㈠ 大數據給零售行業帶來的商業價值
大數據給零售行業帶來的商業價值
在大數據推動的商業革命暗涌中，要麼學會使用大數據的杠桿創造商業價值，要麼被大數據驅動的新生代商業格局淘汰。
最早關於大數據的故事發生在美國第二大的超市塔吉特百貨(Target)。孕婦對於零售商來說是個含金量很高的顧客群體。但是他們一般會去專門的孕婦商店而不是在Target購買孕期用品。人們一提起Target，往往想到的都是清潔用品、襪子和手紙之類的日常生活用品，卻忽視了Target有孕婦需要的一切。那麼Target有什麼辦法可以把這部分細分顧客從孕婦產品專賣店的手裡截留下來呢?
為此，Target的市場營銷人員求助於Target的顧客數據分析部(Guest Data & Analytical Services)的高級經理Andrew Pole，要求他建立一個模型，在孕婦第2個妊娠期就把她們給確認出來。在美國出生記錄是公開的，等孩子出生了，新生兒母親就會被鋪天蓋地的產品優惠廣告包圍，那時候Target再行動就晚了，因此必須趕在孕婦第2個妊娠期行動起來。如果Target能夠趕在所有零售商之前知道哪位顧客懷孕了，市場營銷部門就可以早早的給他們發出量身定製的孕婦優惠廣告，早早圈定寶貴的顧客資源。
可是懷孕是很私密的信息，如何能夠准確地判斷哪位顧客懷孕了呢?Andrew Pole想到了Target有一個迎嬰聚會(baby shower)的登記表。Andrew Pole開始對這些登記表裡的顧客的消費數據進行建模分析，不久就發現了許多非常有用的數據模式。比如模型發現，許多孕婦在第2個妊娠期的開始會買許多大包裝的無香味護手霜;在懷孕的最初20周大量購買補充鈣、鎂、鋅的善存片之類的保健品。最後Andrew Pole選出了25種典型商品的消費數據構建了「懷孕預測指數」，通過這個指數，Target能夠在很小的誤差范圍內預測到顧客的懷孕情況，因此Target就能早早地把孕婦優惠廣告寄發給顧客。
那麼，顧客收到這樣的廣告會不會嚇壞了呢?Target很聰明地避免了這種情況，它把孕婦用品的優惠廣告夾雜在其他一大堆與懷孕不相關的商品優惠廣告當中，這樣顧客就不知道Target知道她懷孕了。百密一疏的是，Target的這種優惠廣告間接地令一個蒙在鼓裡的父親意外發現他高中生的女兒懷孕了，此事甚至被《紐約時報》報道了，結果Target大數據的巨大威力轟動了全美。
根據Andrew Pole的大數據模型,Target制訂了全新的廣告營銷方案，結果Target的孕期用品銷售呈現了爆炸性的增長。Andrew Pole的大數據分析技術從孕婦這個細分顧客群開始向其他各種細分客戶群推廣，從Andrew Pole加入Target的2002年到2010年間，Target的銷售額從440億美元增長到了670億美元。
我們可以想像的是，許多孕婦在渾然不覺的情況下成了Target常年的忠實擁泵，許多孕婦產品專賣店也在渾然不知的情況下破產。渾然不覺的背景里，大數據正在推動一股強勁的商業革命暗涌，商家們早晚要面對的一個問題就是：究竟是在渾然不覺中崛起，還是在渾然不覺中滅亡。
大數據是誰?
大數據炙手可熱，但是能說清楚大數據是什麼的人卻不多。要真正弄明白什麼是大數據，我們首先得看看Target是怎麼收集大數據的。
只要有可能，Target的大數據系統會給每一個顧客編一個ID號。你刷信用卡、使用優惠券、填寫調查問卷、郵寄退貨單、打客服電話、開啟廣告郵件、訪問官網，所有這一切行為都會記錄進你的ID號。
而且這個ID號還會對號入座的記錄下你的人口統計信息：年齡、是否已婚、是否有子女、所住市區、住址離Target的車程、薪水情況、最近是否搬過家、錢包里的信用卡情況、常訪問的網址等等。Target還可以從其他相關機構那裡購買你的其他信息：種族、就業史、喜歡讀的雜志、破產記錄、婚姻史、購房記錄、求學記錄、閱讀習慣等等。乍一看，你會覺得這些數據毫無意義，但在Andrew Pole和顧客數據分析部的手裡，這些看似無用的數據便爆發了前述強勁的威力。
在商業領域，大數據就是像Target那樣收集起來的關於消費者行為的海量相關數據。這些數據超越了傳統的存儲方式和資料庫管理工具的功能范圍，必須用到大數據存儲、搜索、分析和可視化技術(比如雲計算)才能挖掘出巨大商業價值。
大數據的商業價值
大數據這么火，因此很多人就跟起風來，言必稱大數據，可是很多人不但沒搞明白大數據是什麼的問題，也不知道大數據究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商業價值。這樣瞎子摸象般的跟風註定了是要以慘敗告終的，就像以前一窩蜂地追逐社交網路和團購一樣。那麼大數據究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商業價值呢?根據IDC和麥肯錫的大數據研究結果的總結，大數據主要能在以下4個方面挖掘出巨大的商業價值：對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動;運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率;提高大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率;進行商業模式、產品和服務的創新。筆者把他們簡稱為大數據的4個商業價值杠桿。企業在大踏步向大數據領域投入之前，必須清楚地分析企業自身這4個杠桿的實際情況和強弱程度。
1、對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。本文開頭Target的故事就是這個杠桿的案例，瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。雲存儲的海量數據和大數據的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。比如在大數據時代之前，要搞清楚海量顧客的懷孕情況，得投入驚人的人力、物力、財力，使得這種細分行為毫無商業意義。
2、運用大數據模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有感測器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網路也在產生著海量的數據。雲計算和大數據分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以數據化。大數據技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。
3、提高大數據成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。大數據能力強的部門可以通過雲計算、互聯網和內部搜索引擎把大數據成果和大數據能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用大數據創造商業價值。這個杠桿的案例是關於沃爾瑪的一個故事。
沃爾瑪開發了一個叫做Retail Link的大數據工具，通過這個工具供應商可以事先知道每家店的賣貨和庫存情況，從而可以在沃爾瑪發出指令前自行補貨，這可以極大地減少斷貨的情況和供應鏈整體的庫存水平。在這個過程中，供應商可以更多的控制商品在店內的陳設，可以通過和店內工作人員更多地接觸，提高他們的產品知識;沃爾瑪可以降低庫存成本，享受員工產品知識提高的成果，減少店內商品陳設的投入。綜合起來，整個供應鏈可以在成本降低的情況下，提高服務的質量，供應商和沃爾瑪的品牌價值也同時得到了提升。通過在整條供應鏈上分享大數據技術，沃爾瑪引爆了零售業的生產效率革命。
4、進行商業模式，產品和服務的創新。大數據技術使公司可以加強已有的產品和服務，創造新的產品和服務，甚至打造出全新的商業模式。這個杠桿將引用Tesco為案例。Tesco收集了海量的顧客數據，通過對每位顧客海量數據的分析，Tesco對每位顧客的信用程度和相關風險都會有一個極為准確的評估。在這個基礎上，Tesco推出了自己的信用卡，未來Tesco還有野心推出自己的存款服務。
大數據的商業革命
通過以上4個杠桿，大數據能夠產生出巨大的商業價值，難怪麥肯錫說大數據將是傳統4大生產要素之後的第5大生產要素。大數據對市場佔有率、成本控制、投入回報率和用戶體驗都會起到極大的促進作用，大數據優勢將成為企業最值得倚重的比較競爭優勢。根據麥肯錫的估計，如果零售商能夠充分發揮大數據的優勢，其營運利潤率就會有年均60%的增長空間，生產效率將會實現年均0.5%-1%的增長幅度。在大數據這個概念炒熱起來的當下，人們才發現像沃爾瑪、Target、亞馬遜、Tesco這樣的商業巨頭已經不聲不響地運用了大數據技術好多年，用大數據驅動市場營銷、驅動成本控制、驅動產品和服務創新、驅動管理和決策的創新、驅動商業模式的創新。許多商界驕子慨嘆競爭不過Target們的不解之謎也終於告破。
在大數據推動的商業革命暗涌中，與時俱進絕不僅僅是附庸風雅的卡位之戰，要麼學會使用大數據的杠桿創造商業價值，要麼被大數據驅動的新生代商業格局淘汰。這是天賜良機，更是生死之戰。成功者將是中國產業鏈升級獨領風騷的梟雄，失敗者擁有的只有遺憾。
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㈡ 零售行業的大數據分析該怎麼去做有案例之類的可以參考嗎
零售行業對接大數據也是個不錯的選擇，下面我簡述下我的看法：
1，通過門店客流監控，制定營銷推廣方案，輔助運營決策。
2、利用大數據的優勢調研顧客特徵，幫助深刻認知、理解和找到目標消費者群體。
3、發揮大數據的優勢，監測地域人流量從而進行選址決策
4、分析客群畫像，全面掌握客群屬性及興趣、品牌關注。
5、以定製化精準營銷服務形式，通過大數據海量渠道資源進行規模化曝光。
6、通過對會員、到店顧客以及商圈與全網潛在客群的行為意圖、興趣偏好等動態數據深度分析，進行精準營銷。
希望我的回答能幫助你，若還要不清楚的地方可向我提問。
㈢ 零售企業如何面對「大數據時代」
零售企業如何面對「大數據時代」
當「物聯網」、「雲計算」我們都還沒有理解清晰時，又出來了一個新名詞——「大數據」，這些IT名詞僅僅是概念，還是與我們所處的商業環境有直接關系？筆者認為，大多數的零售從業者都不能清晰地回應。
首先我們需要明白，商業行為的本質是什麼？就是企業發現和挖掘客戶需求，並提供有價值的服務以滿足客戶需求。最佳的商業行為就是企業通過提供不同形式的服務超越客戶的需求，讓客戶的物超所值的感覺持續下去；這樣的商業行為將能夠獲得更高且持續的利潤。
「物聯網」、「雲計算」或「大數據」都是幫助我們發現和挖掘客戶需求，提供快速和准確的市場數據以便客戶及時決策的工具。相對傳統的工具，它們更高效率、更低成本、更准確。筆者認為作為商業信息領域的從業人員，可以不需要過多地了解其內在核心技術及方式，但它們能夠給零售用戶和行業帶來哪些變革或趨勢是我們不能忽視的。
2008年馬雲成功地預測了經濟危機，並幫助成千上萬的小製造商准備了過冬的糧食。此舉讓馬雲在業內贏得崇高榮譽的同時，更為阿里巴巴帶來持續的客戶。馬雲如何做到這些事情的呢？是「大數據」給了他啟示。馬雲對未來的預測是建立在對用戶行為分析的基礎上。一般而言，買家在采購商品前，會比較多家供應商的商品。此舉反應到阿里巴巴的統計數據中，就是查詢點擊的數量和購買點擊的數量相對會保持一個數值，綜合各個緯度的數據能夠建立用戶的行為模型。因為淘寶網用戶樣本量巨大，從而保證了用戶行為模型的准確性。「大數據」為阿里巴巴清晰地預測了用戶需求和市場變化。
什麼是大數據
相信馬雲的案例已經給我們一些啟示了。
那麼什麼是「大數據」呢？談到大數據，離不開物聯網和雲計算的關系。物聯網、雲計算和大數據實際上是不可分割的三大技術，不可孤立而言；物聯網的快速發展為大數據提供了廣泛的數據來源，雲計算為大數據的誕生創造了基礎環境，脫離物聯網和雲計算的層面，就沒有大數據存在的巨大價值。
從數據的角度來看，物聯網僅僅是數據的來源或者承載的方式，我們可以簡單地認為是收集信息和數據的一種更加簡單和有效的終端方式。
雲計算是一種新的IT業務模式，這種模式的特點在於提供極低的成本、極快速的交付手段、極簡單的使用方式，並且讓各個關聯的系統協同變得異常簡單和輕松。雲計算的蓬勃發展，客觀上開啟了大數據時代的大門，如果用高速公路來形容比喻雲計算，那麼大數據就是所有汽車中的貨物。雲計算為大數據提供了存儲空間、訪問渠道及運算能力。大數據是雲計算的靈魂。
大數據技術簡單來講就是從各種類型的數據中，快速獲取有價值信息的能力；在互聯網時代，我們的數據已經不單單是傳統的結構化數據了，非結構化數據、半結構化數據開始占據了我們數據的大部分內容，我們從中找到有價值的信息，已經變得不是那麼容易。大數據技術的發展開始讓這些問題的解決變得簡單。
大家可以清晰看出，我們提及的智慧商業脫離了大數據是不可能實現的，大家熟悉的商業智能離開了大數據就是一個忽悠人概念了。
大數據具備四大特徵：第一，數據量巨大，從TB躍升到PB級別；第二，數據類型豐富，包含日誌、視頻、音頻、圖片、地理信息、文檔等等；第三，數據價值密度低，以視頻數據為例，一個超過一小時的視頻，可能有價值的信息不到三秒；第四，數據處理速度快，要達到秒極，需要能夠實時獲取有價值的數據。
這些還都是大數據的概念和特徵，回歸到我們實際的商業行為中，大數據能夠為我們帶來什麼益處？
以往我們進行商業判斷時，大多靠我們的經驗和直覺，所以會出現不是很確定的判斷或者走一步看一步的探路式情況發生。大數據時代很多企業的正確決策是依靠數據分析得出，從而為企業帶來巨大的運營效益。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是建立在數據分析基礎之上的精準選址。在零售業中，數據分析的技術與手段更是得到廣泛的應用，傳統企業如沃爾瑪通過數據挖掘重塑並優化供應鏈，新崛起的電商如卓越亞馬遜、淘寶等則通過對海量數據的掌握和分析，為用戶提供更加專業化和個性化的服務。
各類企業如何應對大數據時代發展
我們怎樣來面對大數據時代？筆者認為可以分為幾步來考慮。
首先企業的領導者要重視大數據的發展、重視企業的數據中心，把收集客戶數據做為企業運行第一目標；第二，對企業內部人員進行培訓及建立收集數據的機制；第三，以業務需求為准則，確定哪些數據是需要收集；第四，確認在企業已有的數據基礎上或者未來方向前提下，如何達成前三項目標的基礎建設方案。
看完這些，很多人會認為，這些IT基礎工作需要巨大的投入和龐大的信息化團隊，做為中國商業最大的一份子——中小微型零售企業不可能或沒有足夠的能力來面對這樣一場變化。
大中型企業因為本身業務及利潤的積淀，已經能夠承擔這樣一場需求趨勢的需要成本。中小微型企業還處於快速發展過程中，如果也如同大中型企業進行全方面投入，將很快會被新型的IT工具拖垮或者遭受重創。幸運的是IT的發展為所有的企業都提供了平等的選擇，雲計算的廣泛應用即是對這樣一場變革帶來的臨時禮物。做為中小微型零售企業，完全不必考慮自己建設一套IT系統，他們從精力、成本、能力上來說都不適合，因此此類企業可以將企業的IT建設外包給適合的服務商，企業本身的所有精力投入到客戶的開發上。
亞馬遜在全球率先推出了雲服務的基礎平台，為中小微型商業企業提供了大型企業和超大型企業同樣的基礎環境及系統架構，小企業只需清晰規劃自己的目標和適合的步驟後，使用雲平台按需付費即可，大可不必進行巨大的初始投入及不可預測的運行成本。目前國內已經出現一批在為國內中小微型零售企業提供類似服務的信息服務商，比如基於客戶關系管理的「XTOOLS」，基於客戶服務的「迅鳥」雲呼叫平台，基於連鎖店面管理的「甩手掌櫃」等等。至於各中小微型企業怎麼選擇適合自己的發展平台，則需要依靠該企業領導者本人的智慧。
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㈣ 零售行業大數據技術如何應用
1、實時進行管理交付
作為零售商，開展業務和獲利的關鍵要素是盡快收到貨物，並確保貨物也能迅速交付給商店或客戶。大數據通過使零售商能夠實時管理交付而提供幫助，這是零售供應鏈管理的關鍵。零售商可了解交通和天氣狀況最新信息，以及正在運輸的貨物所在的位置。
2、揀選更好的時間
許多零售商的另一個重要組成部分是揀選和包裝訂單。這是一個傳統的勞動密集型流程，在以往，只有大型零售商才能通過自動化揀選機器人或組織大量員工來加快揀選速度。如今採用大數據，即使是小型零售商也可以改進其流程，並在更好的揀選時間進行揀選。
3、將供應鏈細分
消費者比以往任何時候都期待獲得更加個性化的購物體驗和客戶服務。零售商可以通過數據對供應鏈進行細分，更好地迎合不同的目標市場，提高轉化率。通過記錄數據分析告訴零售商在不同渠道(例如，網路、移動和社交)與購物者的互動，從而使其向購物者提供個性化服務。
4、供應商管理常改善
零售商可能與供應鏈中的多家公司合作。可能會有直運供應商、物流供應商、包裝供應商和其他供應商，他們需要組織、管理和審查。反過來，試圖提高盈利能力和可靠性也可能是一項挑戰。大數據技術可以提供幫助。
㈤ 零售業大數據說明應用案例
零售業大數據說明應用案例
跟著大數據期間的到來，數據說明已經成為了零售業很是重要的一環，也是風雅化運營的基本。零售業數據說明包羅：
跟著大數據期間的到來，數據說明已經成為了零售業很是重要的一環，也是風雅化運營的基本。零售業數據說明包羅：
本文將對這6個方面一一解讀。
1 財政說明
1）說明企業的財政狀況，相識企業資產的活動性、現金流量、欠債程度及企業送照舊非期債務的手段，從而評價企業的財政狀況和風險；
2）說明企業的資產打點程度，相識企業對資產的打點狀況，資金周轉環境；
3）說明企業的贏利手段；
4）說明企業的成長趨勢，猜測企業的策劃遠景；
同時，體系還應該憑證部分、職員、商品、供給商、時刻等各個維度綜合說明各項財政指標，如：本錢、毛利、利潤、庫存、結算、盈虧均衡點、販賣數目、販賣金額、市場占據率等等。
2 販賣說明
首要說明各項販賣指標，譬喻毛利、毛利率、坪效（坪效是台灣常常拿來計較闤闠策劃效益的指標, 指的是每坪的面積可以產出幾多業務額(業務額÷專櫃所佔總坪數，以百貨公司為例, 店裡差異的位置, 所吸引的客戶數也差異。一樓進口處, 凡是是最輕易吸引眼光的處所, 在這樣的黃金地段必然要安排能賺取最大利潤的專櫃, 以是你會發明百貨公司的一樓凡是都是扮裝品專櫃）、交錯比、銷進比、紅利手段、周轉率、同比、環比等等；
而說明維度又可從打點架構、種別品牌、日期、時段等角度調查，這些說明維又回收多級鑽取，從而得到相等透徹的說明思緒；
同時按照海量數據發生猜測信息、報警信息等說明數據；
還可按照各類販賣指標發生新的透視表，譬喻最常見的ABC分類表、商品敏感分類表、商品紅利分類表等。
這些偉大的指標在原本的資料庫中是難以實現的，老總們固然知道他們很是有效，但因為無法獲得，使得這些指標的職位也如有若無。直到BI技能呈現之後，這些指標才從頭獲得了打點者和說明者們的寵幸。
3 商品說明
商品說明的首要數據來自販賣數據和商品基本數據，從而發生以說明布局為主線的說明思緒。首要說明數據有商品的種別布局、品牌布局、價值布局、毛利布局、結算方法布局、產地布局等，從而發生商品廣度、商品深度、商品裁減率、商品引進率、商品置換率、重點商品、脫銷商品、滯銷商品、季候商品等多種指標。通過對這些指標的說明來指導企業商品布局的調解，增強所營商品的競爭手段和公道設置。
4 顧主說明
顧主說明首要是指對顧主群體的購置舉動的說明。譬喻，假如將顧主簡朴地分成富人和貧民，那麼什麼人是富人，什麼人是貧民呢？實施會員卡制的企業可以通過會員掛號的月收入來區分，沒有奉行會員卡的，可通過小票每單金額來假設。好比大於100元的我們以為是富人，小於100元的我們以為是貧民。好了，此刻老總必要知道許多工作了，好比，富人和貧民各喜好什麼樣的商品；富人和貧民的購物時刻各是什麼時辰；本身的商圈裡是富人多照舊貧民多；富人給闤闠作出的孝順大照舊貧民作出的孝順大；富人和貧民各喜好用什麼方法來付出等等。另外尚有商圈的客單量、購物岑嶺時刻和沐日經濟對企業影響等說明。
5 供給商說明
通過對供給商在特按時刻段內的各項指標，包羅訂貨量、訂貨額、進貨量、進貨額、到貨時刻、庫存量、庫存額、退換量、退換額、販賣量、販賣額、所供商品毛利率、周轉率、交錯比率等舉辦說明，為供給商的引進、儲蓄、裁減（或裁減其部門品種）及供給商庫存商品的處理賞罰提供依據。首要說明的主題有供給商的構成布局、送貨環境、結款環境，以及所供商品環境，如販賣孝順、利潤孝順等。通過說明，我們也許會發明有些供給商所提供的商品販賣一向不錯，它在某個時刻段里的結款也很是不變，而這個供給商的結算方法是代銷。好了，說明昭示出，這個供給商所供商品販賣風險較小，假如資金不求助，為什麼不思量將他們改為購銷呢？這樣可以低落本錢呵。
6 職員說明
通過對公司的職員指標舉辦說明，出格是對販賣職員指標（販賣指標為主，毛利指標為輔）和采購員指標（販賣額、毛利、供給商改換、購銷商品數、代銷商品數、資金佔用、資金周轉等）的說明，以到達查核員家產績，進步員工起勁性，為人力資源的公道操作提供科學依據的目標。首要說明主題有，員工的職員組成、販賣職員的人均販賣額、對付開單販賣的小我私人販賣業績、各打點架構的人均販賣額、毛利孝順、采購職員分擔商品的進貨幾多、購銷代銷的比例、引進的商品銷量如多麼等。
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㈥ 傳統零售業的精準營銷 大數據的魅力
傳統零售業的精準營銷：大數據的魅力
當前互聯網公司對數據挖掘可謂賴以生存。目前幾乎所有的用戶體驗產生的數據都可以進行數據挖掘。從傳統零售企業走電子商務，到亞馬遜，淘寶網的精準營銷，大數據給企業帶來的價值不斷凸顯。說到大數據，很難不提到傳統的數據處理，以及大數據對於整個零售行業的影響，那麼我們應該怎麼理解大數據呢？
國內大數據公司信柏科技CEO柏林森指出:大數據是一個動態的洞察、清晰的預測的過程。有了洞察就可以慢慢走進預測。舉例來說，對於傳統的零售企業來說，他的零售模式就會遇到數據瓶頸。以前商家自己其實不知道是哪位顧客來買他的東西，就算商家有了顧客的會員卡，但是如果顧客不掏出這張卡來也是無法知道顧客是誰，即使掏出來會員卡也無法知道顧客的消費偏好及個人家庭情況等。但是有了大數據分析之後，可以對消費者進行全方位的分析，描述消費者畫像，從而對其開展個性化精準營銷。
那麼，大數據能夠讓傳統零售業脫困嗎？業內有兩種觀點。有人認為大數據只是一個數據量的加大。從kb，MB，到GB和TB，計算能力的增強必然導致數據更多；另一種觀點是大數據把原始數據從date變成了信息，再把信息變成了商業。
所以大數據是一個很好的工具，關鍵是如何是使用好這個工具，換算成數值理論的說法，就是怎麼建立網路，怎樣建立商業模式。舉個例子，商品在超市裡面賣，這個賣商品就不是一個簡單的過程。超市需要根據顧客的習慣，在不同時間，不同時段推出不同的款產品，通過什麼的樣的方式進行銷售......這些復雜的過程都需要通過大數據的分析結果進行商品配合和銷售。
隨著大數據商業應用的發展，越來越多的企業認識到大數據的價值，那麼怎麼利用創新型的大數據？一個生動的例子能夠很好的詮釋大數據。在抗日戰爭時期，軍團指揮官往往能通過繳獲的槍支和裝備來確定敵軍司令部的位置。因為繳獲的裝備高級，很大程度上就代表著司令部的位置。這個雖然不是大數據處理的典型例子，但是可以很好解釋如何利用創新型的大數據技術。
其次，還需要大數據團隊的支持。一個企業首先要有數據驅動的意識，作為企業的帶頭人應該首先做一個決策，但是決策制定後，需要一個團隊進行支持。因為很多大數據的應用都是在執行層面，如何對數據進行整合，需要各個系統的數據模型。
總之，傳統零售業向電子商務大數據轉變時，首先要進行決策分析、數據分析，數據整合，團隊執行，這樣才是一個理想的大數據變革。
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㈦ 淺析零售業大數據構成要素
淺析零售業大數據構成要素
馬雲說人類社會已經從IT（信息技術）時代進入DT（數據技術）時代，《大數據時代》一書的大賣也昭示了大數據的重要性。各個行業都在研究大數據對自己行業的變革，作為精益零售研究工作者，我也來淺析一下零售業的大數據構成要素。
一、大數據的對象包括企業內部信息與外部信息
外部信息主要指的是市場信息、流行趨勢、廠商信息、消費結構的變化、政策與制度改變、新商品新技術的革新等；
內部信息主要指的是POS信息、商品銷售動向、顧客信息、競爭對手信息、公司的方針與指示、門店所在樓盤相關信息、銷售額與利潤的分析、門店周邊商圈分析等。
二、大數據使用者應該普及到所有基層員工
大數據不只是給企業高層經營分析用的，而是要普及到公司所有一線員工，包括訂貨、配貨、采購、物流、人事、財務等所有的基層員工，他們在做業務決策時如何通過大數據提高預測的准確性。
三、大數據應該是業務過程分析而不是財務結果分析
企業目前使用的BI系統大多是面向財務結果的分析系統，主要是企業高層分析財務指標用的，而大數據應該是面向業務過程分析，即貫穿於企業各職能部門的業務主線，在日常工作中就要活用大數據，如商品部與營運部每天都要分析商品構成評價、商品動向分析、ABC分析、趨勢分析、矩陣分析、商品動向的地區間對比分析、滯銷商品分析、新品與重點商品的銷售分析等等。通過每日分析就能及時發現問題所在，迅速調整經營決策。
四、大數據更強調的是業務模型而非技術本身
目前國內BI(一般稱為商業智能)系統應用好的企業遠低於ERP的應用，原因並非BI技術架構的問題，而是業務模型不知道如何建立，業務部門也很難說清楚他們要什麼樣的報表才是業務最優的報表，而IT技術構建者是很難理解業務模型的。對比日本與中國BI分析系統的特點，中國企業的領導者喜歡看類似於儀表盤、駕駛艙的很炫的界面，最好還要有智能報警器，而日本企業只看二維的數據表格，數據很枯燥，但卻很實用。
五、日本廣泛在用的零售業大數據分析系統
日本零售業到底在用什麼樣的大數據分析系統？最核心的有三點：1、一定要有銷售計劃或預算系統：通過預算的銷售額、毛利、折扣率、來客數與實際結果的對比，找出差異並分析原因，從而修正下一次計劃，日益精進，最終目的是提高計劃的精確性，從而在商品開發、生產、物流配送時就能精確地分配資源，不浪費，這也是精益零售的核心；2、一定是定型分析而非自由分析：中國的BI系統強調工具的靈活性與強大，可以讓企業自由拖拽，其結果分導致各業務部門拉出來的數據差異較大，無法形成統一的數據語言，而日本BI系統強調的是定型分析，將各業務部門要分析的報表固定成統一的報表格式，這樣每周開經營分析會議時各業務部門的數據就完全統一了；3、非結構化數據比結構化數據重要：結構化數據指的是ERP系統中能看到的信息，而非結構化數據來自於員工每一次假設-驗證後形成的經驗信息，相當於是員工經常試錯後的日誌記錄，這樣的日誌一定要記入系統，等來年同比時作為重要的參考信息，舉例來說，在做周同比分析時，某門店附近學校運動會去年與今年的春季運動會並不在同一周舉行，則同比分析時就要找出舉辦運動會的不同周數去對比。這個現象也能解釋一個問題：為什麼一家優秀的門店店長去了別的門店當店長後，業績不升反降，原因是這個優秀的店長不了解新門店的過去的試錯經驗，也就是說門店的知識沉澱工作不充分，知識都被原來的店長記在大腦里帶走了，沒有沉澱到IT系統中去。而市面上常見的KM知識管理系統流於形式變成OA辦公系統了，最好的做法是把日誌信息記錄到POS系統裡面，作為門店的知識管理系統。
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㈧ 傳統零售業的精準營銷:大數據的魅力
傳統零售業的精準營銷:大數據的魅力__數據分析師考試
當前互聯網公司對數據挖掘可謂賴以生存。目前幾乎所有的用戶體驗產生的數據都可以進行數據挖掘。從傳統零售企業走電子商務，到亞馬遜，淘寶網的精準營銷，大數據給企業帶來的價值不斷凸顯。說到大數據，很難不提到傳統的數據處理，以及大數據對於整個零售行業的影響，那麼我們應該怎麼理解大數據呢？
國內大數據公司信柏科技CEO柏林森指出:大數據是一個動態的洞察、清晰的預測的過程。有了洞察就可以慢慢走進預測。舉例來說，對於傳統的零售企業來說，他的零售模式就會遇到數據瓶頸。以前商家自己其實不知道是哪位顧客來買他的東西，就算商家有了顧客的會員卡，但是如果顧客不掏出這張卡來也是無法知道顧客是誰，即使掏出來會員卡也無法知道顧客的消費偏好及個人家庭情況等。但是有了大數據分析之後，可以對消費者進行全方位的分析，描述消費者畫像，從而對其開展個性化精準營銷。
那麼，大數據能夠讓傳統零售業脫困嗎？業內有兩種觀點。有人認為大數據只是一個數據量的加大。從kb，MB，到GB和TB，計算能力的增強必然導致數據更多；另一種觀點是大數據把原始數據從date變成了信息，再把信息變成了商業。
所以大數據是一個很好的工具，關鍵是如何是使用好這個工具，換算成數值理論的說法，就是怎麼建立網路，怎樣建立商業模式。舉個例子，商品在超市裡面賣，這個賣商品就不是一個簡單的過程。超市需要根據顧客的習慣，在不同時間，不同時段推出不同的款產品，通過什麼的樣的方式進行銷售......這些復雜的過程都需要通過大數據的分析結果進行商品配合和銷售。
隨著大數據商業應用的發展，越來越多的企業認識到大數據的價值，那麼怎麼利用創新型的大數據？一個生動的例子能夠很好的詮釋大數據。在抗日戰爭時期，軍團指揮官往往能通過繳獲的槍支和裝備來確定敵軍司令部的位置。因為繳獲的裝備高級，很大程度上就代表著司令部的位置。這個雖然不是大數據處理的典型例子，但是可以很好解釋如何利用創新型的大數據技術。
其次，還需要大數據團隊的支持。一個企業首先要有數據驅動的意識，作為企業的帶頭人應該首先做一個決策，但是決策制定後，需要一個團隊進行支持。因為很多大數據的應用都是在執行層面，如何對數據進行整合，需要各個系統的數據模型。
總之，傳統零售業向電子商務大數據轉變時，首先要進行決策分析、數據分析，數據整合，團隊執行，這樣才是一個理想的大數據變革。
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㈨ 大數據分析:零售業謀變新路徑
大數據分析:零售業謀變新路徑
只有將客戶數據轉化為洞察，用數據指導營銷計劃和銷售規劃的制定，才能把這些冷冰冰的數字轉化為客戶親密度，將零售商與客戶緊緊綁定在一起。
數據顯示，截止到2013年底，中國電子商務市場交易規模達10.2萬億，同比增長29.9%。在電商呈現如火如荼之勢時，傳統零售業受到擠壓，線上線下遭遇截然不同：客流減少、業績不佳、甚至被迫關閉門店……實體零售業經營陷入困局。面對來自電商的強烈沖擊，實體零售商也開始思索如何謀變，進行了一系列新嘗試。部分不甘淪為「試衣間」的零售商勇敢試水O2O，打通線上線下渠道。來自更多渠道的數據重塑商業模式的同時，也讓零售商看到了其蘊含的商業價值。數據中的豐富客戶洞察也推動了「以客戶為中心」的業務轉型。
大數據時代，亟待突圍的零售商該如何在探索中把握先機，SAS公司結合國外零售商最佳實踐給出了如下建議：
以客戶為中心的數據驅動營銷管理，從多種渠道獲得成功轉型
在技術的幫助下，零售商可以通過社交媒體、移動應用、定位服務和電子郵件等更多渠道與消費者交流。更多溝通橋梁也帶來了更為豐富的客戶信息，而僅僅獲取這些信息是不夠的，只有將客戶數據轉化為洞察，用數據指導營銷計劃和銷售規劃的制定，才能把這些冷冰冰的數字轉化為客戶親密度，將零售商與客戶緊緊綁定在一起。
1.梅西百貨：有的話，只想說給你聽
美國著名連鎖百貨公司梅西百貨設立電商部門Macy』s.com，希望消費者無論在哪裡，都能同步享受最新上市商品和促銷活動，尋找購物魔力。Macy』s.com設立了互聯網客戶洞察部門，利用大數據分析改進個性化營銷、廣告策略等方面，迅猛發展在線渠道營銷，從傳統的線下經營成功轉型為全渠道經營模式。面對激烈的競爭，Macy』s.com亟需關於客戶偏好的更精準實時決策。梅西百貨認為，獲取跨越全渠道的客戶洞察是提高顧客滿意率和營收增長的關鍵。為了更高效地了解和評估在線營銷活動對實體店銷售額的影響，Macy』s.com採用SAS解決方案大大加強分析實力，自此改變了群發通用型電子郵件的低效營銷方式，對客戶進行更精細的分類，針對性地發送促銷郵件。出乎意料的是，郵件發送頻率的降低並沒有減少網站訪問量，郵件退訂率反而減少了20%。
2.Harry & David：嘗嘗分析的甜頭吧
在經歷了經濟衰退帶來的業績下滑之後，美國美食和禮物零售商領軍Harry & David利用分析技術判斷誰是目標客戶，目標客戶希望以何種方式以及何時接收促銷信息以及哪類人群最有可能驅動銷售額增長，從數據中理清未來發展的思路。在開始的幾個月里，營銷團隊在獲取顧客行為和偏好方面取得進展。一年內，在客戶細分、客戶生命周期和並發價值分析上更進一步。三年之內，Harry & David新的客戶維系率上升了14%，顧客帶來的銷售額也增長了7個百分點，高質量忠誠客戶增加了10%。使用SAS? Campaign Management之後，Harry & David獲取了更多有價值的客戶洞察，例如：通過導入外部數據和分析歷史交易行為，他們得出了由社交網路渠道吸引而來的客戶更值得進一步培養這一結論。客戶檔案建模和管理也為銷售情況預測提供了可靠依據。由此，Harry & David嘗到了數據分析的甜頭，走上了數據驅動型的營銷道路。
3.Chico』s：告別猜測，和直覺說再見
成衣女裝零售商Chico』s FAS Inc.在全美境內擁有超過1000家門店。除了實體店外，Chico』s還通過商品目錄和在線渠道開展營銷活動。在面臨行業衰退時，Chico』s決定好好利用多年積攢下來的客戶信息，並由此驅動商業決策。但是，現實遠比想像艱難，來自於Chico』s 旗下的多個品牌數據難以整合，且公司並不具備海量數據處理能力。相較於真實可靠的客戶數據，營銷人員更多倚賴的是直覺。Chico』s需要一個為管理和整合海量數據提供可靠追蹤記錄的系統，並希望業務人員在沒有數據工作人員和程序員的情況下也能使用數據。Chico』s選擇了隨需應變解決方案：營銷自動化（SAS? OnDemand：Marketing Automation）。這是一個包含了一整套預測分析和數據挖掘工具、允許營銷人員計劃、測試和執行任意規模營銷活動的企業級解決方案。
該解決方案幫助Chico』s策劃節假日促銷活動。數據顯示，在使用該解決方案後，Chico』s季度利潤達到1700萬美元，而在上一年同一季度中，Chico』s虧損了4200萬美元。在營銷自動化解決方案的幫助下，Chico』s將客戶進行精細分類，並區別不同推廣活動達到的效果。Chico』s將目標群體劃分為三類，並採取相應行動：第一類顧客為希望第一時間購買新品的消費者。這類顧客能收到包括所有尺寸和價位商品、並標注出新品的商品目錄和郵件。第二類顧客是熱衷於折扣商品的顧客，Chico』s向這類顧客郵寄針對性更強的更薄的商品目錄和促銷傳單。第三類為網站用戶，Chico』s向線上客戶推送符合其消費偏好的電子郵件。
一旦發現銷售不佳的商品，Chico』s即可迅速調整促銷策略。Chico』s挽回了更多的流失客戶，成功率是此前的三倍。通過大數據分析，Chico』s從過往交易記錄中鑒別更受歡迎的商品，並選擇相應的促銷手段。作為一家擁有多個品牌的零售商，通過判斷消費者喜好，如今Chico』s能夠通過策劃促銷活動引導某一品牌忠實顧客也能會光臨旗下另一品牌，帶來了更多潛在銷售機遇。過去需要30天才能出爐的營銷計劃現在只需4天就能策劃完成。團隊也擁有了更快創造精準營銷活動的能力。
通過大數據分析，零售商可以用過往交易記錄指導營銷活動，創造切實符合客戶所需的深入人心的營銷活動，用個性化的消費體驗建立更緊密的客戶關系，最終促進營收增長。
洞察中的精準預測，指導策略規劃
從總結過去和觀察現在中預測未來，是大數據的另一魔力。這也啟發了零售商從一開始的供應環節就在大數據的指導下進行精準且具有可行性的需求預測，由此優化客戶的購買體驗。
DSW：7碼還是9碼，我知道！
不同於成衣的尺碼靈活性，消費者在購買鞋類時必須選擇合腳的尺碼，這對鞋類零售商的供應體系提出了更高要求。美國鞋業零售巨頭DSW利用SAS解決方案整合採購和供貨系統。有了SAS解決方案的合理分配邏輯，DSW對於尺碼供應有了更精準的判斷。這讓「按店鋪所需分配尺碼（size by store）」模型開發成為可能。從前，DSW實行統一標准供貨，12箱包含各個尺碼鞋子的包裹被寄送到各個門店。事實上，有的門店僅僅需要7碼和8碼的鞋子，而它們依然會收到6碼和9碼的貨品。數據分析能夠計算出在減少促銷活動並且無缺貨情況下每個地區所需的特定鞋碼和款式貨品數量和訂單補給量，確保門店內供應充足的正確尺碼貨品，並能實現及時補貨。門店運作更為高效，顧客更少等待，滿意度也大幅上升。
減少IT開支，增加系統靈活性，高性能分析技術創造更高價值
大數據的蓬勃發展催生了具有高度靈活性的技術，例如可視化分析、高性能分析和雲端應用等。得益於隨需應變的高度靈活的技術，零售商大大減少了IT運營的開支，並從更高級的分析中獲取了更有價值的洞察。
SM-MCI：「亞洲百貨之王」的分析利器
「亞洲百貨之王」SM集團旗下的SM Marketing Convergence Inc.（SM-MCI）運作著全菲律賓最大的客戶忠誠度計劃。這一計劃中記錄了每一名顧客在SM集團旗下購物中心消費中所獲積分的情況，存儲了超過十億次的消費記錄，卻並未得到有效利用。SM-MCI需要一種可以促進銷售，改善運營，同時也能增進顧客忠誠度的解決方案。最終，SM-MCI選擇了融合內存分析技術和商業智能高級數據可視化的SAS可視化分析（SAS? Visual Analytics）解決方案。它不僅擁有無與倫比的統計計算能力和速度，還能通過直觀的方式展示分析結果。在新變數添加時也不會產生多餘的數據規劃和提取轉化載入流程。從更加深度的報告中，SM-MCI能夠更加深入地了解消費模式，並鑒別趨勢，以此來及時策劃促銷活動，傳遞更優質服務，提升顧客滿意度，吸引新會員加入，發現有利可圖的追加銷售機會。
在發達國家，電子商務的崛起早已證明其對實體零售業的強烈沖擊，而國外零售商們在對抗沖擊中也累積了更多經驗。這些實踐經驗帶給近年來飽受電商威脅的中國實體零售商更多思考：雲服務、數據可視化和Hadoop等新興技術在零售業落地應用並發展迅猛，為行業注入了活力。
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