对于每位零售商而言，数据在做出重要决策时都发挥着战略作用。然而，尽管数据地位重要，却往往缺乏明确定义的全渠道（omnichannel）数据策略。您希望结合线下和线上数据来确定公司的战略方向，从而尽可能贴近目标受众，最终实现向正确的目标群体在恰当的时刻展示合适的信息或产品。在此，我将展示我们如何帮助零售商实现这一全渠道转型，以及需要哪些数据来优化您的数字营销策略。
许多零售商因新冠疫情而加速了电子商务转型，但零售业的绝大部分销售额和交易仍发生在实体店内。如今电子商务对零售商的重要性日益提升，这是一股积极趋势，使企业运营更具未来适应性。近年来，众多知名零售商接连破产。其原因各不相同，但事实是，这些零售商的品牌忠诚度大幅下降，导致客户转向竞争对手。这些零售商是否掌握了所有必要的数据和信息，以洞察主要目标群体的需求与动机？基于这些洞察，您可以采取行动，通过数据驱动的方式在恰当的时刻展示合适的产品，从而提升转化率、品牌忠诚度，并最终提高客户终身价值。
数据为战略选择及媒体投放提供方向
不要盲目依赖数据，但它确实能帮助您为战略选择和媒体活动投放指明方向。关键在于清晰了解并深入理解您的目标群体及其与品牌的互动，并据此采取行动。您可以投入大量资金吸引新客户，但或许更关键、更有价值的是将现有客户转化为真正的品牌大使。当您将客户的所有线上线下互动整合为一个全面的客户画像时，便拥有了坚实的基础，可据此做出有据可依的决策。
缺乏线下数据意味着盲目摸索
在2020年荷兰所有的零售电商销售中，仍有超过90%的购买行为发生在实体店。这些宝贵数据应与在线行为数据一起，作为线上和线下活动的指导依据。
您希望基于全渠道数据和目标来监控活动、进行个性化定制并识别机会。无论客户是在实体店购物、使用移动设备还是在家中使用笔记本电脑，客户体验都应保持一致且相关。显而易见，扎实的数据策略是成功的前提条件。在接下来的段落中，我将说明可以整合哪些数据源以实现全渠道成功。
您需要哪些数据来制定有效的全渠道数据策略？
您希望了解哪些因素会影响客户的购买和浏览行为。深入了解可以利用哪些数据来触达（潜在）客户，激发他们对您产品的灵感和购买欲望，即使他们当时可能正在寻找竞争对手的产品，这一点非常有趣。除了库存数据和价格等基础信息外，还可划分为三个数据细分领域：
首先是在线用户数据，这些数据源自您的网站或营销活动；其次是线下数据，例如购买记录、忠诚度状态、对特定类别或品牌的偏好以及人口统计信息；第三是外部数据（业务数据），如季节性和天气数据，这些都会影响客户的购买和浏览行为。下图展示了零售商可用于打造差异化电子商务策略的有价值数据可视化视图。
如果零售商未能将这些有价值的数据库与数字数据连接起来，那就是一种错失的机会。因此，无法全面了解客户旅程中的不同接触点，也无法了解客户购买或不购买您产品的原因。通过整合数据，您可以将在线行为数据（如网站访问和在线购买）与线下渠道（如店内交易和客户服务案例）连接起来。
通过这些见解，您可以通过在正确的时间向正确的目标群体展示正确的信息或产品，从而变得非常有相关性。这将带来更高的转化率、品牌忠诚度，并最终提高客户价值。突然天气变好或变坏了吗？那么您可以相应地调整您的活动信息和产品展示。当客户在实体店购买了他们在线上浏览过的产品时，情况也是如此。在这种情况下，您不希望继续用展示广告和社交媒体广告打扰客户，从而避免不必要地浪费媒体预算。
在接下来的段落中，您将发现8个用例，其中离线和在线数据的整合不仅有助于归因分析，还能提升整体数字营销绩效。真是双赢的局面！
通过这些用例提升您的数字营销策略
为了利用文章后面描述的用例来提升您的数字营销策略，您需要将宝贵数据存储并合并到某个地方。我们通常使用Google Cloud作为数据仓库，以存储、分析和利用这些宝贵数据，并将其作为数据激活中心。
通过使用Google Cloud，不仅可以结合网络分析数据与CRM、离线和其他数据源，从而更好地预测购买行为和未来的需求，还可以提供相关且智能的建议。上面的架构图展示了我之前的文章中提到的基于云的营销数据仓库在各种营销分析用例中发挥的关键作用，以便在您的营销渠道中激活数据：
1. 数字媒体活动对实体店铺的影响
如今，消费者在不同渠道之间流畅切换。他们可能先访问您的网站，然后打开一封电子邮件，最终在实体店完成购买。如何将店内的购买行为与在线营销活动关联起来？作为零售商，通过整合所有线上和线下数据，您的营销人员可以追踪客户如何从电子邮件转向您的网站，再进入移动应用，最后在实体店完成购买——而超过90%的零售电商交易仍发生在实体店。试想一下，如果没有离线数据支持，当大量转化被遗漏时，您的归因模型究竟能有多准确？因此，是时候让离线数据变得清晰可见了！下图展示了以影响力和复杂度为维度绘制的各种获取离线数据的方法。
2. 避免让客户感到沮丧并节省媒体预算
在您于实体店购买商品后，您很可能在很长一段时间内仍每天受到展示广告或社交广告的“跟踪”。这对您作为零售商的客户忠诚度构成了严峻考验。通过将历史离线购买数据与当前的数字行为相结合，您可以精准洞察消费者在购买旅程中的所处阶段。由此，营销人员可以避免持续投放相同的无关广告，从而避免浪费媒体预算。
3. 更智能、更高效地利用媒体预算
通过整合离线数据，营销人员能够更准确地衡量不同触点的活动效果、进行归因分析，并比仅关注数字渠道时更快地取得可衡量的成果。凭借对客户旅程的全面掌握，营销人员可以优化创意活动、更智能地调配预算，并理解线上互动如何影响实体店的销售。
4. 个性化服务，用优质推荐让客户满意
营销人员可以利用离线知识，例如实体店的购买历史或忠诚会员的活动记录，来调整跨渠道的营销内容。更进一步，营销人员可以利用这些洞察预测未来行为，并通过更具相关性的互动改善客户关系，包括创造向上销售和交叉销售的机会。
5. 更深入的客户洞察
将线上和线下数据融合，可以产生你以前从未想到的精彩洞察。例如，你可以按渠道偏好对客户进行细分，以识别仅在线购物、仅线下购物以及多渠道购物的客户。在此基础上，你可以理解这些客户群体的行为差异，并据此调整你的数字策略。此外，你还应激励那些仅在实体店购买产品的客户也开始在线购买商品。这样你就能更好地追踪客户的购买和浏览行为，最终提高客户终身价值。
6. 围绕实体门店的超本地化营销
消费者在许多市场中正越来越多地从线下转向线上。因此，零售商制定能够融合线上线下世界的数字战略至关重要。如今，有许多不同的方式可以在网上激发消费者的兴趣并引导他们前往实体店铺，以下是一张以影响力和复杂度为坐标的可视化图表。
你可以开发一个数字营销活动，推广库存较高的特定商品以清理仓库。为了鼓励用户到店消费，你还可以显示前往最近门店的路线指引。你需要基于地理位置数据投放广告，并在门店周围的一定范围内进行定向推送。在更高层面上，你还可以利用位置数据识别区域性的购物行为趋势。随后，你可以利用这些洞察来更好地通过多渠道个性化你的在线营销。
本地广告及其对门店的增值作用常常受到质疑。为了证明该策略的增量效果，可以在在线结构中引入地理分割，将约一半的门店纳入测试组。同时，通过设置4周的冷却期，确保测试具有相对较长的持续时间。引入冷却期的目的是观察测试期间是否存在季节性因素，并对数据进行标准化处理。
7. 进一步优化你的预测模型
从整体来看，丰富你的线上和线下数据可以使你维护的所有统计信息更加完整，从而更具力量。在预测模型中尤其如此，随着可用数据的增加，这些模型会变得更加智能。目前，你可能通过所有的在线互动和购买行为来衡量客户的终身价值。将线下购买数据加入到信号组合中，可以通过提供更多可用于支撑预测的洞察来增强这一模型。
8. 通过再次开展活动，获得更好且更相关的可见性
基于外部天气数据，你可以推送某些产品类别，或在广告中减少展示特定产品。通过标签化和使用业务数据，零售商在热浪或降雨日可以精准提供用户当时真正搜索的产品。事后分析将天气数据与销售额数据并列对比，可以发现相关性，从而带来极具价值的洞察。
关于作者：Ted Hartkamp 是 Merkle Nederland 的数字战略顾问。