重塑零售业：大数据分析如何驱动成功

各行业实时吸收数据、定制化处理，步入现代数字版图。这一变革迫使零售业优化业务流程服务与客户期望。数字化赋予消费者权力，催生“数字客户”或“全渠道客户”。他们不在乎渠道，只求便捷符合预期。为生存竞争，零售商必须停止单纯售卖商品，转而销售“商品+体验”。

随数字技术演进，零售业发生大量运营变革。大数据分析助智能零售商管理高价值数据发挥关键作用。电商平台是大数据最佳用户与受益者典范。

例如，全球最大电商亚马逊是大数据分析大规模采纳者。用户浏览网站时，基于行为推送相似产品推荐或算法预测潜在偏好产品。研究显示其约30%销售额源于推荐。因此，大数据极大提升亚马逊销售占比。

什么是大数据？

大数据是海量信息集合。大数据分析借助强大工具从系统化或非系统化大数据中提取关联与结论，提供洞察。它为企业提供可靠愿景与巨大机遇。大数据分析三大核心效益：

• 服务于公司战略规划
• 增强决策能力
• 降低成本，优化绩效效率

如何重塑零售行业？

大数据分析助零售商更好解读现有与潜在客户行为。其成本效益助线上线下零售商拥抱分析方案，精准定向受众、升级供应链运营。

零售业历经长足发展，此分析不仅助识别客户，更做到“知己知彼”。利用快速变化的数字世界，零售业借大数据分析获取深度洞察——前提是拥有适配工具、完美策略与能最大化挖掘价值的人才。

大数据如何助力零售业？

价格优化非选择，乃刚需： 大数据分析在价格管控中扮演关键角色。算法深度洞察需求流向、库存状态，助零售商智能洞察竞品。基于数据，价格优化指导何时降价、何时涨价。以往时尚零售商随季节更替调价，如季末假设需求下降而降价。实施大数据后，零售商拥有数据驱动信息与基于实时需求的优化价格，可随需求随分钟调价。

预测未来趋势与需求： 大数据助零售商权衡现状、预判未来。高级机器学习算法借助社交媒体与网页浏览模式预测趋势。收集的客户数据助零售业预测产品需求，按特定品类精准定向用户。

据KPMG 2017零售调查，千禧一代通过社交媒体获取时尚、产品或品牌趋势信息。零售商利用这些信息构建数字门户，建立客户偏好数据库。凭借正确数据与分析，零售商具备基于人口统计、性别、用户行为预测并设定营销活动的能力。

提供智能客户体验： 零售竞争白热化，客户体验成战略首位。每笔交易与客户活动均记录并生成唯一ID，供零售商访问。大数据分析在此发挥关键作用，确知客户对何产品感兴趣。基于累积数据，零售商可在每次互动中创造智能购物体验。

零售商通过数据分析判断市场热销产品，确保零缺货；调控价格、推送相关促销，打造愉悦购物体验。哈佛商业评论研究显示，提供智能购物体验的零售商，ROI可能增5-8倍，销售额提升达10%。

零售业提升客户购物体验的关键，在于集成高端技术采集数据。增强现实（AR）与物联网（IoT）是零售业未来极具潜力的两大新兴技术。Juniper 2015年预测零售商2020年将在连接设备上投入25亿美元。

零售商的核心资产是客户与数据。为更好理解客户行为，所有智能零售商将利用大数据分析确保高效客户体验。