5-6善用數據分析的O2O應變

O2O營運最迷人的地方，並不是透過線上來去增加營收；而是透過線上，收集消費端的行為數據，用以提升經營績效！

傳統的POS銷售分析

傳統的POS數據，是結果數據；而這樣的結果，需要透過有經驗的人，進行深度剖析，才能的運用在經營策略上。比如說，透過POS銷售數據，分析去年同期在週年慶活動的狀況，做為活動時間、優惠商品規劃的依據。而這樣的數據分析，如果對於實務經驗不足的人來說，還是很難下決策！
過往，也有許多預測型的「決策系統」，在輔助企業，透過POS收集的歷年數據資訊，經過一連串的程序分析，呈現有用的資訊，提供經營者在下決策時運用。而這樣的決策系統，通常是提供較大議題的決策運用，在現今靈活瞬變的商業環境中，還是無法就「當下」進行預測。

線上的行為數據

要了解O2O數據運用，就要先了解，什麼是「行為數據」。這裡指的「數據」，並不單單指「數字」資料，而是指「訊息」、「資料」。消費者「行為數據」指的是，消費者為什麼會對什麼商品產生興趣，而對商品產生興趣開始，到最後購買，以及使用與評價，所有的過程中，有哪些行為、動作。這些動作，如果能被搜集起來，會是很有用的數據。比如說，消費者透過哪些關鍵字，來搜尋商品？對怎樣的文案會有興趣？另外，消費者在搜尋商品後，對商品資訊或銷售頁面，到底點擊了幾次頁面？停留底多久？是不是放到購物車，又還沒有結帳等等，這些消費行為，也都是在行為數據的收集範圍內。這些行為的數據，是以往在實體店，根本沒有辦法收集到的數據。
另外，也可以透過線上的工具，來去進行情報的收集。比如說，透過線上的問卷調查，來去收集顧客對於某些商品或服務，他的期待以及價格的認知。
收集到這些資料後，就可以進一步來去進行資料的分析，產生有用的資訊。

運用O2O數據分析

透過數據分析後，可以提供商店進行相關的營業活動應變。比如說：

• 目前最新流行的趨勢：透過這些數據，可以更清楚的了解，最近的流行趨勢。並且透過這些趨勢，來去發想文案以及活動主題，達到更有效的經營績效。
• 精準了解消費決策點：透過消費行為數據的分析，可以了解顧客在購買的過程中，有哪些決策的關鍵，進一步來去優化整個銷售服務的流程。
• 更精準地備貨：透過消費資訊，包含預購、團購、寄庫等等的數據，更精準的了解到，在各個營業點的貨量需求，並且可深入預測，來去進行相關的貨品備貨。
• 更靈活的行銷對策：隨時觀測相關數據的動態，根據這些數據的動態，來去應變並採取相關的配套措施。比如，每隔一個小時調整線上的宣傳活動，進行更深入的行銷操作。

透過O 2O的數據收集，進行更深入的分析，可以得到更有效地數據，協助企業進行相關的策略規劃。