インターネット時代：伝統的な企業がビッグデータとO 2 Oをマーケティングにどのように利用するか

「ビッグデータ（big data）」、ビクター?マイヤー?シェンバーグ氏とケネス?クニエ氏が編纂した『ビッグデータ時代』という本は、現在主流のソフトウェアツールを通じて、合理的な時間內に収集、管理、処理を達成し、企業の経営意思決定を支援するためのより積極的な目的となる情報を整理するための膨大な資料量を指す。ビッグデータには、Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多様）、Veracity（正確）の4 Vの特徴があり、コア膨大なデータ情報を把握するのではなく、これらの意味のあるデータを専門化することにある。ビッグデータの機能は、マイニング、予測、関連付けにあります。O 2 O概念が誕生してから今日ではしばらく経っています。アリの攜帯電話タオバオのようなプラットフォーム戦略、有線下の実體協力、京東のようなプラットフォーム推進……しかし、多くの企業は一貫して流量、入り口、価値を強調しており、データの価値を大幅に無視している。ブランド管理の専門家である楊龍（David Yang）氏は、ビッグデータ分析がなければ真のO 2 Oとは言えないと考えている。本質的に、ネットワークは仮想であり、ネットワークを発展させる根本的な目的は現実をより美しくすることであり、現実で仮想の繁栄を達成することではない。そのため、線上回帰線下は必然であり、このような回帰もO 2 Oの発展に依存する根因である。

家庭業界を例にとると、家庭業界では、ネット通販の急速な臺頭に伴い、ビッグデータの効用も発揮され始めている。尚品宅配の北京での消費群はどの年齢層に集中しているのか。TATA木門のどの色が成都で最も人気がありますか。芝華仕ソファーの機能モデルは上海で一番売れていますか。これらの質問に詳細な統計データを用いて答えることができるようになったとき、新しいマーケティングモデルであるビッグデータマーケティングモデルが、ホーム業界で流行し始めた。例えば、タオバオ、京東の「ダブル11」が終わったばかりで、その后臺は家具、ソファ、マットレス、紡績用品などの品目別にブランドごとの販売量、製品の流れ、顧客評価、返品量などを統計し、正確な順位を排出することができる。産業変革は市場環境、ビジネスモデルを深刻な変化させている。ビッグデータマーケティング、O 2 Oの將來方向などは電子商取引者が注目するホットな話題となっている。ブランド管理専門家の楊龍（David Yang）氏は、ビッグデータの蓄積に基づいた視聴者別購買方式（DSP）とRTB技術（リアルタイム競爭）に基づいて、ネット広告の生存法則を書き換えていると考えている。メディアの斷片化時代が到來するにつれて、トラフィックが分散し始め、トラフィックの背後にある視聴者も上記のさまざまなトラフィックプラットフォームに分散し、「ビッグデータ」の正確な技術の必要性が明らかになった。

「ビッグデータ」が家具電子商取引に與える役割は何ですか。

一、大データ＃データ＃予測できる

ビッグデータは多くのマーケティング効果予測を行うことができる。消費者の洞察、マーケティング革新、ブランド発掘支援など一連の分野で多くの協力がある。例えば、ビッグデータは電子商取引が毎年どんな種類の家具のデザインが最も人気があるかを予測するのに役立ち、映畫館線の検索量に基づいて興行収入を予測することもできる。

二、ビッグデータ関連応用

この関連応用は代弁者選考の面で典型的である。多くの企業が代弁者を選ぶのは知名度が高く、ブランドと比較的に合っていることを望んでいる。例えば、陳歐の目標視聴者は20歳から25歳の女性が中心で、比較的積極的に向上し、トレーニングなどに関心を持っているのを見た。私たちはゴシップを見て、陳歐は自分に代弁する以外に、誰に代弁するのに適しているのだろうか。私たちは酒類に洋酒がよく合うことを発見した。

　三、ビッグデータのマイニング機能

ビッグデータの多くは、國策民生やマーケティングでの利用である。モバイルインターネットとスマートクラウド技術の発展に伴い、ビッグデータは企業経営にますます影響を與え始めている。それは、サプライチェーン、製品開発、オンラインドレナージをより効果的に誘導し、プラットフォームの運用効率を向上させることができるということです。http://www.globrand.com/ビッグデータは家具電子商取引に可能性を提供し、ますます多くの応用が始まっている。家具電子商取引の成功的なアップグレードの鍵は、家具小売の伝統的なサービスと體験を明らかにするだけでなく、先端のインターネット思想をブランド理念に植え付けることにある。このような背景の下で、家具O 2 O思考が生まれ、ビッグデータがO 2 O閉ループの鍵となった。

どのように使用ビッグデータとO 2 Oは家具マーケティングサービス：

ビッグデータが家具電子商取引にどのように応用されているかについては、例えば、顧客が中國式の食卓を買いたい場合、検索エンジンを使用することが多い。「食卓、中國式」などのキーワードを入力すると、検索エンジンは関連製品情報を検索の最先端に表示することができる。顧客にとって、ビッグデータは彼を非常に正確に自分の欲しい製品を獲得させ、インターネット企業はユーザーに対して行動分析、需要発掘をより正確に行うことができ、ビッグデータを利用して分析を提供し、注目度の高い製品に対してさらに普及投入を増やすことができる。

家具は速消品ではないので、家具のリピート購入率はあまりありません。そのため、顧客を正確に見つけ、顧客を低コストで見つける必要があります。

まず、私たちはインターネット検索エンジンを通じて、これらのお客様を正確に見つけることができます。次に、インターネットのビッグデータを利用して、各種データを分析し、隨時経営戦略を更新する、第三に、インターネットは焦點を當てることができ、私たちの製品の販売臺數を非常に高くすることができます。これにより、単品1ヶ月で數百點、數千點の量を達成することができます。量があれば、生産端はパイプラインの効率的な方法で生産することができます。

生産コストの観點から言えば家具は高くないが、賃貸料などの各種コストの割合が高いため、価格は価値そのものから乖離している。伝統的な家具店は地理的な位置で客の流れを引き付ける必要があり、人の流れが密集している場所に開く必要があるが、これらの場所は家賃が高い。例えば、北京の大売り場の家具は、賃貸比率が40%以上、つまり1萬元の家具を売っており、4000元はサプライヤーが店の賃貸料を払っている。物流配送コストは一般的に15%から20%であり、人工、広告などのコストもあり、販売価格を上げなければ利益がない。伝統的な大型売り場で販売されている家具は、小売価格が出荷価格の4 ~ 5倍になることが多い。

従來のビジネスモデルの家具量販店は不動産のお金を稼ぐ一方で、小売のお金を稼ぐ一方で、最終的には家具の価格に反映され、利益はコストで消化され、インターネット時代には受け入れられにくいことが明らかになった。

家具は他のネット販売品とは異なり、主流の消費者は購入時に製品體験を行う必要がある。家具は一般的に高価で、耐久財なので、買い物の過程は理性的で、お客様は繰り返し選んで體験してこそ、購入の意思決定をすることができます。家具の材質、手觸り、においなどは寫真では表現できない。

単純なオンライン販売では完全なアフターサービスを提供することはできません。服や本などの商品が、お客様の手に屆くと、取引はほぼ終了します。しかし、家具は取り付け、修理が必要で、注文は販売の一部にすぎない。

これらの問題を解決する鍵は家具販売の本質に回帰し、お客様に見て、觸って、嗅いで、真実な體験ができ、體験店はお客様の注文決定過程とアフターサービスの中で重要な役割を果たしており、この2つの一環は家具販売過程で最も重要である。

モバイルインターネットの分野では、オンラインユーザーは微信やその他のモバイルプラットフォームを通じてショッピングモールに入り、マーケティング奨勵や技術などの手段を通じてユーザーの年齢、性別、通常の消費習慣などのデータを取得し、以上のいくつかの次元に基づいて基本的にそのユーザーの消費習慣を判定して効果的で正確なマーケティングを行うことができ、この部分では上記の電子商取引のように本質はないが異なる。しかし、モバイルインターネットには非常に良い機能があり、LBSの位置づけ、技術とマーケティングの奨勵措置を通じてユーザーに住所を共有することを奨勵し、住所が十分に蓄積されていれば、基本的には企業が特定の街の消費者集積區にいることを描くことができ、このデータは直接オンラインに転送して実店舗を開設するデータサポートを提供することができる。ここで、モバイル電子商取引データはオンラインでのマーケティングを容易にするだけでなく、オフラインでのエンティティ決定に影響を與えている。オフラインでは、ユーザーのサインや會員情報を直接オンラインに接続し、相互に割り當てることができます。これにより、ユーザーのオンライン上の習慣がそれぞれどのようになっているかを判斷することができます。そのほか、データとLBSの位置付けを通じて、ある地域のユーザーがネット通販に偏って他の地域でオフラインになっているように、地域內で買い物をする習慣を得ることもでき、的確にマーケティングを行うことができる。

家具量販店のビジネスモデルに比べて、O 2 Oは伝統的なビジネスモデルを押し倒して再建したと言える。ビッグデータは、企業が賃貸金の価格比が最も良いオフラインレイアウトを計畫するのに役立ちます。一方、オンラインプロモーションに依存することで、1人のお客様を見つけるコストを15%前後に正確に抑え、今後もコストを下げることができます。ブランド管理専門家の楊龍（David Yang）氏は、電子商取引にとってビッグデータの情報把握をすれば、誰が業界の未來をリードできると考えている。