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3000台pos机如何销售
李政权：如何用数据驱动营销增长
2009年中国网络购物市场规模不到2500亿元，到了2014年中国网购市场交易规模达到2.8万亿元，2016年5万亿左右。此长彼消，与此相对应的是，线下零售哀鸿片野。
但就在这样的背景之下，北京朝阳大悦城（位于北京城市东部朝青板块的城市综合体，其中大型购物中心建筑面积23万平方米）却就在这期间实现了年均40%以上的高增长，究其缘由，基于（大）数据驱动的客群细分，以及采取针对性的专案促销等客群经营行为，功不可没。
一、在数据基础上细分客群。
基于数据基础，将业态细分到品类，将消费客群细分到更细的子群体，然后将各个品类、品牌的表现与细分的客群相结合，是朝阳大悦城发现更多商业机会、进行针对性商业创意的一条基本守则。
为了做到这一点，大悦城设置了多重的数据“探头”，在商场的不同位置安装了将近200个客流监控设备，并通过Wi-Fi站点的登录情况获知客户的到店频率，通过与会员卡关联的优惠券得知受消费者欢迎的优惠产品；将自身的POS收银机与CRM系统整合在了一起，从而打通前后端的数据。同时，大悦城将零售、餐饮、娱乐等各大业态细分为了30个品类，结合品类与细分客群的消费行为，它就能够掌握到谁买什么，谁可能买什么，什么和什么的购买是相互关联的，谁和谁是同质的或者是不一样的，从而指导自身的品类管理及促销等营销行为。
李政权：要拥有大数据，首先得有方便采集数据的数据探头
比如，大悦城以消费者的最近一次消费、消费频率、消费金额这三个维度建立了一个模型，经过此模型的考量，它发现一部分得分高的女性会员，对任何品类的购买都超过了其他的客群，而这部分女性客群的特征就是：主要集中在35～45岁之间，她们经常来朝阳大悦城，也很愿意在朝阳大悦城消费，但普遍反映服装品类可买的东西不多；她们并不盲目追求奢侈品，但对单价在2000元以上的女大淑（针对较大龄女性的淑女装）、设计师女装品类有着突出的需求。
于是朝阳大悦城在2层集中打造了一个女大淑、设计师女装的组团，这个品类成长情况良好。
二、给细分的客群贴上准确的标签。
三、围绕细分客群及其标签属性精准促销。
【李政权点评】
直到现在为止，朝阳大悦城相对于大多数的传统企业而言都是非典型案例。因为大悦城的客群细分以及针对各个子客群的专案促销和定向运营，完全是以大数据为基础以及以之为驱动的。
而对大数据采集、管理、分析及运用，正是大多数传统企业需要为之努力进行克服的短板。
不过，就朝阳大悦城这个案例来讲，却对未来的促销有着很好的昭示意义，也值得我们借鉴。
一、要实现针对更细分客群高效、精准的促销，就得铺开数据“探头”和以数据为基础让促销专案化。
因为大量得传统企业最接近消费者的触点，是有销售自己产品的终端渠道商，以及产品本身，但是由于终端渠道和上游企业在数据的开放和共享度上还比较欠缺，厂家在产品的连接者功能的开发上也远远不够，所以，关于消费者资源及消费行为数据的采集，是摆在我们面前的一个非常现实的难题。
李政权：企业的数据探头离不开对消费者的触点管理
这直接限制了我们对消费者群体的准确认知，以及细分、再细分的族群归类，和对TA们属性标签的精准的划分。
不过，尽管我们没有办法像大悦城一般在客流监控系统、车牌自动识别系统等方面设置上重重的数据“探头”，但在移动互联及智能物联的时代，数据却早就向我们开放了一扇又一扇的门。
比如微信端的公众号、微博、官方商城、企业会员服务网站、电商就是我们获得消费者数据的数据来源矩阵，就是我们的数据“探头”，我们要做的就是，加强对产品连接消费者的价值的释放，和构建、运营自身的数据矩阵。
比如就微信端而言，我们同样可以将消费者添加关注的介质和产品各个品类、系列乃至单品直接关联起来，将消费者的消费数据、阅读行为和其身份属性等基础数据有效关联起来，从而让我们直接掌握到更多的消费客群，以及有基础对各个子客群进行更准确的认识和细分。这将有利于指导我们制定针对性的促销等营销方案和更多的商业计划。
二、抛弃“连小数据都缺，还做啥大数据”的念头，并在营销部门增设自己的数据运营团队。
我在本书（《从趋势到行动：未来十年商业新生态》一书）中曾经提及，我们正在迎来一场崭新的“圈地运动”——圈占消费者资源及其数据的运动。在这场运动中，我们现在怎么布局，就意味着我们未来将会走到什么样的境地。
李政权：我们正在迎来一场崭新的“圈地运动”——圈占消费者资源及其数据的运动
与此同时的是，我们一定要抛弃“连小数据都缺，还做啥大数据”的念头——“大数据”之“大”我们可以结合自身实情，理解为相对自己以前更多、更全、更大，以及运用更频繁；还要抛弃在传统企业互联网化中对“互联网基因”望而生畏的意识，因为正如我们在前面相关章节所讲，所谓的互联网基因并不是与生俱来的禀赋，而是创新学习的技能。
在此基础上，我们还需要在自己的企业中或者是其中的相应岗位职能中，将数据采集、管理、分析及运用的职责与相应的部门及人紧密的挂上钩，只有在有部门与人负责的情况下，对消费客群及其数据的经营才能更好的开展，一切促进销售的行为，才能向子客群化、专案化、定向精准化的方向做深、做实。
三、运用数据解决促销有效性和创新的问题。
我们来这么理解这个问题：以前我们将自己的消费客群视为一个整体，假如在我们的促销武器库中有108种方法，那么这108种方法中的任何一种或几种的实施，都是针对自己的所有消费客群的，但是现在，我们已经有基础将自己一块铁板般的消费客群切分为36种、72种，而针对其中的每一种子客群，我们就可能都有108种方法，那么我们的促销选择就面临着几何级的提升，促销的创新性和新的商业构想就能得到很好的突破和延展。
李政权：迎接数据驱动促销行为新时代
同时，因为我们之前在数据获取以及数据分析应用上的局限性，本身就耽搁了我们对数据背后的消费行为以及对消费者的认识，现在我们认识更准确了，而且针对的是一个又一个的细分客群实施专案促销行为，有效性就会得到相应的提高。
现在，就让我们迎接数据驱动促销行为新时代吧！
转载注明：本文来源商业趋势。该文摘录自作者李政权先生《从趋势到行动：未来十年商业新生态+企业转型与变革之路》一书，中信出版社。
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