疫情影响下实现 GMV 逆势增长，看看这三家商超零售企业怎么做的
自疫情爆发，零售行业首当其冲面临巨大挑战，暂停营业、限流等现象常发，一些门店甚至长期处于停摆状态或宣布闭店。当前，众多连锁零售企业在存量用户中找寻机会，希望可以增加存量用户 LTV 值，运营策略层出不穷。但是，越是在这种情况下，企业越要理清当前重点，统一资源，减少无效运营。
数据，让业务更清晰。要想在后疫情时代的残酷竞争中站稳脚跟，零售企业需要全面整合并打通多端数据源，借助数据驱动的力量加速落地数字化应用，全面提升企业数字化能力与实力。
本文将围绕商超零售数字化转型，基于商超零售行业 Know-how 与神策数据 7+ 年的数字化产品与服务经验，详细解读三大商超巨头的数据基础应用与数字化营销实践，为更多商超零售企业提供可靠参考。
（文中数据均为模拟，不涉及客户隐私）
某线下美妆品牌零售店 A 已正式落地数字化转型战略，但这个过程却是曲折且艰难的，其面临的困境主要表现在：门店引流缺乏数字化触点、数字化运营管理工具价值难发挥、会员全生命周期运营困难、活动交叉营销缺乏数据支持；缺乏数据追踪难以指导决策……
针对此，神策数据与品牌 A 合作后，为其搭建了 CDP 数据中台，全面整合线上、线下数据、CRM 数据等，快速完成数据基础建设，实现了智慧零售线上线下一体化。同时，为了让数据不再是沉默资产，品牌 A 在神策分析云、神策营销云和神策数据根基平台的赋能下，基于 SDAF 数据闭环方法论构建了“数据洞察-业务决策-运营动作-反馈回收”的应用闭环，实现了自动化精准营销，完成用户端的智能触达，加速落地数据驱动。
接下来以「高价值流失会员召回」为例，详细介绍。
Sense：基于对用户行为数据深入洞察，精准定义高价值流失会员窗口期，并在 CDP 中进行标记与更新；同时，洞察高潜会员和流失会员的流失原因，制定精细化召回策略。
Decision：利用 CDP 洞察流失用户营销策略偏好，结合公司已有资源，制定精细化召回策略。
Action：通过神策营销云流程画布自动化执行营销策略，自动回收效果数据，实现营销闭环。
Feedback：该精准营销策略落地完成之后，品牌 A 实现了线上收入同比成倍数增长，同时，营销自动化能力、数字化运营能力均获得了提升。
在与神策数据合作之前，某连锁零售品牌 B 存在诸多数据问题：
第一，报表系统多且乱，业务无法找到需要的数据，现有报表使用率低下；
第二，数据缺失，数据之间相互独立存在，无法拉通全链路分析，以支撑业务的需求；
第三，数据逻辑混乱，无法快速找到相关底层代码，造成数据开发效率低下。
为提高用户忠诚度并带动更多销售额，该品牌希望通过建立 CDP 平台，进行用户精细化运营，激发用户活跃，从而提升用户 LTV。
在此次与神策数据的深入合作中，零售品牌 B 正式构建并上线了用户数据中台，完成线上、线下全域用户行为数据（包括小程序、直播间数据）及历史订单数据的接入打通。
在数据分析层面，通过搭建经营看板，实现了线上、线下、商品、会员、直播、促销等业务模块的详细诊断；通过构建用户标签及画像体系，能够更精准地识别并圈选高价值用户。
同时，基于用户行为数据和会员标签，结合关键业务结果，借助神策营销云的能力轻松实现了自动化运营闭环。
接下来以「新会员运营增长」为例，详细介绍。
通过数据洞察，零售品牌 B 发现平台的注册转化率较低，且某品类的二单渗透率持续下降，会员持续成长力不足。同时，线上小程序用户流失严重，尤其是新客的流失比例更高。
考虑到线上小程序当前的内容展示不够精细化，运营同学计划针对不同阶段的用户展示不同的内容，比如面向新客展示首购好礼，面向老会员展示会员等级权益等。另外，针对提升二单渗透率这一诉求，尝试首单返券，通过优惠券吸引用户快速完成二单转化，并借助神策营销云做重点用户的自动化触达。
在线上业务日渐成熟且流量逐渐见顶的背景下，零售品牌 C 急需要一套科学的用户运营体系来带动存量用户的消费，最终达成 GMV 的增长。但由于品牌发展历史过程中，用户的行为数据分散在各个平台，用户触点也分布在多个平台和多个团队，导致品牌在实际运营过程中存在多渠道数据不通、各部门会员运营策略不统一等问题。同时，受限于加盟的模式，总部的运营策略在实际落地过程中也面临了执行力不足、价值宣传不清晰、协同机制不完善的问题。
针对此，神策数据从数据接入、数据应用、数据赋能和体系整合四大维度，提出以下解决方案。
数据接入：通过神策数据的埋点方案支持，正式落地数据根基系统建设，在 ID-Mapping 技术赋能下，实现了全域数据打通，包括线上行为数据、线上线下交易数据、会员数据、商品数据、私域数据和门店的标签数据等，沉淀用户数据资产并构建全域用户标签体系，顺利解决了线上线下数据割裂、数据分析不及时、预警机制不足等问题。
数据应用：基于全域用户画像完成基于用户生命周期和用户价值的精细化分层，结合行为偏好标签洞察各个层级用户需求和痛点，持续完善用户精细化运营体系。
数据赋能：整合优惠券、短信、企业微信等多个用户触达系统，强化在一个平台内基于用户分群在不同渠道推送不同内容的能力。
体系整合：基于搭建好的精细化运营体系，设计总部各部门间的配合机制以及总部和加盟门店的协同机制，全面提升运营体系落地的效率。
举个例子，零售品牌 C 希望在 618 期间通过发放门槛券提升用户客单价。在具体实践过程中，用户从小程序或 App 进入后点击「优惠券领取」即可跳转至活动专题页，领取优惠券后当订单符合用券标准即可自动使用优惠券。但是，通过实时数据跟踪，运营同学发现部分用户在领取优惠券后退出，并未完成订单消费。进一步深入分析，发现有 60% 左右用户会通过「热销」模块来寻找商品，考虑到加购率与用户转化强相关，而当前的「热销」模块为销量 Top20，并不能够完全覆盖用户的全部需求，因此考虑在页面「领取」模块 +「热销」模块底部增加「更多商品」的引导，用户点击后即可跳转至完整商品页，最大程度降低用户流失，提高用券率，进而完成核心指标大促客单价的提升。
