世界最会赚钱的书店之一“茑屋书店“:数据驱动是秘密武器

DataHunter 2019/07/19 00:10

在全球书市一片萎靡之中,一家创建于80年代的实体书店,在日本拥有1400家门店,60%以上的日本人是它的会员,它在东京的门店,每月营业额上亿日元(相当于600多万人民币),被誉为“最美书店”和“日本新朝圣地”在网上反复刷屏,更让人费解的是,即使人人都在网上买书,它仍然被列为会特地前往的场所。这家神奇书店,就是茑屋书店。

别的书店亏的亏关的关,凭什么就茑屋书店能赚钱? 其实答案并不复杂,它的秘密武器之一,就是“数据”!

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一、基于数据分析的市场增长洞察

茑屋书店的母公司CCC集团(Culture Convenience Club Company)是这个神奇背后的创作者。 国民级用户运营生态茑屋书店是CCC集团下的零售业务,它的发展经历了“音像制品租赁和卖书——书籍+咖啡——百货店”三个阶段。

从1983年,CCC创始人增田宗昭在大阪枚方创立了TSUTAYA(茑屋)一号店,到2003年4月,复合生态主体的“Book&Cafe”开业,再到2011年代官山茑屋书店的成立,一直都定位于服务出生于1950~1960年代的有消费力和生活追求的“团块一代”,跨度近30多年,伴随着“团块一代”从青年到中老年, 但如此定位并不是靠情怀,而是理性的数据分析。

早期,增田宗昭将市场人群定位于年轻一代,主要源于他早年工作经验和作为半个“音乐人”的敏感直觉有很大的关系。

到了其创业成熟阶段,数据分析成为市场定位的关键。10年前,增田宗昭手里就有一张他自己制作的日本人口增长数据图,从这张数据图,增田宗昭得出了一个结论:在经济衰退、出生率越来越低的日本,39岁以下的人群在消费市场中已经是很少的一部分了,而60岁以上人群则占据了消费市场的一半以上。

他认为,“这样的时候如果再针对年轻人去做生意,等于是自己卡自己的脖子。只有针对这些出生于1950年代的,已经退休的黄金年代做生意,才会更加赚钱。”这也是增田宗昭决定打造代官山这家茑屋书店的初衷,一间60岁以上的人更愿意来光顾的书店,而事实证明,2011年成立的代官山茑屋书店,非常的成功。

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茑屋书店代宫山

二、基于数据赋能的用户运营与企划

早在没有互联网工具和大数据技术的年代里,CCC公司通过发行“T-CARD”,从无到有,积累了10多年的基础用户数据,实现了品牌与用户的“连接”。

随着互联网大潮的到来,CCC公司充分考虑互联网和数字工具的使用,2003年,推出跨业种通用积分服务——“T-POINT”,“T-POINT”是存储于T-CARD里的虚拟货币,CCC的大数据体系开始建立,CCC将书店2000多万的高质用户作为一种资源,与众多百货中心、超市实现连接,进行品牌和数据赋能。

到2019年1月,“T-CARD”会员数达到约6700万人(现在超过50%日本人使用该积分系统),如今,CCC拥有最具价值的资源就是掌控 消费者数据 的“T-CARD”。同时,通过T-POINT(T积分)支持CCC推出的所有策划以及加盟的有100多家企业,合作方遍布手机、药妆店、网购、电力、房地产、金融机构、出租车、餐饮店等广泛行业。T积分不仅是用来刺激复购,提升用户粘性的工具,更是一个数据联盟,它串联起了各个行业的消费场景,能追踪1/3以上日本人的消费行为(1/3以上的日本人会用T-CARD消费)。

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T-CARD

这些丰富的消费者数据和消费场景数据所产生的价值,赋能在CCC以及茑屋书店营销的方方面面:

1、个性化及精准推荐的用户运营。 通过T积分的数据追踪,CCC集团将用户的消费记录分解成300多个维度,从多样化的消费记录分解,进而推导出用户消费偏好,一方面这些用户消费偏好,可以让茑屋书店及时调整选书和其他商品的销售方案,确保最佳的运营效率;另一方面,它再将这些消费偏好反馈给联盟企业,让联盟企业的商品能够针对性的匹配用户。

2、从销售方案、书店定制到消费场景,无处不在的企划。 增田宗昭对CCC公司的愿景是,成为全球第一的企划公司,而不是书店、唱片店之类。

有千万级用户数据在手,是CCC的竞争壁垒,增田宗昭不再害怕竞争, 他最关心的是基于数据分析,如何做好研究、服务与赋能 ,因此,“企划”的重要性不言而喻,T-CARD所积累的数据库就是灵感来源, 通过将数据分析的结论作为CCC企划体系中“提案主题选择”与“推荐”能力的依据,运用于图书、音乐、生活方式 等方面的创意内容、1400家门店 定制 、创造出更适合消费者需求的消费场景,真是无处不在的企划。

在公司CCC株式会社的组织架构中,CCC的市场部门是以T-Card会员体系和T-POINT积分体系运营管理为核心的“大数据提案部门” ,该部门不仅支持其他三个部门的业务,其本身也是重要的盈利方式,是茑屋书店乃至整个CCC的核心竞争力。

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CCC组织架构图

3、推动新产品的迭代与研究。 茑屋书店不仅以T-Card的数据为 用户画像、企划体系“选择”与“推荐”能力的依据 ,同时还利用 数据分析能力推动新产品的迭代和研发

三、零售行业数字化转型

茑屋书店的案例,充分展示了数据分析在零售行业的重要性,从市场定位、用户画像与运营、产品销售、市场企划、产品升级都离不开数据分析的支持。 尽管如此,目前零售行业在数字化转型的过程中,依旧遇到各种问题:

1、客户画像模糊,消费行为数据分散。

线上线下多渠道未打通,多渠道下消费者触点极多,客户数据存在CRM、ERP、微信订阅号、门店pos、电商等多个系统,导致客户信息片面,ID混乱,无法形成完整统一的客户画像,更无从提升客户的体验。

2、市场营销行为效率低。

会员运营、活动运营、广告投放靠经验,粗放式投放,转化率低,且难以实现事后跟踪与评估,无法进一步调整策略。

面对以上的困局, DataHunter提供了零售行业的大数据营销解决方案,该解决方案是集数据汇集整合+数据管理+数字营销与监测为一体的数据化平台。

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DataHunter新零售数字化转型解决方案整体架构主要有三个部分: 数据汇集、数据管理、智能营销(如下图)。

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DataHunter新零售数字化转型解决方案

该解决方案,具体从三个方面帮助零售客户进行数字化转型: 1、门店客户触点数字化。 帮助客户建设智慧门店,利用客户感知与识别等手段推进下线门店数字化,收集门店内客户的行为数据,完成线下客户触点留存; 2、打通线上线下渠道。 将散落在各渠道、各个孤立系统的客户数据抽取至统一平台,融合全渠道数据资产与统一客户档案,增强消费者认知; 3、构建数字营销应用平台。 建立客户标签与分群画像,设计触达客户的方式,对客户进行精准营销;同时分析客户特性,优化产品体验,唤醒沉默客户。

基于零售行业大数据营销解决方案, DataHunter帮助某大型连锁美容加盟店汇聚了来自线下近4000家门店、1个线上自营商城平台、微信端3个活跃小程序的所有客户数据,帮助其构建了数据管理与营销平台,通过该平台的实现,打通了线上线下客户档案50多万个,精准营销ROI提升了17%,赋能店端客流量提升14.6%。

251 篇 数据分析展示就用DataHunter

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关于 DataHunter

DataHunter 是一家 专业的数据分析和商业智能服务提供商 ,注册于2014年。团队核心成员来自 IBM、Oracle、SAP 等知名公司,深耕大数据分析领域,具有十余年丰富的企业服务经验。

DataHunter 旗下核心产品智能数据分析平台 Data Analytics 、数据大屏设计配置工具 Data MAX 已在业内形成自己的独特优势,并在各行业积累了众多标杆客户和成功案例。

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成立以来,DataHunter就致力于 为客户提供实时、高效、智能的数据分析展示解决方案,帮助企业查看分析数据并改进业务,成为最值得信赖的数据业务公司。

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