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零售業的「數據醫師」!深義分析疫情下逆勢成長兩年營收成長破100%,力拚三年翻五倍

創夢市集 創夢市集 2020-08-25
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從2016年馬雲指出新零售時代來臨,到2019年業界再度拋出超零售這個議題,都紛紛指出零售產業的大變革迫在眉睫,加上今年(2020)新冠肺炎疫情的影響,更加快零售業必須正視轉變的必要!成立於2017年的深義分析早就看準趨勢,預備一套以資料科學為核心,優化零售商品配置、掌握客戶購買行為預測的服務模組,為電商與實體零售服務業者提供最落地、最有效的銷售解決方案。

有鑑於國內零售市場數據類的行銷預算,每年粗估約數百億元台幣,深義分析相當看好零售業數據分析的未來無限商機,再加上團隊最大的特色在於具有超過十多年數據解讀與行銷落地的經驗,對於大數據分析、CRM顧客管理實務、軟體平台開發等,都擁有極深的技術能量與商業見解,因此可望在這個時代拿下市場一席之地。

曾幫企業省下億元成本,深義創業2年營收成長超越100%

深義分析成軍之前的戰績相當驚人,創辦人李浩德仍在國內龍頭百貨業就職時,曾經為了改善百貨商城的周年慶DM回應率,運用大數據的推算,大膽砍去原本預計寄送DM數量的一半,策略式地發送DM給特定族群,不但能夠維持原先的業績,同時也將回應率提昇了1.2~3.5倍(各分店有所差異),一口氣幫公司節省了數億的成本,這樣的成本數字,相當於某單一百貨分店的一年淨利。

過往的戰績就像打怪獎章,豐富實戰的數據分析經驗,讓合作過的業者對於深義分析的服務,相當具有信心。得以面對近年「新/超零售浪潮」、新冠肺炎疫情等等衝擊,所導致的種種問題,像是營運成本越來越高,實體店面人潮銳減、舊客戶流失、新客取得成本高的兩面夾攻現象,或者是促銷方案常常失靈。

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有別於市場上眾多的數據分析服務,深義分析團隊過去強大的零售實戰經驗,讓他們跟客戶之間,能用共同語言溝通。 創夢市集

有別於市場上眾多的數據分析服務,深義分析團隊過去強大的零售實戰經驗,讓他們跟客戶之間,能用共同語言溝通,透過利用資料科學Machine Learning/Deep Learning工具,能為客戶解決實際的商業問題。深義分析不只懂得如何操作人工智慧、玩轉大數據概念,更比其他競爭者更了解零售業Domain know-how,能夠馬上給予客戶一個可落地的解決方案。
面對市場上眾多的數據分析服務,而由於獨步業界的數據洞見廣受客戶支持,深義分析在創業短短兩年,年度的營收成長就超過100%。縱然在疫情衝擊之下的2020年前二季營收也已經超越去年一整年的水平,可說是踩著穩健成長的步伐往前邁進。

「數據醫生」助企業對症下藥,成果應證迅速

隨著深義分析數據化的智慧模組,逐漸受到客戶肯定,未來,深義分析將朝向締造規模經濟的方向走去,致力於將解決方案商品化、模組化,才能服務更多客戶。目前,深義分析團隊一共創造出六大商業分析模組,例如門市推薦配置、會員分群、智慧購買預測、智慧標籤、新客募集、關聯性網絡等相關解決方案,供零售業商家在不同的商業階段進行使用。

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目前,深義分析團隊一共創造出六大商業分析模組,例如門市推薦配置、會員分群、智慧購買預測、智慧標籤、新客募集、關聯性網絡等相關解決方案,供零售業商家在不同的商業階段進行使用。 創夢市集

其中最受商家歡迎的模組就屬「推薦配置解決方案」,協助推薦消費者個人化購物偏好、商家攤位配置、門市陳設規劃、銷售活動配合等;另外,像是「會員分群解決方案」可協助辨別會員價值和行為,而「智慧預測解決方案」則是協助預測DM回應率、下次購買、商品需求和會員流失狀況。深義分析的模組方案具備彈性、靈活的特質,可在商家實際使用模組的下個月,就看到變化,最後再根據狀況調整下個月的設定,快速取得商業成效。

舉例而言,一家國內知名零售通路龍頭與深義分析合作,希望利用人工智慧的數據分析模組,達成提升客單價、提升資源投放效益,以及獲得最佳商品推薦組合等目標。為此,深義分析透過「商品關聯性模型」、「價值分群模型」、「行為分群模型」三管齊下,成功為客戶找到最佳的解決方案。

締結策略聯盟,力拼三年5倍營收並拓展日韓市場

有鑒於連續兩年業績成長一倍的好成績,深義分析樂觀期待未來三年希望營收成長達到5倍。為了達成這樣的商業目標,深義分析要將解決方模組化並大量推廣,並在國內建立穩固基礎之後,明年下半年至2022年,預計將產品推廣至日、韓市場,主要看好該地零售市場的巨量人口及消費力。

深義分析更運用「生態系合作夥伴模式」,與同樣服務品牌企業的國內知名4A廣告公司,締結策略聯盟,一方面提供廣告行銷公司更多市場數據解決方案,另一方面透過他們的客戶管道,將業績拓展到更多零售業者或產品品牌端。面對零售變革時代的佈局,深義分析已然掌握先機,運用數據模型翻轉零售業,帶領企業提前看準趨勢,利用精準數據,掌握未來營收增長的助力。

本文授權轉載自創夢市集部落格,由創夢市集專訪。

TAGS: # 大數據
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