차의 정확한 운영은 어떤 데이터를 알아야 합니까?

카르멘 2022 만 식수력 발표회에서 각 브랜드는 데이터로 운영을 지도하는 것에 대해 이야기하고 있다. 일부 브랜드는 데이터를 사용하여 정밀 마케팅을 하고, 한 달에 20 여만 명의 회원을 침전시키고, 재구매율을 5.4 배 높였다. 어떤 사람들은 사용자 습관을 데이터로 분석하여 애플릿의 재구매율을 45% 로 업계 평균 수준을 넘어섰다. 차 업계에서는 데이터가 작용하고 있어 점점 더 중요해지고 있다. 세밀한 변화는 가속화되고 헤드 브랜드는 데이터에서 이윤을 찾는다. 최근 2 년 동안 찻잎 브랜드 가게가 계속 커지고 잠재적 브랜드가 끊임없이 등장하면서 시장 경쟁이 심화되고 있다. 시장은 불가피하게' 재고' 단계에 접어들고, 각 종사자들은 기존 자원을 활성화하기 위해 노력하고 있다. 이로 인해 더욱 정교한 운영 방식과 경영 이념이 일정에 오르게 됐다. 예를 들어, 서로 다른 사람들을 대상으로 서로 다른 마케팅 전략을 일치시키고, 더 나은 전환 효과를 얻기 위해 지역별 매장에 서로 다른 제품 포트폴리오를 추천합니다. 정교한 관리의 전제는 디지털화에 대한 인식과 데이터에 대한 통제이며, 이는 포스트 팬데믹 시대 에서 더욱 두드러진다. 엑센철' 2022 년 중국 기업 디지털변화지수' 보고서에 따르면 중국 기업의 거의 60% 가 향후 1~2 년 동안 디지털화 투자를 늘릴 것이라고 밝혔다. 차 업계에서는 헤드 브랜드가 모두 데이터 능력 배양에 집중하여 시련에 대응한다. 예를 들어, 개학 시즌에도 이 책은 데이터 지원을 받아 학생들을 위한 정밀 마케팅을 했다. 대학생의' 소비 영향 요인' 과' 소비 행동 습관' 을 데이터로 통찰하고 정확한 할인력과 할인 횟수를 제공하여 대학생을 회원으로 이끌고 지속적으로 경영한다. 이는 30 일 동안 20 만 명이 넘는 학생 소비자를 침전시켰고, 그 중 29. 16% 는 브랜드가 한 번도 소비하지 않은 신입 회원이며, 회원 재구매율은 7 일 만에 5.4 배 상승했다. 포괄적인 데이터 라통, 타오위안 3 장도' 다라떼' 를 핵심으로 학생 집단과 침몰 시장에 초점을 맞추고, 데이터 분석 사용자 습관과 플랫폼 특징을 이용한 정밀 운영을 통해 애플릿 45% 의 재구매율과 40% 의 커뮤니티 전환률을 달성했다. 대상 인구에 대한 정밀 마케팅이든 플랫폼 특성에 따라 운영 모델을 조정하든, 이는 데이터의' 일부 기능' 에 불과합니다. 그렇다면, 당신은 다른 부분에서 어떤 데이터를 보고, 어떻게 기존 데이터를 분석하여 교역을 향상시킬 수 있습니까? 15+ Tou 차 브랜드의 실전 경험에 대한 심도 있는 연구를 통해 운운운수 제련은 지식지도-'중국의 기존 차 경영 데이터지도' 를 만들어 사람, 상품, 시장, 수익 4 대 모듈, 총 500+ 데이터 지표,/KK 를 포괄하고 있다. 이를 위해 클라우드 마이그레이션 기술 담당 사장, 클라우드 마이그레이션 디지털 이윤사업부 사장인 묘우를 인터뷰했다. 차 브랜드는 어떻게 데이터를 볼 수 있습니까? 여기 "다상 자료도" 가 있습니다. 일상적인 운영에서 밀크티 가게는 회원 데이터, 거래 데이터, 재고 데이터 등 매일 대량의 데이터를 생성합니다. 묘우는 현재 대부분의 찻잎 브랜드를 괴롭히는 것은' 데이터 공백' 이 아니라' 데이터 분석 가능성 부족' 이라고 밝혔다. 예를 들어, 같은' 자스민 차' 는 배달플랫폼에서' 자스민 차 (큰, 중간, 작은 잔)' 라고 하는데, 작은 프로그램에는' 자스민 차 큰 잔' 이라고 합니다. 이름이 다르면 데이터베이스의 SKU 수에 영향을 주어 데이터 중심 비즈니스의 정확성을 크게 낮출 수 있습니다. 따라서 데이터를 분석할 수 있게 하려면 먼저 기준을 세워야 한다. OneID 를 통해 각 제품, 회원 및 채널 데이터를 추적하고 비즈니스 성장을 지원할 수 있습니다. "클라우드 마이그레이션의 개념이기도 합니다. 비즈니스+데이터 이중 센터, 비즈니스 데이터 양방향 당기기, 상호 피드백 묘우가 나에게 말했다. 중국 신선한 차 관리 자료도 (발췌)