園店、小型加盟店、旗艦店等。
人效
根據品牌制定的目標銷售額,在綜合考量門店面積、訂單量、平均消費金額,配置店員人數、排班時,一旦配置不合理,極易造成店員工作負荷過大的情況。
產品上新速度
2020年,瑞幸基本每7~8天會推出一款新品。在競爭激烈的情況下,像星巴克這樣的高客單價品牌也提升了上新速度。2024年Q2財季,星巴克在一個季度當中上線了27款新品,創下歷史最高產品上新紀錄。
完成核心指標和人群畫像分析之后,如何對用戶進行更加深度的洞察,讓產品滿足場景需求?
這里要強調“即時貨架”的概念,即如何填充3~5公里的消費者動態需求。
通過品牌門店客流量、競品情況,以及相關消費者畫像等核心指標數據,基于LBS數據和APP使用情況,切分出即時使用場景,如異地出行、社交禮贈、下午茶、母嬰玩具、夜宵、一人食、門店、運動健身等。
消費者洞察層面,在基礎屬性之上,進一步把握動態需求。
第一,重新定義消費者身份。基于不同身份,消費者在即時場景當中的需求也會發生變化。比如職場白領可能也是新手媽媽,那么品牌需要繼續了解孩子的年齡階段;學生黨可能同時還是寵物主,或者對熱門IP有消費需求;商旅場景可能同時要和酒店、戶外進行結合。
第二,了解消費者情緒偏好。了解消費者在門店、APP的購買行為,是高頻固定、偶發偏好,還是沖動消費?是否會受到廣告推送的影響?消費者是依賴外賣的線上購買人群,還是有更多的線下消費行為?更偏好門店,還是網紅點打卡?是否為品牌線下活動,商超/門店促銷短信能觸達到的人群。
第三,洞察消費群體共性。比如夜間外賣購物人群可能更習慣購買小吃零食;職場媽媽母嬰人群更關注家庭陪伴場景;運動健身群體更傾向于購買戶外用品、保養品;門店消費人群可能對特定品牌有復購需求等等。
那么,從行業解決方案出發,明日數據如何幫助品牌打通營銷前后鏈路閉環?
Q1:品牌已經具備一方人群數據,如何實現人群洞察的分層、定制化的投放運營?
明日數據:在金字塔人群分層模型中,我們可以看到金字塔最底層的泛量級人群,也就是門店已有的核心購買泛人群。同時我們會以3~5公里疊加基礎標簽,擴大品牌潛在的覆蓋人群量級。在對泛品類人群進行擴展時,對這些品類的潛在興趣人群,門店、競品門店或行業門店的到訪人群進行觸達。具體而言,結合三個月內是否有這些品類的消費行為、APP的活躍行為,以及廣告的點擊行為,對金字塔最底層的泛人群進行觸達。
在此基礎之上,疊加潛在興趣人群,比如競品門店人群,APP人群,以及潛在的高興趣標簽人群。比如是否有明確的口味偏好,是否為外賣消費群體、對特定品牌活動存在偏好等。如果有持續使用外賣APP的行為,我們可以進行疊加。這也同樣適用于興趣偏好,如果消費者和某個IP、明星相關,都可以結合這些標簽,作為補充的潛在人群。完成一方人群畫像之后,我們可以基于消費者的觸媒、興趣偏好、線下地理位置的偏好等,推測潛在偏好、是否為高TGI的人群,進行人群組合,將其作為潛在人群。
金字塔最上方也是復購率最高、整體轉化效率最好的人群,他們是品牌已有的一方人群。我們會基于RFM模型、會員積分、消費偏好、品類復購、品牌復購進行分層運營,同時進行Lookalike的放大。以某品牌為例,其90天活躍會員銷售額銷售占比達到75%。所以金字塔最上方的一方人群和Lookalike擴展人群往往能帶來整體購買的CPR轉化。
Q2:品牌沒有或缺少一方人群數據,如何完成全鏈路的人群洞察與人群畫像?
明日數據:基于消費者線上/線下的整體購買行為,結合人口屬性、興趣場景、媒介等進行整體的洞察。形成熱力圖的網格分布,觀測TA更頻繁出現的線下場景,相應的在商超、CBD、地鐵、戶外大屏、小區等戶外場景,進行人群洞察和分布的指引。
同時提供行業/競品門店客流量相關的洞察支持。以快餐行業為例,我們可以通過了解整體門店數分布、實時門店數增長、競品在整個行業的門店及分布占比情況,以及實時的客流量情況,展開全鏈路的應用和分析。最基礎的動作是對已有人群進行TA觸達,對廣告媒體選位提供建議和分析,實現更好的轉化效果。明日數據還可以持續為一方人群進行補充,對競品門類以及潛在人群進行量級的補充。
渠道觸達方面,除了DSP、媒體直投,還覆蓋短信、小樣、OTT、戶外大屏、智能貨柜,可以精準圈選人群,以圖片、視頻跳轉鏈接等多樣化的形式,進行目標人群觸達。其中,金字塔的復購人群,即品牌已有人群轉化效果往往最好。
明日數據支持分層運營,包括已有復購人群、潛在人群、門店人群,或品牌希望拓展的人群。完成分層后,在品牌私域、電商、O2O,以及線下門店等渠道進行觸達。在線下場景,還可以通過洞察門店消費者的生活圈、工作圈、消費圈,進行個性化觸達。
最后的歸因分析和優化策略環節,多媒體渠道觸達歸因方面,基于不同的媒體渠道進行分人群、廣告到店的點位的轉化。同時支持電商整體的歸因閉環,包括短信、線下戶外門店、戶外大屏的觸達,都可以進行電商的轉化。
線下場景的轉化,明日數據可提供多個定制化指標,包括:客流量、門店總數、客流排名、居住地/工作地分布、競品門店客流量、競品門店人群畫像、品牌門店人群畫像,以及場景熱力圖。
基于以上指標,還可以進一步了解消費者的消費力、日常消費頻次、興趣偏好、觸媒偏好、線下地理場景偏好、業態偏好、品牌/競品偏好、圈層偏好、商場/廣告點位偏好等。
當品牌主投放廣告后,這些廣告觸達的用戶,最后融入到品牌本身,還是競品、業態?或者消費者對該廣告不感興趣,從而流失?明日數據可以基于線上線下的數據能力進行更精準的人群歸因以及整體的流轉劃分,判斷消費者是某品牌的忠實粉絲,還是搖擺型消費者,是否會因為競品的優惠活動、新產品而產生消費行為;或者消費者在對本品進行購買的同時,也有其他業態的偏好。借助相關洞察,品牌可以利用這些歸因數據,實現人群的擴展,得到產品業態分布的優化思路。
面對不斷變化的消費者和多樣化的消費場景,品牌只有做到持續洞察消費者動態需求和不斷細化的需求場景,才能真正實現有效轉化,與消費者建立持久的聯系。
為了達成這一目標,多源數據源的重要性愈發凸顯。明日數據通過整合社交媒體、行業門店、線下場景、用戶洞察等多維度數據,致力于為企業提供消費者行為、偏好、需求以及痛點的全面視角,助力企業精準把握多樣化的消費場景,實現品牌價值的長期增長,從而構建持久的市場競爭優勢。
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