유니폼 '음모' 대데이터 연동선 아래

최근 2,3년, 내외자 의류 브랜드를 막론하고 중국에서 개점 속도를 늦추고 있다.

예외다.

지난해 3월 장의고 당국은 중국의 개점 발걸음을 가속화하고 매년 80 ~100개 매장을 새로 개설해 2선, 3선 도시로 늘린다고 밝혔다.

2020년까지 대중화구 (중국, 홍콩, 대만 지역을 포함한 점포 총수가 1000개에 달할 것으로 예상돼 일본 시장을 넘어 가장 큰 소매시장이 될 것이다.

인터넷 의 기세 를 자신 에게 위용 하다

유니폼이 선상에서 상호박을 하는 문제가 없나요? 분명히 있지만 다른 브랜드가 그렇게 뚜렷하지는 않습니다.

우선 점포의 현재 매장은 현재 일선 도시에 집중되어 있어 양복고는 천고양이도 기함 가게를 열었지만, 천고양이 가게는 이삼선 도시의 증량 사용자를 도왔다.

하지만 유니폼 매장이 이삼선 도시로 스며들면서 선상에서 커뮤니케이션의 문제가 천천히 나타날 수 있다.

국내 전자상체계가 갈수록 성숙해지고 실체점 패턴에 대비해 전자상들의 우세는 더욱 두드러진다.

그러나 유니폼 같은 전통 기업은 실체점 모델을 포기할 수 없다.

한편 실체문점은 선 아래 광고를 겸비한 브랜드 효과는 없어서는 안 된다. 또 다른 한편으로는 전통기업이 제3자 플랫폼에 의존할 때 전기상 채널을 자체 건설할 수도 있다.

그러나

성공사례는 기존 기업에 비해 더 어려워 술업이 전공하기 때문이다.

이 때문에 이 2년 동안 유니클로즈업의 대응 전략은 선상 아래로 연결되어 선상의 유량반포선 아래로 선상의 데이터 도움으로 더 좋은 결정을 내리는 것이다.

한 마디: 인터넷의 기세를 빌려 자신이 사용한 것이다.

예를 들어 2011년, 유니폼 매장은 페이스북과 트위터에 설치한 후 사용자가 게임에서 우대 호환을 받은 후, 할인 코드에 따라 상응상품을 수령했다.

페이스북이라는 제3자 플랫폼에서 새로운 증량 사용자를 발굴하는 것이다.

또 최근 유니클로즈업이 중국역에서 내놓은 무료 배송 활동은 더욱 그렇다.

유니폼의 글로벌 사업이다. 매년 다른 나라에서 열리며, 선상에서 결합된 방식을 목표 사용자에게 신형 옷을 무료로 배포한다.

2013, 2014년 유니폼 매장은 글로벌 10만 건과 20만 건을 무료로 배송했다.

점포를 살펴보면 구체적인 방법: 본부 일본, 적의고에서 채택한 것은 홈페이지 신청, 사용자는 번호를 가지고 선 하문점으로 수령했다.

일본 이외의 다른 나라에서는 유니클로즈업의 민중 기반이 일본이 그리 강하지 않아 제3자 플랫폼과 협력하여 차용을 꾸려 나갔다.

예를 들어 중국, 유니폼의 무료 배송 선택과 보물지갑 합작, 고객은 유니클로스 지갑 서비스창에서 수령을 신청한 뒤 매장에 가서 옷을 받습니다.

보물지갑은 국내에 1.9억 가입자, 이 사용자의 기초는 단기간에 달할 수 없다.

이러한 패턴은 ‘ 해선 ’ 의 흐름을 선으로 옮겼다.

전통적인 선에서 무료 배송 패턴이라면 매장 인류대열장, 현장 질서난관리, 사용자 체험차 등 문제로 운영 비용이 크게 늘어날 수 있다.

선상 플랫폼을 빌려 이 문제들은 모두 해결할 수 있다.

이런 스타일의 관건은 선상의 목표 사용자를 선 아래로 끌어들이고 실체문점에서 세일 혜택 등을 통해 보관하는 데 있다.

사실 많은 전통 기업들에게는 강세 플랫폼과 협력하는 가장 직접적인 장점은 대다수의 사용자 자원이다.

중국에서는 위신과 보물지갑을 국민에게 응용할 수 있고, 소신의 유량은 가장 크지만 사업가가 자신에게 완전히 의지해 권사용자로 가야 한다.

또한 위신이 성숙한 지불 시스템을 세우지 않고 마케팅에 적합하지 않다.

그러나 보물지갑을 지불하는 서비스창 플랫폼, 공식은 좋은 상점을 추천해 고객에게 직접 가입자에게 접촉할 수 있다.

또 보물지갑을 지불하는 사용자는 성숙한 이동 지급 가입자, 함유량이 높고 전환률도 좋다.

도모 데이터

이류의 상인들은 유량을 보고 일류의 상인들이 데이터를 보고 있다.

많은 전통 상인들이 시작된 것은 큰 데이터를 볼 수 없을 것 같다. 지금은 좀 모르겠지만, 앞으로 배우지 못할 수도 있다.

인터넷 회사와 협력하면 사용자 자원만 중시하지 않으면 큰 낭비가 될 것이다.

유니폼은 데이터의 가치를 분명히 맡았다.

예컨대 이번 무료 배송 이벤트

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지급보 의 데이터 능력 은 완전히 다른 사람들 의 지역 분포, 행위 선호, 소비 선호, 생활 반경 등 상황 을, 유니폼 의 활동 정보 를 대상 사용자 에게 추천 할 수 있다.

심지어 쇼핑몰의 신규 수요에 따라 보물까지 지급할 수 있으며, 심지어 사용자를 추송할 수 있을 때, 신규 사용자의 비율을 설정할 수 있다.

데이터의 작용은 아직 많다. 예를 들면 개점 주소 선택.

전통 상가 선적지는 일반적으로 문점 위치를 예측하는 인파 상황입니다.

그러나 인터넷 회사의 데이터 나침반을 빌려 목표 사용자가 어느 지역에 분포하는지 잘 알 수 있다. 어느 개점에서는 가장 적합하다.

데이터 능력은 전통 기업의 단판인데, 보물회사들의 강점을 지불하는 것이다.

인터넷 회사가 너무 많이 이용됐다고 생각했어요? 틀렸어요. 그들은 조금도 멍청하지 않아요.

보물지갑을 지불하여 자신의 땅바닥을 빌려 냈지만, 사실 그림도 데이터다.

지급 보플랫폼 자체는 해양의 선상 거래 데이터와 강력한 데이터 발굴능력은 있지만, 선 아래로 침투하면서 보물과 사용자의 데이터를 계속 보완해야 한다.

선 아래 데이터로 자신의 전체 데이터를 완벽하게 보완하고, 이렇게 선 아래 데이터의 반류가 있어 데이터 차원이 더욱 풍부해 선상과 선 아래에 있는 장면을 운영해 가이드를 제공할 수 있다.

전통 기업에서 유니폼의 인터넷 협력 사례는 비교적 참고적이다.

대형 데이터를 통해 자신의 운영 결정을 지도하여 O2O 로 새로운 사용자 자원을 도입하고 있다.

옷고비는 무엇인지 잘 알지만 인터넷 회사가 무엇을 줄 수 있는지, 이런 가져오는 주의 차세를 위해 다른 전통 기업이 모방하는 것을 볼 만하다.