麦当劳在现实世界中实现一对一营销

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                                    将单一顾客的属性与购买记录相结合,并对其推荐最合适的商品——在以Amazon为代表的电商网站中,这已经不算什么新鲜事了。但是,至今为止还没有一家日本企业能够在现实门店中实现这一机制。

正在将这一机制付诸实践的,是日本麦当劳。该公司通过对每位顾客的购买记录进行详细的分析,并根据其消费模式,向顾客的手机上发送独一无二的优惠券。

一直以来,日本麦当劳通过其会员制手机网站“超值优惠手机网站”(トクするケータイサイト)以及会员制应用程序“超值优惠应用”(トクするアプリ),向顾客提供优惠券信息、商品信息、门店搜索、印章促销活动等信息。2011年3月,日本麦当劳面向装有Android系统并支持手机钱包的终端,推出了在门店的读写装置上刷手机即可点餐的“手机优惠券”(かざすクーポン)等服务,积极强化手机渠道的服务体系。

截至2011年12月18日,“超值优惠手机网站”的会员数突破了2600万人,这意味着每5个日本人中就有1个是麦当劳移动网站的会员。在这些会员中,日本麦当劳将拥有带手机钱包功能终端的会员,作为实现一对一营销的新型优惠券的发送对象。

优惠券的具体例子有以下这些:

·对于周六、周日白天频繁购买咖啡的顾客,发送周末早上免费兑换咖啡的优惠券

·对于一段时间没有光顾的顾客,发送过去经常购买的汉堡等产品的打折优惠券

·对于光顾频率很高,但没有购买过新品汉堡的顾客,发送新品汉堡大幅打折优惠券

·对于经常购买汉堡套餐的顾客,发送苹果派等小食的打折优惠券

提起优惠券,一般都是从网站上获取,而且内容对所有人都一样。即便是通过邮件发送到手机上,内容也是一样的。然而,麦当劳的这种优惠券,除了内容不同之外,根据每个顾客的来店情况、发送频率也有所不同,这样的模式与过去面向手机用户的优惠券有着根本的区别。

【创新性的优惠券背后是周到的准备】

麦当劳推出的这种创新性的优惠券,并不是拍脑袋想出来的。要根据每位顾客的购买记录,实现细分的优惠券发放,必须具备相应的购买记录数据的积累才行。为此,麦当劳在推进数据收集机制建设的同时,从2004年之后,投入300亿日元(约合人民币22亿元)搭建了一个存储、分析顾客信息等数据的系统。

对手机发送优惠券,起源于2003年7月开设的手机网站“超值优惠手机网站”。2006年2月,麦当劳开始着手进行用户属性调研,但仅限于通过问卷收集年龄和性别信息。

让购买记录的收集工作浮出水面的契机,是2007年7月,麦当劳与NTTDocomoDocomo共同成立的一家以手机钱包为中心的电子商务新公司TheJV。2008年5月,作为新公司成立的一个具体成果,开始在九州的部分地区推出手机钱包配合读写装置的“手机优惠券”服务(图表4-12),同时还部署了CRM系统,着手进行购买记录数据的收集工作。2009年8月,麦当劳宣布全国门店都已经完成了“手机优惠券”系统的建设。

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在此期间,原本在2007年9月会员数只有500万人的“超值优惠手机网站”,到2010年1月突破了1600万人,并于2011年2月达到2000万人。随后,在“手机优惠券”完成全国部署的2年后,随着对大量顾客购买记录数据积累的完成,麦当劳开始着手推出实现一对一营销的新型优惠券(图表4-13)。

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一直以来,拥有实体门店的零售业都是依赖如报纸插页、电视广告等以不特定多数为对象的广泛营销模式。但今后,随着能够对庞大的顾客数据进行廉价存储、处理的技术的出现,应该会有更多的企业逐步转向一对一营销的模式。实际上,进入2012年以来,有报道称BicCamera、YodobashiCamera等企业也开始针对积分卡会员,根据其购买记录提供相应的优惠券了。

【关注将手机用作积分卡的模式】

还有一点值得关注的,就是手机在其中所扮演的角色。日本麦当劳、BicCamera都可以将手机当成积分卡来使用。

如果是普通的积分卡,当顾客持卡数量越来越多时,很多人就会因为“钱包里放不下了”而把积分卡放在家里,而到了要用的时候却发现没有带在身上。而如果是手机的话,除了一些很特殊的情况,一般都是会随身携带的。站在经营者的角度来看,如果能够用手机来代替积分卡,就意味着可以避免购买记录数据的收集遗漏。如果要基于购买记录实施一对一营销,理想的情况就是在每次消费时都能够使用积分卡,从而掌握顾客的全部购买行为。然而,在实际应用的过程中,除了刚才提到的理由之外,还可能会因为“把卡从钱包里拿出来很麻烦”之类的理由而给这一举措的实施带来困难。

在优惠券发放、支付手段等方面,手机所扮演的角色愈发重要,除此之外我们还应该关注手机作为数据收集途径所发挥的作用。作为数据收集途径,人们最先想到的恐怕还是通过GPS来收集位置信息。不过,当手机被用作积分卡时,它就摇身一变成为一种购买记录数据的收集途径了。

摘自:《大数据的冲击》,36dsj,大数据实验室
数据分析, 数据挖掘



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