促销计划制定遇瓶颈?数据来帮你

数据可以帮助零售商打造一个专属的推荐引擎,为消费者推荐产品甚至辅助零售商制定促销方案。

前言

商品促销在增加营业额、提高客户忠诚度和吸引客户方面发挥着重要作用。为了制定出一个优质的促销策略,数据挖掘可以帮助零售商打造一个专属的推荐引擎,为消费者推荐产品甚至辅助零售商制定促销方案。此文通过以下几点来分享如何将数据应用于促销活动:

  • 零售促销策略
  • 推荐引擎
  • 应用场景
  • 促销分析

零售促销策略

零售促销用于在一定时间内降低特定产品的价格。在某些情况下,零售商通常会提供折扣以吸引新客户、刺激某类商品的销量的增加。大型零售商更容易大量销售低价商品,但这种策略并不总是适用于中小型零售精品店。对于打折,重要的是要准确了解想要促销产品的原因和时间,关注利润率和盈亏平衡点。

推荐引擎

推荐系统可以根据消费者的喜好为其提供各种内容,它将有关消费者及其行为的信息作为资源,他们可以是商品过去的购买情况或对于商品的评分。我们可以通过处理这些信息以预测消费者对商品的评价或偏好程度。

推荐系统如今扮演的另一个重要角色在于寻找不同商品间的相似之处。在零售业,推荐系统寻找与各消费者已购买的商品相似的商品。特别是在冷启动时,零售商没有太多可用于生成推荐的用户数据。因此,引擎可以根据销售的商品推荐具有一定相似度或满足折扣规则的商品。推荐引擎分为三种类型:

基于内容的推荐系统

在基于内容的推荐系统中,商品的背景知识和消费者的信息都被考虑在内。根据消费者在商店购买的商品,可为其提供类似商品的推荐。例如,如果你购买了属于“酒水”类别的商品,基于内容的推荐系统将为你推送同类其他商品的信息。

协同过滤推荐系统

与前一类推荐系统不同,协作过滤系统基于用户画像做推荐。协同过滤的一个关键优势是它不依赖于商品信息。相反,它对消费者的行为存在一种假设,即消费者过去喜欢的商品未来也会喜欢。例如,如果甲购买酒水、零食和面包,乙购买零食、面包和冰淇淋,那么甲也会喜欢冰淇淋,乙会喜欢酒水。

混合推荐系统

还有第三种推荐系统,它结合了以上两者。

应用场景

零售业中有许多推荐系统的应用,例如推荐与消费者所选商品互补的商品,为潜在客户提供折扣以鼓励其购买,甚至推荐一些用户可能感兴趣的新产品。接下来我们一起来看两个例子。

CRM(客户关系管理)

客户关系管理(CRM)是指零售商在与消费者互动时所遵循的准则与惯例。其中一种方式是为不同的消费者群体提供不同商品的折扣,这也是协同过滤推荐系统的应用。制定出的折扣针对不同群体的用户:

  • 忠诚度奖励:当今世界上的大多数消费者都希望因在商店购物而获得优惠。研究表明,75%的消费者表示他们喜欢提供优惠的商店。零售商可以在消费者每购买N次时给予返现奖励,或者在购买X数量的商品时赠送礼物。
  • 条件式折扣:条件式折扣可以帮助商店保持健康的利润率,同时也增加商店的收入。例如,消费500元可享受20%的折扣,而不是每件商品直接享受15%的折扣,这样有助于增加每次购买的数量和金额。
  • 首次购买折扣:一些消费者可能会浏览购物网站或商店并点赞收藏某些产品。但是,他们可能会犹豫,不确定是否物有所值,商家可以实行首次购买折扣给此类用户提供折扣或返现。

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辅助零售商制定促销方案

由于需要大量时间与供应商进行协商,来制定每次促销的商品类别和品牌,以及不同商品的折扣,所以通常来说,零售商会提前几个月甚至一年开始制定促销方案。制定促销方案的推荐系统并不常见,但它存在并且对零售商很有帮助。结合目标营业额、目标商品数量、促销时间、品类分布、品牌分布等多种因素,它可以针对于不同的促销活动向零售商推荐不同的促销方案,帮助其节省大量时间。

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促销分析

开展促销后,我们需要做一些分析来了解促销的效果。例如,在所有目标客户中,有多少人使用了优惠?促销为商店多带来了多少营业额?下图显示了零售商推出促销策略对打折产品销售的影响(Gedenk 2002,Neslin 2002)。

promotion effects

我们要区分在促销期间发生的短期影响和涉及促销后购买行为的长期影响。促销期间,优惠品牌的销售额可以通过以下几种方式增加:吸引其他商店的顾客(商店切换)、诱导顾客更换品牌(品牌切换)、诱导顾客购买优惠类别而不是其他类别(品类切换)、诱导那些通常不购买促销商品类别的顾客来购买(新用户),或诱导客户及时购买(购买加速)。购买加速可能是因为消费者购买地更早,或者购买的东西比非促销时更多。消费者可以通过储存额外的数量以备将来使用或以更快的使用需求。由于类别转换或促销吸引了新用户,总类别消费也可能增加。

结论

在这篇文章中,我们讨论了推荐引擎如何辅助零售商促销,以及我们如何追踪促销的效果。由于促销在零售领域发挥着重要作用,因此制定合适的促销计划并分析其效果也很重要,In The Memory可以成为帮助零售商加速和改进决策的专家,定义促销计划,优化品类管理杠杆(促销、分类、CRM等)并跟踪业务绩效。

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References