在全球书市一片萎靡之中，一家创建于80年代的实体书店，在日本拥有1400家门店，60%以上的日本人是它的会员，它在东京的门店，每月营业额上亿日元（相当于600多万人民币），被誉为“最美书店”和“日本新朝圣地”在网上反复刷屏，更让人费解的是，即使人人都在网上买书，它仍然被列为会特地前往的场所。这家神奇书店，就是茑屋书店。
别的书店亏的亏关的关，凭什么就茑屋书店能赚钱？其实答案并不复杂，它的秘密武器之一，就是“数据”！
茑屋书店的母公司CCC集团（Culture Convenience Club Company）是这个神奇背后的创作者。国民级用户运营生态茑屋书店是CCC集团下的零售业务，它的发展经历了“音像制品租赁和卖书——书籍+咖啡——百货店”三个阶段。
从1983年，CCC创始人增田宗昭在大阪枚方创立了TSUTAYA（茑屋）一号店，到2003年4月，复合生态主体的“Book&Cafe”开业，再到2011年代官山茑屋书店的成立，一直都定位于服务出生于1950~1960年代的有消费力和生活追求的“团块一代”，跨度近30多年，伴随着“团块一代”从青年到中老年，但如此定位并不是靠情怀，而是理性的数据分析。
早期，增田宗昭将市场人群定位于年轻一代，主要源于他早年工作经验和作为半个“音乐人”的敏感直觉有很大的关系。
到了其创业成熟阶段，数据分析成为市场定位的关键。10年前，增田宗昭手里就有一张他自己制作的日本人口增长数据图，从这张数据图，增田宗昭得出了一个结论：在经济衰退、出生率越来越低的日本，39岁以下的人群在消费市场中已经是很少的一部分了，而60岁以上人群则占据了消费市场的一半以上。
他认为，“这样的时候如果再针对年轻人去做生意，等于是自己卡自己的脖子。只有针对这些出生于1950年代的，已经退休的黄金年代做生意，才会更加赚钱。”这也是增田宗昭决定打造代官山这家茑屋书店的初衷，一间60岁以上的人更愿意来光顾的书店，而事实证明，2011年成立的代官山茑屋书店，非常的成功。
茑屋书店代宫山
早在没有互联网工具和大数据技术的年代里，CCC公司通过发行“T-CARD”，从无到有，积累了10多年的基础用户数据，实现了品牌与用户的“连接”。
随着互联网大潮的到来，CCC公司充分考虑互联网和数字工具的使用，2003年，推出跨业种通用积分服务——“T-POINT”，“T-POINT”是存储于T-CARD里的虚拟货币，CCC的大数据体系开始建立，CCC将书店2000多万的高质用户作为一种资源，与众多百货中心、超市实现连接，进行品牌和数据赋能。
到2019年1月，“T-CARD”会员数达到约6700万人（现在超过50%日本人使用该积分系统），如今，CCC拥有最具价值的资源就是掌控消费者数据的“T-CARD”。同时，通过T-POINT（T积分）支持CCC推出的所有策划以及加盟的有100多家企业，合作方遍布手机、药妆店、网购、电力、房地产、金融机构、出租车、餐饮店等广泛行业。T积分不仅是用来刺激复购，提升用户粘性的工具，更是一个数据联盟，它串联起了各个行业的消费场景，能追踪1/3以上日本人的消费行为（1/3以上的日本人会用T-CARD消费）。
这些丰富的消费者数据和消费场景数据所产生的价值，赋能在CCC以及茑屋书店营销的方方面面：
1、个性化及精准推荐的用户运营。通过T积分的数据追踪，CCC集团将用户的消费记录分解成300多个维度，从多样化的消费记录分解，进而推导出用户消费偏好，一方面这些用户消费偏好，可以让茑屋书店及时调整选书和其他商品的销售方案，确保最佳的运营效率；另一方面，它再将这些消费偏好反馈给联盟企业，让联盟企业的商品能够针对性的匹配用户。
2、从销售方案、书店定制到消费场景，无处不在的企划。增田宗昭对CCC公司的愿景是，成为全球第一的企划公司，而不是书店、唱片店之类。
有千万级用户数据在手，是CCC的竞争壁垒，增田宗昭不再害怕竞争，他最关心的是基于数据分析，如何做好研究、服务与赋能，因此，“企划”的重要性不言而喻，T-CARD所积累的数据库就是灵感来源，通过将数据分析的结论作为CCC企划体系中“提案主题选择”与“推荐”能力的依据，运用于图书、音乐、生活方式等方面的创意内容、1400家门店定制、创造出更适合消费者需求的消费场景，真是无处不在的企划。
在公司CCC株式会社的组织架构中，CCC的市场部门是以T-Card会员体系和T-POINT积分体系运营管理为核心的“大数据提案部门”，该部门不仅支持其他三个部门的业务，其本身也是重要的盈利方式，是茑屋书店乃至整个CCC的核心竞争力。
CCC组织架构图
3、推动新产品的迭代与研究。 茑屋书店不仅以T-Card的数据为用户画像、企划体系“选择”与“推荐”能力的依据，同时还利用数据分析能力推动新产品的迭代和研发。
茑屋书店的案例，充分展示了数据分析在零售行业的重要性，从市场定位、用户画像与运营、产品销售、市场企划、产品升级都离不开数据分析的支持。尽管如此，目前零售行业在数字化转型的过程中，依旧遇到各种问题：
1、客户画像模糊，消费行为数据分散。
线上线下多渠道未打通，多渠道下消费者触点极多，客户数据存在CRM、ERP、微信订阅号、门店pos、电商等多个系统，导致客户信息片面，ID混乱，无法形成完整统一的客户画像，更无从提升客户的体验。
2、市场营销行为效率低。
会员运营、活动运营、广告投放靠经验，粗放式投放，转化率低，且难以实现事后跟踪与评估，无法进一步调整策略。
面对以上的困局，DataHunter提供了零售行业的大数据营销解决方案，该解决方案是集数据汇集整合+数据管理+数字营销与监测为一体的数据化平台。
DataHunter新零售数字化转型解决方案整体架构主要有三个部分：数据汇集、数据管理、智能营销（如下图）。
DataHunter新零售数字化转型解决方案
该解决方案，具体从三个方面帮助零售客户进行数字化转型：1、门店客户触点数字化。帮助客户建设智慧门店，利用客户感知与识别等手段推进下线门店数字化，收集门店内客户的行为数据，完成线下客户触点留存；2、打通线上线下渠道。将散落在各渠道、各个孤立系统的客户数据抽取至统一平台，融合全渠道数据资产与统一客户档案，增强消费者认知；3、构建数字营销应用平台。建立客户标签与分群画像，设计触达客户的方式，对客户进行精准营销；同时分析客户特性，优化产品体验，唤醒沉默客户。
基于零售行业大数据营销解决方案，DataHunter帮助某大型连锁美容加盟店汇聚了来自线下近4000家门店、1个线上自营商城平台、微信端3个活跃小程序的所有客户数据，帮助其构建了数据管理与营销平台，通过该平台的实现，打通了线上线下客户档案50多万个，精准营销ROI提升了17%，赋能店端客流量提升14.6%。
