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数据挖掘 营销应用

说出你的业务困惑, 看数据挖掘能否帮你解惑

 
 
 

日志

 
 

数据挖掘与营销实践(36,实例比较餐饮业常规数据分析与深入数据挖掘应用)  

2009-05-13 08:58:51|  分类: 数据挖掘的实践应 |  标签: |举报 |字号 订阅

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本文背景:上一篇数据挖掘与营销实践(系列日志之35)讲到类似“一茶一坐”的特色休闲连锁餐饮企业为什么要数据挖掘、应该如何进行数据挖掘、以及这些挖掘会如何显著提升企业的营销效率和客户管理效果。随着博主相关信息相关现状的更加全面了解,我觉得有必要将一个目前企业餐饮业主流实践的数据分析与今后要采用的数据挖掘按照具体事例的列举进行比较,一方面用鲜活的例子说明两者的区别,另一方面目前主流的浅层次的数据分析支持营销也不失为一种物美价廉的营销管理分析工具,当竞争的同行还没有竟相的大规模采用时,这些分析方法和应用还是不错的,在数据分析辅助营销决策的历史进程中当然有它一席之地,所以在此做个比较深入的介绍。上述两点是本日志出台的背景。

根据“一茶一坐”在相关媒体上发表的经验分享,该企业目前在营销中主要的数据分析应用做法接下来在本文中一一列举,同时分别对应给出博主本人推荐的今后数据挖掘应用的做法来一一对照,并从营销应用价值的分析上对这些对应的做法进行比较和分析,目的在于总结经验,提供实例参考,为数据挖掘的营销应用提供一个真实的解剖标本。

如何决定产品推与撤:“一茶一坐”目前的做法是每月每季度都有产品销售排行榜,根据产品在该时间段的销售排行,末位淘汰,引进新品;数据挖掘应用的做法就不是这样简单这样单纯这样理想化,仅仅考虑销售额这一个指标有时候真的是考虑欠周到,因为某个饮料可能单纯从销售额或销售量看是排行垫底的,但是通过数据挖掘我们也许会发现这种饮料可能跟另一个销量或利润贡献很大的套餐关联度极高,这个高利润的套餐有35%的情况下是同时消费这种薄利的饮料的。如果存在这种关联的话,仅仅依据该饮料本身的销售排行垫底就撤下该饮料,实际上会严重影响那个排行前列的高盈利套餐的销售的。这就是数据挖掘中最简单最普通的关联分析,各位看看是否跟“一茶一坐”现行的做法相比有明显的深度和意义?

如何划分门店类型:“一茶一坐”目前的做法是按照门店附近商圈的形态不同,将全国门店划分成综合区门店、风景区门店和住宅区门店共三种类型。同一类型的门店相互比较业绩,可以发现经营差的问题;这种划分不失为一种简单有效的方法,但是考虑问题的角度过于单调过于简单过于主观,数据挖掘应用的做法就不是这么主观这么浅显。门店的划分可以考虑更多的因素,更多的指标,更多的角度,从不同产品的销售占比,到不同营业时间段的客流特点,到不同利润的贡献占比,到不同坪效的赢利价值。从不同角度用不同的指标划分不同的门店类型,再结合“一茶一坐”自己的行业经验加以判断,这样的分析与划分是不是更有意义?是不是可以发现更多的商业情报和门店信息?

从什么样的角度和出发点看待营销?是以消费者为中心还是以产品为中心?这个问题大家都知道标准答案,但是实际操作中大都落入以产品为中心的老思维。“一茶一坐”在门店时段销售分析中,发现在上海新世界店和港汇商圈类的门店里,晚餐和午餐的销售占全天销售的80%,所以该企业认为相比与午茶和宵夜来说,晚餐和午餐是提升销售额的更佳时段。其实这种思维就是比较典型的以产品为中心的思维方式。上述结论最多只是一种假设,因为还有可能午茶和宵夜更有上升潜力和空间。不过最关键的问题在于这种以产品为中心的思维模式本身就是错误的,为什么不以消费者为考虑问题的中心和出发点?数据挖掘的应用又是如何做的呢?如何提升门店的销售潜力呢?在数据挖掘看来,仅仅从时间段的销售占比来分析出如何提升销售潜力是考虑问题太简单太理想化,综合考虑不同的维度不同的层次不同的指标,数据挖掘可以发现现在的销售是上升还是下降?原因是什么?是来客数减少,还是客人的消费客单价降低,还是客人的构成发生了变化?(客人构成的变化实际上通过消费产品的特征就可以反映出来,举例来说,把这里当成自家厨房的客人来这里主要是点套餐填饱肚子,而把这里当成打发无聊时光的那些消费者主要消费的是茶点,停留的时间也长得多,从消费的产品构成中就可以发现客户的群体信息)。不同的原因有不同的挖掘技术找到对症的解决方法,有的是关联分析,有的是序列分析,有的是决策树长出来的重要规则,有的是客户生命周期研究发现,等等,加上“一茶一坐”现在已经拥有了自己的会员俱乐部系统“茶人卡”,而且已经拥有会员7万,数据挖掘更是可以如虎添翼。让它亮相吧,让数据挖掘应用到“一茶一坐”的营销实践吧,它定会回报“一茶一坐”一个满堂喝彩的!

上面三个具体例子,我觉得已经比较形象地展示了数据挖掘与传统简单的数据分析的区别,作为一个即将在美国上市的风头正健的与时俱进的思想先进的现代餐饮休闲企业,尚且停留在这个相对简单肤浅的数据应用数据分析阶段,中国广大的中小企业的数据分析辅助决策的现状之落后大家应该可以充分想象吧。“加油,加油,数据挖掘一定行”,哈哈,我想到了女儿上幼儿园时一句鼓劲的口号,转送给中国广大的急需提升营销效率却从来不知数据分析数据挖掘辅助决策的中小企业,呵呵。

以上观点,欢迎有缘者指教,尤其喜欢挑刺、拍砖、有独到见解、甚至跟我观点势同水火势不两立的朋友。反对和批评是让我进步的捷径,谢谢并期待中!

 

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