在數字化時代，高瞻遠矚的零售企業，早已開始悄悄轉型，在突如其來的疫情面前，它們成為了勝者，更將敏銳的觸角伸向了數據驅動精細化運營，并選擇與大數據領域的頭部廠商神策數據合作構建數字化、精細化運營閉環。

神策數據因其全端數據采集能力與精準營銷效果顯著，深受零售企業的青睞，下面將簡單介紹某零售企業 A 的精細化運營應用。

神策數據輔助零售企業 A 搭建數據接入到數據分析再到業務應用最后效果反饋的完整閉環，現已輔助零售企業 A 的 App、小程序、線下超市以及便利店等做數據打通和運營分析，如下圖。

下面以 3 個典型場景，介紹零售企業 A 的應用實踐：

• 精細化運營：用戶活躍度提升約 10%，用戶消費轉化提升約 5%

• 實時預警：實時訂單追蹤，銷售異動及時定位預警

• 追根溯源：歸因分析助力全面評估活動效果

場景一：精細化運營：用戶活躍度提升約 10%，用戶消費轉化提升約 5%

提升交易額是所有零售廠商的核心 KPI，但在具體落地時，更精準的指標可以獲得更理想的效果。為此，神策數據助力零售企業 A 進行了目標的拆解，拆解思路如下：

零售企業 A 的一個代表性場景是在線下門店，用戶一般會使用小程序中的掃一掃掃描商品上的二維碼進行結算，此時，神策數據可以輔助進行用戶屬性和用戶購買的商品信息記錄與分析，以便更了解用戶偏好，進行精準的營銷推送，讓用戶對推送的個性化 push 的打開率和轉化率提升，提高在社區門店的消費頻率。

經過典型場景的分析，得知對于該小程序來說主要營運 KPI 為提升活躍度和購買轉化率，拆解到運營角度，就是通過 ROI 更高的用戶運營，提升用戶的訪問頻率和購買轉化。

最終神策數據與零售企業 A 一起將北極星指標方向定位為“到店活躍：通過提升到店活躍度來提升購買轉化率”，指標定為“用戶 3 個月的訪問天數”和“用戶總消費金額”。

同時，針對這兩個數量化的北極星指標，建立了一個用戶四象限，以此將北極星指標作為用戶標簽劃分標準，將用戶劃分成了 4 個群體：高頻低價值、高頻高價值、低頻低價值、低頻高價值，面對不同的用戶群體，采取更精準的差異化運營策略，實現真正意義上的精細化運營。

在此基礎上，零售企業 A 根據精準的用戶畫像群體劃分，制定了相應的精準營銷策略，使在運營預算不變的情況下，用戶活躍度提升約 10%，用戶消費轉化提升約 5%。

場景二：實時預警：實時訂單追蹤，銷售異動及時定位預警

零售企業 A 的日交易量級極為龐大，實時洞悉用戶使用和訂單完成情況可及時定位高光點提取優勢應用，也可預警異動及時止損。

神策數據可以輔助零售企業 A 全面了解用戶使用情況，如用戶活躍量、使用時長、活躍用戶地域分布、核心功能使用人數（物料點擊，掃碼）、支付轉化漏斗、支付人數、訂單類型分布等，且神策數據的數據分析可達到秒級，支持實時訂單追蹤，對銷售異動進行定位分析，如下圖：

若發現異動，會第一時間觸發郵件預警，通過分析模型可以下鉆挖掘原因，如是否是人均下單次數變了？下單人數變了？新/老用戶下單量變少了？高價值用戶下單量變少了？某個垂直品類或某個重要推廣位的轉化率變低了等原因。

場景三：追根溯源：歸因分析助力全面評估活動效果

促銷或促活活動是零售行業的常用手段，神策數據的十一大數據分析模型，可以助力零售企業 A 全面評估活動效果，追溯結果源頭。

舉個例子，線上超市銷售的核心路徑為：瀏覽首頁 → 點擊推廣位 → 提交訂單 → 支付成功。

零售企業 A 的運營人員可以通過漏斗分析，查看用戶瀏覽到支付成功的玩轉轉化漏斗，如下圖：

同時，還支持可視化下鉆查看不同 banner 位及不同業態的轉化情況，如下圖：

此外，可支持運營人員持續性下鉆分析不同細分維度的轉化效果對比：

神策數據的分析平臺助力零售企業 A 的分析鏈條暢通無堵，分析操作便捷，不管是業務老手還是工作萌新都可以通過正確的分析邏輯找到突破點，不斷優化迭代精細化運營效果。

綜上，零售企業 A 在精細化運營方向是零售領域的先行者，許多創新嘗試也取得較好的效果，未來神策數據也將伴隨更多零售企業乘風破浪，推陳出新！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的零售行业如何增加突围加速度？精细化运营快、准、狠的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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