为什么80%的零售企业忽视了消费者行为分析？

一、消费者行为数据的沉默金矿（40%消费数据未被激活）

在零售企业的营销策略分析中，消费者行为数据就像是一座沉默的金矿，蕴含着巨大的价值，然而很多企业却没有充分挖掘。据行业数据统计，目前平均有 30% - 45%的消费数据未被激活，我们这里取 40%这个数值，可见这是一个多么惊人的数字。

以一家位于上海的初创电商零售企业为例。这家企业主要销售时尚服装，他们每天都会产生大量的消费者行为数据，包括浏览记录、点击行为、加购记录、购买记录等等。但是，由于缺乏专业的数据分析团队和有效的分析工具，这些数据大部分都处于沉睡状态。

他们没有对这些数据进行深入分析，也就无法了解消费者的购买偏好、购买频率、购买周期等关键信息。比如，他们不知道哪些款式的服装更受消费者欢迎，不知道消费者在什么时间段购买意愿更强，也不知道消费者的购买决策受到哪些因素的影响。

如果能够激活这些数据，通过大数据分析，对市场进行细分，企业就可以更精准地进行品牌定位。比如，根据消费者的年龄、性别、收入水平、消费习惯等因素，将市场细分为不同的群体，然后针对不同的群体推出不同的产品和营销策略。

同时，通过分析消费者的行为数据，企业还可以了解消费者的购物路径，优化电商页面的布局和设计，提高用户体验，从而增加消费者的购买转化率。

**误区警示**：有些企业认为收集大量的消费者行为数据就足够了，不需要进行深入分析。其实不然，没有经过分析的数据只是一堆无用的数字，只有通过专业的分析，才能从中提取出有价值的信息，为企业的营销策略提供支持。

二、会员体系中的流失预警信号（35%月活下降触发临界值）

会员体系是零售企业重要的营销手段之一，它可以帮助企业留住老客户，提高客户忠诚度。然而，很多企业在运营会员体系时，往往忽视了流失预警信号。一般来说，行业平均月活下降 20% - 35%就可能触发临界值，这里我们以 35%为例。

以一家在北京的上市零售企业为例。这家企业拥有庞大的会员群体，但是最近几个月，他们发现会员的月活率出现了明显的下降。经过调查发现，原来是企业最近推出的一些会员活动并没有得到会员的认可，而且会员的积分兑换规则也变得更加复杂，导致会员的参与度降低。

如果企业能够及时发现这些流失预警信号，通过大数据分析，对会员的行为进行深入研究，就可以采取相应的措施来挽回流失的会员。比如，根据会员的消费习惯和偏好，为会员定制个性化的营销活动和优惠政策；优化会员的积分兑换规则，提高积分的使用价值；加强与会员的沟通和互动，提高会员的满意度和忠诚度。

同时，企业还可以通过对会员流失原因的分析，发现自身在产品、服务、营销等方面存在的问题，及时进行改进和优化，从而提高企业的整体竞争力。

**成本计算器**：假设一家零售企业有 10 万名会员，月活率下降 35%，即流失了 3.5 万名会员。如果每个会员每年为企业带来的平均利润是 100 元，那么企业每年就会损失 350 万元的利润。因此，及时发现和挽回流失的会员，对于企业来说是非常重要的。

三、反常识的促销效果递减曲线（满减活动 ROI 跌破 1.2）

在电商场景应用中，促销活动是吸引消费者、提高销售额的常用手段。然而，很多企业在进行促销活动时，往往会遇到一个反常识的现象，那就是促销效果递减曲线。一般来说，行业平均满减活动的 ROI 在 1.5 - 2.0 之间，而有些企业的满减活动 ROI 却跌破了 1.2。

以一家在深圳的独角兽电商零售企业为例。这家企业经常推出满减活动，比如“满 100 减 20”、“满 200 减 50”等。刚开始，这些活动确实吸引了不少消费者，销售额也有了明显的提升。但是，随着时间的推移，企业发现这些活动的效果越来越差，消费者的参与度也逐渐降低。

经过大数据分析发现，原来消费者对于这些满减活动已经产生了审美疲劳，而且有些消费者为了达到满减的金额，会购买一些自己并不需要的商品，导致消费者的满意度降低。

为了避免促销效果递减，企业可以通过对消费者行为数据的分析，了解消费者的需求和偏好，推出更加个性化的促销活动。比如，根据消费者的购买历史和浏览记录，为消费者推荐适合他们的商品和促销活动；采用限时抢购、秒杀等方式，增加促销活动的紧迫感和吸引力；与其他品牌进行合作，推出联合促销活动，扩大促销活动的影响力。

**技术原理卡**：促销效果递减曲线的产生，主要是由于消费者的边际效用递减规律。随着消费者购买商品数量的增加，他们对每增加一单位商品所带来的满足感会逐渐降低。因此，企业在进行促销活动时，需要不断创新和优化，才能吸引消费者的注意力，提高促销活动的效果。

四、忽视行为分析反而提升短期收益？（3 个月 GMV 增长 12%的代价）

在新旧营销方案对比中，有些企业可能会发现，在短期内忽视行为分析，单纯依靠传统的营销手段，也能够提升 GMV。比如，一家在杭州的初创零售企业，在过去的 3 个月里，通过大规模的广告投放和价格战，GMV 增长了 12%。

然而，这种短期的增长是有代价的。由于企业没有对消费者的行为进行分析，他们无法了解消费者的真实需求和偏好，也就无法制定出更加精准的营销策略。这样一来，企业的客户忠诚度会逐渐降低，客户流失率会逐渐增加，长期来看，企业的发展会受到很大的影响。

相反，如果企业能够重视消费者行为分析，通过大数据分析，对市场进行细分，了解消费者的购买习惯、购买偏好、购买周期等关键信息，就可以制定出更加精准的营销策略，提高客户的满意度和忠诚度，从而实现企业的长期稳定发展。

比如，企业可以根据消费者的行为数据，为消费者提供个性化的推荐服务，提高消费者的购买转化率；根据消费者的购买历史和浏览记录，为消费者推送相关的促销信息和优惠活动，提高消费者的参与度和购买频率；通过对消费者行为数据的分析，了解消费者的反馈和意见，及时改进和优化产品和服务，提高消费者的满意度和口碑。

**误区警示**：有些企业认为，只要能够在短期内提升 GMV，就可以忽视消费者行为分析。其实不然，消费者行为分析是企业制定营销策略的重要依据，只有了解消费者的真实需求和偏好，才能制定出更加精准的营销策略，实现企业的长期稳定发展。