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京東商城 高級副總裁 李大學

大數據貫穿經營 京東商城屢創佳績
電商發展在大陸日新月異,憑藉著技術的不斷創新,能與淘寶、天貓叫板的僅剩數家,其中京東商城從3C出發,目前已是一方之霸。引領技術攻城掠地的李大學更指出,大數據的應用,將是未來克敵致勝的武器。
採訪/林振輝、施鑫澤  文/張煌仁


近期,隨著阿里巴巴在美國的IPO,造成市場的轟動之後,中國電商公司的發展格外受到全世界市場的矚目。尤其,在中國電商市場競爭激烈,各家廠商無不出盡奇招,企圖增加更多的客源以及購買行為忠誠度的情況下,如何藉由IT技術增加價值,現階段就成為各家電商資訊人員不斷思考的重要方向。目前,在中國電商市場已經佔有舉足輕重分量的京東商城副總裁李大學就表示,在當前大數據(Big Data)應用日漸發展的當下,京東商城就是要利用這樣的技術提高自己的競爭力,拉開與對手之間的距離。

分析消費模式 提高商品周轉率

李大學指出,作為一個B2C的電商網站,最擔心的就是商品周轉率的問題。因為,一旦商品的周轉率拖長,就代表網站必須負擔更多的庫存成本與市場的跌價損失。因此,在京東商城決定開始採用大數據技術來提高商場競爭力的當下,首先必須要解決的就是透過數據分析,來解決商品周轉率的問題。李大學指出,相較於傳統的實體3C家電賣場,例如蘇寧或國美等商家的產品周轉率在60天左右,京東商場在引進日用百貨之前,專職販賣3C產品得當時,周轉率最高為十八天上下。即便在現在引進了日用百貨等商品來上架販售,目前的周轉率能維持在30天左右,整整超越傳統實體賣場的一倍以上。
而為什麼京東商城能夠將產品的周轉率有效的提昇了一倍以上,這答案就是來自於透過大數據的協助。李大學指出,商場產品販售的周轉率來自於季節、消費趨勢、品項等各種因素所產生的結果。而透過大數據去預測這些因素,最後的結果提供給商場高層作決策判斷的參考,這樣就能逐步的提高其效果。而這樣的作業方式,在傳統的實體賣場無法完成的原因,就在於電商網站能即時的蒐集上網站瀏覽、下訂、採購等的顧客行為資訊。甚至,當客戶一進入網站時,就能從他過去的採購模式當中,分析出客戶當下希望看到或採購的商品。但是,這樣的資訊在實體賣場就無法即時取得,這也就成為電商的優勢。「而有了這樣的結果,供應商與京東商城作生意,等於一筆資金比在傳統賣場多了一次的運用,也縮短了結帳的時間,使供應商能獲得更多利潤,而且是倍數成長的利潤。自然,供應商們就更樂意與京東商城合作,增加彼此的競爭力了!」李大學說。

統整用戶畫像 增加客單價營收

而除了透過大數據來預測消費者的消費習慣,並且透過商品分析來滿足客戶的消費之外,以大數據來進行用戶的行為分析,也是京東商城能夠領先其他傳統業者的法寶之一。李大學指出,傳統實體商店除非是特定有專門服務人員的客戶之外,其他一般消費者,從哪裡來?何時來?來看了些甚麼?買了些甚麼?甚至是買了之後的滿意度如何?皆無從得知,所以也無法進一步了解客戶的行為。而在電商網站來說,它就可以透過每一次的瀏覽、下訂、發貨、客服來了解客戶的需求,最後進一步的確認消費者的採購習慣,之後將同一群習慣相似的消費者做一相同群組的歸類,之後再經由推薦或介紹等方式來促銷商品。因此,透過大數據分析的群組化消費客群,每一個人,每一次的登錄網站,其所看到的頁面也不會完全相同。因為大數據將會知道每個消費者的需求,客製化每個人需要的頁面,上面所陳列的也會是該消費者所感興趣的商品,藉此也創造最大的消費價值。
李大學進一步的強調,京東商城透過大數據分析之後,逐步的將來到網站上的消費客群作一清楚的分類。例如女性的消費者中,哪些屬於衝動型購物的族群,就可以將能夠刺激購買慾的商品推薦給她,造成最後購買成交的結果。而就這樣的運作下,京東商城始終維持著居高不下的提袋率,而且也成功的拉昇了客單價的金額。李大學指出,過去京東商城專注於銷售3C或家電用品時,因為商品的單價高,每個客單價曾經創下人民幣八百到一千元的紀錄。但是,隨著導入日用百貨商品販售之後,因為商品的單價下滑,也造成每個客單價遞減的情況。而這不但造成收入的減低,也因為每一筆銷售無法承擔宅配的運送費用,使得最後連宅配的費用也必須向客戶收取。不過,近期透過大數據分析所得到的結果,進一步將客群作一引導之後,相關的客單價也逐步的回穩與提昇,使京東商城依舊享有高獲利的表現。

優化精準行銷 提升客戶服務

此外,李大學也提供了一個京東商城進行大數據分析客戶行為後,進行宣傳的一個利器。也就是,當京東商城透過上千項的選項,去註記每一個客戶的消費行為之後,再透過大數據分析去了解客戶現階段最需要的是哪些商品。這時,再透過精準營銷系統,不斷的在每一個該客戶所登錄的相關網站中登廣告。例如,消費者在看新聞的當下,下面就會有相關產品的優惠訊息跳出。或者,在論壇網頁中,就會有相關產品的優惠廣告告知,達到無所不在的精準銷售行為,以吸引消費者回流購買,並且把握住客戶的購物忠誠度。而這樣的一套系統,也就是京東商城根據過去消費者的消費經驗,透過大數據的模型分析,最後由自己的開發部門所研發出來的系統,這也給予了京東商城很大的競爭優勢。
而除了透過大數據來分析客戶行為之外,京東商成本身也藉由大數據來分析產品的特性,以提供採購與銷售部門好的銷售策略。李大學表示,因為商品本身的特性,可以進行差異化的價格調整。例如,有的商品進行差異化的價格調整後,立即就能創造高的銷售率,但有的商品即使調整了價格,也不會有好的銷售表現。甚至,有的商品調整價格不一定帶來銷售量,卻能帶來集客的人流效果。「因此,是當前銷售部門的需求,要高毛利率,還是要高銷售金額,都可以在這套模式上進行分析。」李大學笑著表示。而在未來,京東商城也將考慮將這套系統開放給合作的供應商來使用。

創造附加價值 發覺潛在客戶

事實上,京東商城透過大數據分析來提高商品的銷售之外,更將其結果用來進行相關客戶服務的工作上。李大學強調,根據經濟學中的「80/20理論」,商業行為中的20%優質客戶,創造了80%的商業價值。因此,透過大數據的分析可以了解哪些客戶的貢獻度高,客戶服務就應該專注在這些客戶的身上,藉以創造更大的價值。李大學進一步強調,這樣的分析不只是在過去的靜態資料上,在當前與未來的動態資料分析上將更為重要。原因是將「未來客戶的價值」給清楚了解。例如,該名客戶當前雖然還是學生,卻已經創造不少的營業額,所以未來也會有不小的開發潛力,這就必須列入重點的開發客戶之一。
而除了客戶的貢獻度分析之外,另外客戶的影響力分析也是絕對不容忽略。李大學指出,在客戶內,許多平時並不容易創造貢獻度的名單,在某些群體中卻具有絕對的影響力,足以影響這一群的消費者喜好或厭惡。所以,針對這些具備高影響力的族群,也必須藉由大數據的分析功能尋找出來,並且近一步維持好彼此的關係。如此,藉由更多不同價值的創造,才能使京東商城持續的締造新商機。

掌控倉儲管理 拓展配送商機

最後,京東商城還將大數據分析的作業應用到後端的倉儲管理之上。李大學強調,這一點對京東商城來說非常的重要。因為,在龐大的倉庫內有數千萬種的商品,如何讓撿貨的員工能正確且快速的處理好每一份訂單的產品,其中是有非常大的學問。所以,透過大數據的訂單分析,可以了解每一批次的訂單挑貨,如何的動線可以優化撿貨效果,達到沒有錯誤卻又快速出貨的目的。此外,也可以透過訂單分析的內容,來建立倉儲內熱區的位置。李大學指出,所謂的熱區就是這一段時間內,幾乎大多數的訂單都會採購的商品,就將其集中在某一個地方上。如此,撿貨的員工就可以在熱區中快速得找到需要的商品,包裝出貨,滿足客戶訂單的需求。
而隨著商品的出貨,到全國各地的配送點,再由配送點轉送致消費者的手中。這些過程聽來簡單,其中卻也還有大數據分析的結果。李大學表示,在全國的配送點這麼多的情況下,怎麼樣安排配送路線是最合乎經濟效益,卻又能爭取時效的模式,又哪些地方訂單已經增加,但是配送路線卻又不能及時配合的狀況,這些種種都是要靠大數據的協助才能夠完成。總之,中國電商市場發展快速,京東商城要準確的步出下一步,並且達到競爭對手所無法仿效的優勢,大數據分析絕對是不能少的工作利器。     
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