利用大数据分析改变零售业

每个行业都实时吸收数据，对其进行定制，并处于现代数字环境中。这一变化要求零售行业加入到优化业务流程服务和客户期望的竞赛中。数字化赋予了消费者权力，如今他们被称为“数字客户”或“全客户”。他们不在乎它是什么渠道，只要它方便且符合他们的期望。为了在竞争中生存或继续奔跑，零售商必须停止只销售商品，而开始销售体验和商品。

随着数字技术的不断发展，零售业发生了大量的运营变化。大数据分析在帮助聪明的零售商管理有价值的数据方面发挥了关键作用。电子商务平台是大数据用户最好的例子之一，获得了最多的收益。

例如，全球最大的电子商务公司亚马逊就是大数据分析的大量采用者。每当用户浏览他们的网站时，它会根据用户的行为开始发送用户感兴趣的类似产品的推荐，或者基于用户可能喜欢的算法预测。研究表明，他们约 30% 的销售额来自推荐。因此，大数据正在帮助亚马逊大幅提高销售百分比。

什么是大数据？

大数据是一个庞大的信息集。大数据分析可帮助企业使用强大的工具从系统或非系统数据中提取结论以提供洞察力，从而从大数据中获取关联和解决方案。它为企业提供了可靠的愿景和巨大的机会。大数据分析提供了三大好处，它们是；

• 可用于公司的战略规划。
• 帮助公司提高决策能力。
• 降低公司成本并提高绩效效率。

它如何改变零售业？

大数据分析的获得帮助零售商更好地解读其客户或潜在客户的行为。它的成本效益技术已帮助在线和离线零售商采用分析解决方案，以有效地定位他们的受众并升级他们的供应链运营。

零售业已经取得了长足的进步，这种分析不仅帮助他们识别客户，还帮助他们彻底了解客户。借助快速转变的数字世界，零售行业现在能够使用大数据分析获得更深入的洞察。这只有在您拥有合适的工具、完美的策略和能够从大数据分析中获取最大收益的人力时才有可能实现。

大数据如何帮助零售业？

价格优化不再是一种选择，而是一种需要： 大数据分析在价格控制中起着至关重要的作用。算法提供了对需求流、库存状态的深入洞察，并帮助零售商聪明地窥视他们的竞争对手。根据数据，价格优化可帮助他们决定何时降价以及何时提高价格。早些时候，大多数时尚零售商习惯于根据季节的变化来改变商品价格。就像在任何季节结束时一样，假设需求减少，他们过去常常降低价格。但是，实施大数据后，零售商将拥有数据驱动的信息和根据实时需求优化的价格。现在有了更新和分析的大数据，价格可以根据需求随时更改。

对未来趋势和需求的预测 ：大数据帮助零售商权衡现状并展望未来。先进的机器学习算法用于借助社交媒体和网络浏览模式来预测即将到来的趋势。收集到的客户数据将帮助零售行业预测产品需求并相应地针对特定类别的用户进行定位。

根据毕马威 2017 年零售调查报告，千禧一代选择社交媒体来收集有关对他们产生影响的流行时尚、产品或品牌的信息。零售商使用所有这些信息来利用数字网关，帮助他们创建客户偏好数据库。借助正确的数据和分析，零售商将能够根据人口统计、性别和用户行为预测并设置针对其用户的广告系列。

为客户提供智能体验 ：零售业的竞争正在升温，客户体验在他们的优先战略清单上。客户所做的每笔交易或活动都将被记录下来，并有一个唯一的 ID，零售商可以访问该 ID。大数据分析在这里起着至关重要的作用，以确保哪个客户对哪种产品表现出兴趣。借助积累的数据，零售商可以在与客户的每次互动中打造智能购物体验。

零售商使用数据分析来确定市场上哪些产品的需求更大，并确保库存不短缺。他们能够调节产品价格，向客户发送相关促销信息，以获得愉快的购物体验。根据哈佛商业评论的研究，能够为客户提供智能购物体验的零售商可能会将投资回报率从 5 倍提高到 8 倍，并将销售额提高 10%。

在零售业中实现更好的客户购物体验的关键是整合高端技术来收集数据。增强现实和物联网 (IoT) 是两种新兴技术，它们在零售业的未来发展空间巨大。瞻博网络在 2015 年就已经预测，到 2020 年，零售商将在联网设备上花费 25 亿美元。

零售商经营零售业务的实际资产是客户和数据。因此，为了更好地了解客户的行为，所有聪明的零售商都将使用大数据分析来确保高效的客户体验。