到底怎么重构“人货场”？这次彻底讲清楚了！

随着数字技术的飞速发展，电商行业正站在一个转型的十字路口。传统的“人、货、场”模式已无法满足现代消费者的需求，数字化转型成为电商企业生存和发展的必由之路。

今天老李带大家分析电商企业如何通过商业智能BI工具实现技术创新和战略调整，实现“人、货、场”重构，以适应数字化时代的竞争格局。

正文开始前，老李先给大家推荐一个《帆软E数通电商数字化分析方案》，资料中通过行业产品E数通，满足企业电商数据获取、整合、应用的全链路需求，让企业精细化电商运营更简单。感兴趣的小伙伴千万不要错过！扫描下方二维码或点击阅读原文链接即可下载完整PDF！

通过深入分析消费者数据，识别并精准定位目标消费群体，如Z世代、精致妈妈等。了解这些群体的具体需求和购物行为，可以帮助品牌更有效地制定营销策略，提高广告和推广的ROI，从而以较低成本吸引高价值流量。

不过，企业实现上述目标需要克服数据获取的难度、解决数据一致性问题，并有效地将数据转化为支持业务发展的数据资产。这要求企业不仅要在技术上进行投入，还要在数据分析能力和业务应用上进行深入的探索和创新，运用数据分析工具对业务数据进行深入的分析，以支持决策和运营。

必须要说的是，选择什么样的数据分析工具也是电商企业实现数字化转型的关键。选择数据分析工具时，电商企业应考虑工具的数据处理能力、用户友好性以及可视化、协作等能力，以确保数据驱动的决策能够高效执行。

我们会发现，虽然Excel功能强大且全面，但其协同性相对较弱，处理大数据量时操作繁琐。此外，制作复杂图表需掌握额外技能，如编程或复杂公式应用，耗时较长，无法很好地满足零售电商行业的数据分析需求。

而BI工具在可视化看板制作方面更为专业，能够适配多样化的数据可视化分析，且高效协同，分析迅速，是更契合电商行业的数据分析工具。

借助FineBI，企业可以分步骤进行数据分析，从手工填报开始，逐步过渡到半自动化，最终实现全自动化的过程，以提高数据分析的准确性和效率。通过这些综合性的策略和工具，企业克服数字化转型中的挑战，实现数据驱动的增长。接下来，让我们一起来看在商业智能BI工具的支持下，零售电商行业如何实现“人、货、场”重构。

• 深入分析目标人群：通过会员系统和电商平台的数据分析工具，如AIPL模型，品牌可以量化用户资产并优化营销策略。这包括对消费者行为的深入理解，从而实现从商品曝光到成交的闭环营销。

• 个性化产品推广：品牌应根据不同人群的特点进行产品定制，如针对特定健康需求的消费者推出定制化健康产品。同时，通过会员系统对购买行为进行标记，实现精准营销。

借助帆软的商业智能BI工具，企业可以实现针对用户群体的属性分析、偏好分析和趋势分析，同时，借助可视化的分析看板，企业可以让用户数据参与到选品、新品研发、营销策略等决策的制定中去，以数据驱动决策，避免经验主义和主观倾向。

• 专注于产品性价比：在消费者越来越依赖社交媒体和网络评价的时代，商品的质量和用户体验变得尤为关键。品牌需要确保产品能够真正解决消费者的痛点。

• 建立信任关系：通过提供优质的商品和服务，品牌可以与消费者建立信任关系，这是推动口碑传播和长期发展的基础。

在商品方面，帆软整合了电商精细化运营的场景包，提供了从市场大盘分析到竞品分析，再到电商总览性分析的全面解决方案，使用户能够深入到全渠道数据的各个层面，包括单渠道、单个店铺、品类级别乃至单个商品的详细分析。

• 多渠道协同：企业应充分利用传统电商平台、内容平台和私域流量，实现品牌曝光、用户兴趣引导和特权服务提供。这要求企业在不同场域之间实现无缝对接，形成闭环营销。

• 数据分析驱动：通过对用户行为数据的分析，企业可以发现不同场域的特点，制定更为精准的营销策略，并实现不同场域之间的协同效应。

为了实现多渠道的协同，形成闭环营销，帆软提供定制化开发服务，通过深入调研，解决客户在特定场景下的难题，如内容种草等，以深化对特定领域的数据分析和应用。企业可以结合不同场域的特性，采取差异化的运营策略，优化营销投放和提高转化率，实现从商品曝光到点击、加购，最终到成交的闭环营销。

零售电商行业的数字化转型是一个复杂的过程，它要求品牌在“人、货、场”三个维度上进行深入的思考和创新。通过深入分析消费者需求、提供优质商品和优化多渠道销售策略，品牌可以在数字化时代中立于不败之地。最终，数字化转型的成功不仅在于技术的运用，更在于品牌如何将这些技术转化为提升消费者体验和满足市场需求的能力。

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