疫情影響下實現 GMV 逆勢增長，看看這三家商超零售企業怎么做的
自疫情爆發，零售行業首當其沖面臨巨大挑戰，暫停營業、限流等現象常發，一些門店甚至長期處于停擺狀態或宣布閉店。當前，眾多連鎖零售企業在存量用戶中找尋機會，希望可以增加存量用戶 LTV 值，運營策略層出不窮。但是，越是在這種情況下，企業越要理清當前重點，統一資源，減少無效運營。
數據，讓業務更清晰。要想在后疫情時代的殘酷競爭中站穩腳跟，零售企業需要全面整合并打通多端數據源，借助數據驅動的力量加速落地數字化應用，全面提升企業數字化能力與實力。
本文將圍繞商超零售數字化轉型，基于商超零售行業 Know-how 與神策數據 7+ 年的數字化產品與服務經驗，詳細解讀三大商超巨頭的數據基礎應用與數字化營銷實踐，為更多商超零售企業提供可靠參考。
（文中數據均為模擬，不涉及客戶隱私）
某線下美妝品牌零售店 A 已正式落地數字化轉型戰略，但這個過程卻是曲折且艱難的，其面臨的困境主要表現在：門店引流缺乏數字化觸點、數字化運營管理工具價值難發揮、會員全生命周期運營困難、活動交叉營銷缺乏數據支持；缺乏數據追蹤難以指導決策……
針對此，神策數據與品牌 A 合作后，為其搭建了 CDP 數據中臺，全面整合線上、線下數據、CRM 數據等，快速完成數據基礎建設，實現了智慧零售線上線下一體化。同時，為了讓數據不再是沉默資產，品牌 A 在神策分析云、神策營銷云和神策數據根基平臺的賦能下，基于 SDAF 數據閉環方法論構建了“數據洞察-業務決策-運營動作-反饋回收”的應用閉環，實現了自動化精準營銷，完成用戶端的智能觸達，加速落地數據驅動。
接下來以「高價值流失會員召回」為例，詳細介紹。
Sense：基于對用戶行為數據深入洞察，精準定義高價值流失會員窗口期，并在 CDP 中進行標記與更新；同時，洞察高潛會員和流失會員的流失原因，制定精細化召回策略。
Decision：利用 CDP 洞察流失用戶營銷策略偏好，結合公司已有資源，制定精細化召回策略。
Action：通過神策營銷云流程畫布自動化執行營銷策略，自動回收效果數據，實現營銷閉環。
Feedback：該精準營銷策略落地完成之后，品牌 A 實現了線上收入同比成倍數增長，同時，營銷自動化能力、數字化運營能力均獲得了提升。
在與神策數據合作之前，某連鎖零售品牌 B 存在諸多數據問題：
第一，報表系統多且亂，業務無法找到需要的數據，現有報表使用率低下；
第二，數據缺失，數據之間相互獨立存在，無法拉通全鏈路分析，以支撐業務的需求；
第三，數據邏輯混亂，無法快速找到相關底層代碼，造成數據開發效率低下。
為提高用戶忠誠度并帶動更多銷售額，該品牌希望通過建立 CDP 平臺，進行用戶精細化運營，激發用戶活躍，從而提升用戶 LTV。
在此次與神策數據的深入合作中，零售品牌 B 正式構建并上線了用戶數據中臺，完成線上、線下全域用戶行為數據（包括小程序、直播間數據）及歷史訂單數據的接入打通。
在數據分析層面，通過搭建經營看板，實現了線上、線下、商品、會員、直播、促銷等業務模塊的詳細診斷；通過構建用戶標簽及畫像體系，能夠更精準地識別并圈選高價值用戶。
同時，基于用戶行為數據和會員標簽，結合關鍵業務結果，借助神策營銷云的能力輕松實現了自動化運營閉環。
接下來以「新會員運營增長」為例，詳細介紹。
通過數據洞察，零售品牌 B 發現平臺的注冊轉化率較低，且某品類的二單滲透率持續下降，會員持續成長力不足。同時，線上小程序用戶流失嚴重，尤其是新客的流失比例更高。
考慮到線上小程序當前的內容展示不夠精細化，運營同學計劃針對不同階段的用戶展示不同的內容，比如面向新客展示首購好禮，面向老會員展示會員等級權益等。另外，針對提升二單滲透率這一訴求，嘗試首單返券，通過優惠券吸引用戶快速完成二單轉化，并借助神策營銷云做重點用戶的自動化觸達。
在線上業務日漸成熟且流量逐漸見頂的背景下，零售品牌 C 急需要一套科學的用戶運營體系來帶動存量用戶的消費，最終達成 GMV 的增長。但由于品牌發展歷史過程中，用戶的行為數據分散在各個平臺，用戶觸點也分布在多個平臺和多個團隊，導致品牌在實際運營過程中存在多渠道數據不通、各部門會員運營策略不統一等問題。同時，受限于加盟的模式，總部的運營策略在實際落地過程中也面臨了執行力不足、價值宣傳不清晰、協同機制不完善的問題。
針對此，神策數據從數據接入、數據應用、數據賦能和體系整合四大維度，提出以下解決方案。
數據接入：通過神策數據的埋點方案支持，正式落地數據根基系統建設，在 ID-Mapping 技術賦能下，實現了全域數據打通，包括線上行為數據、線上線下交易數據、會員數據、商品數據、私域數據和門店的標簽數據等，沉淀用戶數據資產并構建全域用戶標簽體系，順利解決了線上線下數據割裂、數據分析不及時、預警機制不足等問題。
數據應用：基于全域用戶畫像完成基于用戶生命周期和用戶價值的精細化分層，結合行為偏好標簽洞察各個層級用戶需求和痛點，持續完善用戶精細化運營體系。
數據賦能：整合優惠券、短信、企業微信等多個用戶觸達系統，強化在一個平臺內基于用戶分群在不同渠道推送不同內容的能力。
體系整合：基于搭建好的精細化運營體系，設計總部各部門間的配合機制以及總部和加盟門店的協同機制，全面提升運營體系落地的效率。
舉個例子，零售品牌 C 希望在 618 期間通過發放門檻券提升用戶客單價。在具體實踐過程中，用戶從小程序或 App 進入后點擊「優惠券領取」即可跳轉至活動專題頁，領取優惠券后當訂單符合用券標準即可自動使用優惠券。但是，通過實時數據跟蹤，運營同學發現部分用戶在領取優惠券后退出，并未完成訂單消費。進一步深入分析，發現有 60% 左右用戶會通過「熱銷」模塊來尋找商品，考慮到加購率與用戶轉化強相關，而當前的「熱銷」模塊為銷量 Top20，并不能夠完全覆蓋用戶的全部需求，因此考慮在頁面「領取」模塊 +「熱銷」模塊底部增加「更多商品」的引導，用戶點擊后即可跳轉至完整商品頁，最大程度降低用戶流失，提高用券率，進而完成核心指標大促客單價的提升。
