摘要: 在大数据时代浪潮中，零售行业深受影响，苏果超市作为国内大型连锁超市品牌亦面临新挑战与机遇。本研究聚焦苏果超市，深入剖析其在大数据背景下营销策略的实际状况。当前，苏果超市借助会员数据分析、线上线下融合及销售数据预测等手段开展营销活动，但存在数据质量欠佳、整合困难，数据分析能力薄弱，精准营销效果差，线上线下融合受阻等问题。基于此，提出从提升数据质量与整合水平、强化数据分析能力、优化精准营销策略以及深化线上线下融合等方面进行优化调整。期望通过这些举措，助力苏果超市实现营销策略创新升级，增强市场竞争力，也为其他零售企业提供有益借鉴，以更好地适应大数据时代市场与消费者需求的变化。
Abstract: In the wave of big data era, the retail industry is deeply affected, and as a large domestic chain supermarket brand, Suguo Supermarket also faces new challenges and opportunities. This study focuses on Suguo Supermarket and deeply analyzes its actual marketing strategy in the context of big data. Currently, Suguo Supermarket relies on member data analysis, online and offline integration, and sales data prediction to carry out marketing activities. However, there are problems such as poor data quality, difficulty in integration, weak data analysis capabilities, poor precision marketing effectiveness, and obstacles to online and offline integration. Based on this, it is proposed to optimize and adjust from the aspects of improving data quality and integration level, strengthening data analysis capabilities, optimizing precision marketing strategies, and deepening online and offline integration. We hope that through these measures, Suguo Supermarket can achieve innovative and upgraded marketing strategies, enhance market competitiveness, and provide useful references for other retail enterprises to better adapt to the changes in market and consumer demand in the era of big data.
1. 引言
在信息技术飞速发展的当下，大数据时代已全面来临。数据作为一种新型的生产要素，正深刻地改变着各个行业的运营模式和竞争格局。超市行业作为零售领域的重要组成部分，也不可避免地受到大数据浪潮的冲击。
苏果超市作为国内知名的大型连锁超市品牌，在长期的发展过程中积累了丰富的经验和庞大的客户群体。然而，随着市场竞争的日益激烈以及消费者需求的不断变化，传统的营销策略已难以满足苏果超市进一步发展的需求。大数据技术的出现，为苏果超市提供了新的机遇和挑战。通过对海量数据的收集、分析和挖掘，苏果超市能够更加精准地了解消费者的需求和行为特征，从而制定更加有效的营销策略，提升市场竞争力。本研究旨在深入探讨大数据背景下苏果超市营销策略的现状、问题，并提出针对性的优化调整建议，为苏果超市以及其他零售企业在大数据时代的发展提供有益的参考和借鉴。
2. 相关理论综述
2.1. 大数据相关理论
大数据，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能解读的信息。其具有Volume (大量)、Velocity (高速)、Variety (多样)、Value (价值)、Veracity (真实性)五个显著特点。在超市运营中，大数据主要来源于消费者的交易记录、会员信息、线上浏览行为、社交媒体互动等多个渠道。通过对这些海量、多样的数据进行收集和整合，利用数据挖掘、机器学习等技术手段，可以深入分析消费者的购买偏好、消费习惯、价格敏感度等信息，为超市的营销策略制定提供数据依据。
2.2. 营销策略相关理论
传统的营销策略理论以4P理论为基础，即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、促销(Promotion)。产品策略关注产品的种类、质量、包装等方面；价格策略涉及定价方法、价格调整等；渠道策略包括销售渠道的选择、布局等；促销策略涵盖广告、折扣、赠品等促销手段。在大数据背景下，营销策略理论得到了进一步的拓展和深化。精准营销理论应运而生，强调通过对消费者数据的精准分析，实现营销信息的精准推送，提高营销效果。同时，以消费者为中心的营销理念更加凸显，企业需要根据消费者的个性化需求来定制产品和服务，提供个性化的营销体验。
2.3. 大数据对营销策略的影响
大数据对营销策略的影响是全方位的。在产品策略方面，大数据能够帮助超市了解消费者对产品的需求趋势，从而优化商品种类，推出更符合市场需求的新产品。通过分析消费者对产品质量和包装的反馈，改进产品品质和包装设计。在价格策略上，利用大数据可以实时监测市场价格动态和消费者价格敏感度，制定灵活的定价策略，实现差异化定价。在渠道策略方面，大数据有助于超市整合线上线下渠道，根据消费者的购物习惯和地理位置优化渠道布局，提供更加便捷的购物体验[1]。在促销策略上，基于大数据分析消费者的购买历史和偏好，进行精准的促销活动推送，提高促销活动的参与度和转化率。
3. 大数据背景下苏果超市营销策略现状分析
3.1. 苏果超市简介
苏果超市是华润集团大消费板块华润万家旗下重要品牌，由江苏省供销合作总社于1996年一手创办。苏果超市秉承“引领消费升级、共创美好生活”使命，从消费者需求出发，多业态布局，为更广泛的消费群体匹配多场景优质购物体验。截至2022年底，苏果网点总数近1600家，员工总数2.5万人，主要覆盖江苏13个地级市，安徽14个地级市1。拥有购物广场、社区店、生活超市、便利店四大主力业态。线上平台“萬家APP”提供三公里免费送货，1小时送达服务。
3.2. 大数据在苏果超市营销中的应用现状
3.2.1. 会员数据分析与管理
苏果超市拥有庞大的会员体系，通过会员消费数据的收集和分析，超市能够了解会员的消费习惯、消费频率、消费金额等信息。例如，通过分析会员的购买记录，发现部分会员对生鲜产品有较高的购买频率和偏好，超市会针对这部分会员推送生鲜产品的促销信息和新品推荐。同时，根据会员的消费金额和活跃度，将会员分为不同等级，为不同等级的会员提供差异化的服务和优惠，如积分加倍、专属折扣等，以提高会员的忠诚度[2]。
3.2.2. 线上线下渠道融合
苏果超市积极推进线上线下渠道融合，利用大数据技术实现线上线下数据的打通。消费者在苏果超市的线上平台购物后，其购买信息会与线下会员信息进行整合。超市通过分析线上线下的综合数据，了解消费者的全渠道购物行为。例如，发现部分消费者在线上浏览商品后，会选择到线下门店购买，针对这一行为特征，超市在线上平台为消费者提供线下门店的商品库存信息和促销活动信息，引导消费者到店消费。同时，在线下门店设置线上自提点，方便消费者自提线上购买的商品，提高消费者的购物便利性。
3.2.3. 商品销售数据分析与预测
苏果超市利用大数据技术对商品销售数据进行实时监测和分析。通过分析不同门店、不同时间段、不同品类商品的销售数据，了解商品的销售趋势和季节性变化[3]。例如，在夏季，通过数据分析发现冷饮、啤酒等商品的销量大幅增长，超市会提前调整商品库存，加大这些商品的采购量，并进行针对性的促销活动。同时，利用数据预测模型，对商品的未来销售情况进行预测，为采购、库存管理等提供决策依据，降低库存成本，提高销售效率。
4. 大数据背景下苏果超市营销策略问题分析
4.1. 数据质量与整合问题
虽然苏果超市收集了大量的数据，但数据质量参差不齐。部分数据存在缺失、错误、重复等问题，影响了数据分析的准确性和有效性。例如，会员信息中部分消费者的联系方式缺失，导致无法进行精准的营销推送。同时，苏果超市的线上线下数据来源不同，数据格式和标准也不一致，数据整合难度较大。线上平台的数据与线下门店的销售数据在对接过程中存在信息滞后、数据不匹配等问题，无法为营销策略的制定提供全面、准确的数据支持。
4.2. 数据分析能力不足
苏果超市在数据分析方面的专业人才相对匮乏，数据分析团队的技术水平和业务能力有待提高。目前，超市对数据的分析主要停留在简单的统计层面，如销售额、销售量的统计分析，缺乏对数据的深度挖掘和分析。对于消费者的行为模式、消费偏好等深层次信息的分析不够深入，无法为营销策略的制定提供有力的支持。例如，虽然知道部分消费者购买了某类商品，但无法通过数据分析了解消费者购买该商品的动机和潜在需求，难以开展针对性的营销活动。
4.3. 精准营销实施效果不佳
尽管苏果超市基于大数据开展了精准营销活动，但实际效果并不理想。一方面，由于数据质量和数据分析能力的限制，营销信息的推送不够精准。部分消费者收到的促销信息与自己的需求不匹配，导致消费者对营销活动的关注度和参与度较低。另一方面，在营销活动的策划和执行过程中，缺乏对消费者反馈的及时收集和分析。无法根据消费者的反馈对营销活动进行调整和优化，影响了精准营销的效果。例如，在某一促销活动中，虽然推送了大量的营销信息，但消费者的购买转化率较低，超市未能及时分析原因并调整策略。
4.4. 线上线下融合存在障碍
苏果超市在推进线上线下融合过程中遇到了诸多障碍。线上线下的价格体系不一致，导致消费者在购物过程中产生困惑和不满。线上平台的商品种类和线下门店存在差异，部分消费者在线上无法找到心仪的商品，而线下门店又无法及时补货。此外，线上线下的服务体验也存在差距，线上客服的响应速度和服务质量有待提高，线下门店的服务人员对线上业务的了解不足，无法为消费者提供全面的服务。这些问题都影响了消费者的购物体验，制约了线上线下融合的发展。
5. 大数据背景下苏果超市营销策略优化调整
5.1. 提升数据质量与整合水平
建立完善的数据质量管理体系，加强对数据收集、录入、存储等环节的监控和管理。定期对数据进行清洗和整理，去除缺失、错误、重复的数据，确保数据的准确性和完整性。统一线上线下的数据标准和格式，建立数据共享平台，实现线上线下数据的实时对接和整合[4]。通过数据整合，全面了解消费者的全渠道购物行为，为营销策略的制定提供更加全面、准确的数据支持。
5.2. 加强数据分析能力建设
加大对数据分析人才的引进和培养力度，组建专业的数据分析团队。定期组织数据分析人员参加培训和学习交流活动，提升其数据分析技术水平和业务能力。引入先进的数据分析工具和技术，如数据挖掘、机器学习算法等，加强对消费者数据的深度挖掘和分析。通过数据分析，深入了解消费者的行为模式、消费偏好、需求变化等信息，为精准营销、产品优化、渠道布局等提供科学的决策依据。
5.3. 优化精准营销策略
基于高质量的数据和深入的数据分析，制定更加精准的营销信息推送策略。根据消费者的个性化需求和偏好，为其定制专属的营销信息，提高营销信息的针对性和吸引力。加强对营销活动的策划和执行管理，及时收集消费者的反馈信息，利用数据分析工具对反馈数据进行分析，根据分析结果对营销活动进行调整和优化。例如，通过分析消费者对促销活动的参与度和购买转化率，调整促销活动的时间、方式和内容，提高营销活动的效果。
5.4. 深化线上线下融合策略
统一线上线下的价格体系，根据市场情况和成本因素，制定合理的价格策略，确保消费者在不同渠道购物时能够享受到公平、合理的价格。优化线上线下的商品种类布局，根据消费者的需求和销售数据，实现线上线下商品的互补和协同[5]。加强线上线下服务的融合，提高线上客服的响应速度和服务质量，培训线下服务人员掌握线上业务知识，为消费者提供无缝衔接的服务体验。通过线上线下融合，提高消费者的购物便利性和满意度，提升苏果超市的市场竞争力。
6. 结语
在大数据时代，苏果超市面临着新的机遇和挑战。通过对大数据背景下苏果超市营销策略现状的分析，发现其在数据质量与整合、数据分析能力、精准营销实施效果以及线上线下融合等方面存在问题。针对这些问题，提出了提升数据质量与整合水平、加强数据分析能力建设、优化精准营销策略以及深化线上线下融合策略等优化调整建议。通过实施这些优化措施，苏果超市有望在大数据时代实现营销策略的创新和升级，提高市场竞争力，实现可持续发展。同时，本研究也为其他零售企业在大数据背景下制定和优化营销策略提供了一定的参考和借鉴。未来，随着大数据技术的不断发展和应用，苏果超市以及整个零售行业还需要不断探索和创新，以适应市场的变化和消费者的需求。
NOTES
1https://www.crv.com.cn/sg/index.html.