㈠ 传统零售业的精准营销:大数据的魅力
传统零售业的精准营销:大数据的魅力__数据分析师考试
当前互联网公司对数据挖掘可谓赖以生存。目前几乎所有的用户体验产生的数据都可以进行数据挖掘。从传统零售企业走电子商务，到亚马逊，淘宝网的精准营销，大数据给企业带来的价值不断凸显。说到大数据，很难不提到传统的数据处理，以及大数据对于整个零售行业的影响，那么我们应该怎么理解大数据呢？
国内大数据公司信柏科技CEO柏林森指出:大数据是一个动态的洞察、清晰的预测的过程。有了洞察就可以慢慢走进预测。举例来说，对于传统的零售企业来说，他的零售模式就会遇到数据瓶颈。以前商家自己其实不知道是哪位顾客来买他的东西，就算商家有了顾客的会员卡，但是如果顾客不掏出这张卡来也是无法知道顾客是谁，即使掏出来会员卡也无法知道顾客的消费偏好及个人家庭情况等。但是有了大数据分析之后，可以对消费者进行全方位的分析，描述消费者画像，从而对其开展个性化精准营销。
那么，大数据能够让传统零售业脱困吗？业内有两种观点。有人认为大数据只是一个数据量的加大。从kb，MB，到GB和TB，计算能力的增强必然导致数据更多；另一种观点是大数据把原始数据从date变成了信息，再把信息变成了商业。
所以大数据是一个很好的工具，关键是如何是使用好这个工具，换算成数值理论的说法，就是怎么建立网络，怎样建立商业模式。举个例子，商品在超市里面卖，这个卖商品就不是一个简单的过程。超市需要根据顾客的习惯，在不同时间，不同时段推出不同的款产品，通过什么的样的方式进行销售......这些复杂的过程都需要通过大数据的分析结果进行商品配合和销售。
随着大数据商业应用的发展，越来越多的企业认识到大数据的价值，那么怎么利用创新型的大数据？一个生动的例子能够很好的诠释大数据。在抗日战争时期，军团指挥官往往能通过缴获的枪支和装备来确定敌军司令部的位置。因为缴获的装备高级，很大程度上就代表着司令部的位置。这个虽然不是大数据处理的典型例子，但是可以很好解释如何利用创新型的大数据技术。
其次，还需要大数据团队的支持。一个企业首先要有数据驱动的意识，作为企业的带头人应该首先做一个决策，但是决策制定后，需要一个团队进行支持。因为很多大数据的应用都是在执行层面，如何对数据进行整合，需要各个系统的数据模型。
总之，传统零售业向电子商务大数据转变时，首先要进行决策分析、数据分析，数据整合，团队执行，这样才是一个理想的大数据变革。
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㈡ 大数据将推动零售业技术变革
大数据将推动零售业技术变革
建设强大的数据中台，实现线上线下数字化打通，重构“人、货场”，是新零售的重要内涵。业内人士指出，2018年将是大数据从技术阶段向应用阶段高速发展的一年，大数据未来在物联网、区块链、智慧城市、AR、VR、AI、语音识别等方面都值得关注，这在不久的将来或深刻改变零售业的未来。
线下零售大数据应用刚起步
近日高鑫零售公布年报，2017年实现营业收入1023.20亿元，同比增长1.9%；2017年净利润为30.20亿元，同比增长14.9%。这是阿里入住高鑫新零售的第一年，招商证券指出，虽然阿里入股高鑫在短期内并未给高鑫业绩带来大幅改善，但是阿里的互联网基因和大数据资源加速了高鑫的线上线下整合。
在阿里与高鑫的合作中，目前仍是线上大数据指导线下商品管理，大润发华东20个城市的167家门店上架了天猫超市百万件商品，这些商品由阿里大数据根据周边消费者喜好筛选商品，并由天猫供应链优化供货方案。招商证券指出，虽然这些商品销售状况有好有坏，但整体上调整了门店的经营体系和业务链路。
基于模式和技术优势，线上零售数据的采集和大数据技术的应用已相当成熟，相比之下，线下零售大数据技术的应用还处于起步阶段。中国连锁经营协会会长裴亮曾指出，大数据技术在零售业的应用还没有发挥出来，目前来看，零售企业不掌握大数据，如何与握有大数据的企业进行合作，共同开始大数据在零售业的应用，还处在探索的过程中。
从发展现状来看，线下零售应用大数据技术首先面临的技术难点是数据采集。专家指出，线下零售店由于技术限制和消费者更加碎片割裂的行为，很难根据消费者ID数据与商品销售、店铺库存、物流等数据进行打通连接，尤其消费者店铺行为偏好数据的获取。
这方面，同时拥有门店优势和互联网基因的零售企业将占据优势。苏宁易购向中国证券报记者表示，在苏宁易购云店内的已经开始全面打造线下门店客流数据分析的“苏宁北斗”系统。该产品的上线，标志着苏宁易购在门店端开始采用类似线上页面运营的流量运营逻辑，“从用户进店以及在门店内的动线变化，进行线上UV到四级页面浏览路径的分析，对门店商品布局、用户习惯分析将有巨大的帮助”。预计到2019年，苏宁易购将会把人脸识别系统和北斗系统相结合，使监测数据更加精准，并将为后期会员服务、会员运营的优化提供数据依据。
推动零售业技术变革
苏宁控股集团董事长张近东表示，2018年将是大数据从技术阶段向应用阶段高速发展的一年，“大数据未来在物联网、区块链、智慧城市、AR、VR、AI、语音识别等方面都值得关注，这在不久的将来或深刻改变零售业的未来”。
中国电子商务研究中心主任曹磊表示，过去数据只在销售端和营销端驱动，今后还将向商品端、供应链端、仓储物流乃至生产端来进行全方位驱动。过去商品和用户是零售商和电商最核心的资产，在大数据时代，大数据将成为他们最核心的资产。
基于对线上线下数据打通的重视，2017年国美落地蒲公英计划，完成国美在线、国美Plus、国美管家、国美海外购、国美酒窖整合成国美APP，连接线上线下，以互联网为基础、数据为核心，打造线上交易、线下体验的共享零售双平台。通过实施蒲公英计划，国美线上线下的供应链数据、交易数据、服务数据、会员数据全面打通，汇聚为国美的数据中台，形成大数据工厂。
在大数据的支持下，国美升级了后服务体系，推出“扬帆计划”，实现订单配送、安装服务、维修服务、客户服务全周期的可视化、标准化，打通厂家后台数据，首创保内维修一键预约功能。
从整个产业链来看，大数据的最高效应用将是从生产端开始就实现定制，对此，已有零售业开始布局。国美将大数据应用于供应链，用C2M反向定制、家生活品类和智能产品横向延展、驱动精准选品和营销，进而与第三方供应链形成补充，提升零售效率，满足消费者品质化、个性化、智能化的产品需求，促进品质升级，优化商品结构。
㈢ 如何利用大数据精准营销进行商品拓客
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉版、管理和处理的数据集权合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop
㈣ 如何看待大数据、AI等新技术的出现对零售业的影响
这个问题非常大，写篇论文，甚至写篇专著都不为过，以下只描述一个很小的细节吧，希望能够见微知著。
传统零售业（线下商超）和近十几二十年的线上零售业（传统B2C商城、微商等）的整个销售过程是由商家主导的，换句话说，生产什么、销售什么、怎么销售等所有环节都是以商家为主的，消费者的需求只能通过事后销售业绩以及商家的主动调研完成。这导致了商品的售卖，以及销售策略的制定具有一定盲目性和随机性。
但大数据和所谓AI的出现已经逐渐改变了这种模式，商家通过收集大量消费数据，这不仅仅包括消费者的历史消费行为，还包括消费者的社交数据、交通出行数据、金融信用数据等一系列数据，通过对这些数据融合，展开对消费者主动且全面的画像，在已经确知消费者的消费倾向和消费习惯后，非常有针对性地圈定售卖品、制定销售策略等一系列细节。而后续消费者的消费行为又一次次对这次指定的销售策略进行反馈修正，让商家掌握的消费者画像越来越准确。
这直接导致了从商品的生产、批发到零售，乃至到配送都全面从以商家主导转变为以消费者主导，消费者的购买意愿和购买习惯成为了决定零售商家业绩的关键因素。处在这种浪潮中商家，如果跟不上潮流，不能对消费者的消费习惯进行精确定位，一定会被淘汰，这也能够解释为什么现在小商家非常注重消费者的购买体验，因为他们往往不具备大数据分析的能力，他们只能通过柔性的服务和完善的售后来弥补他们不了解消费者的短板。
以上就是从商家和消费者角色的转变过程中，尝试谈谈大数据的影响，希望对你有启发，谢谢。
㈤ 大数据技术可以为零售行业带来那些重大变革
1、零售业的商品采购，不需要漫无目的，而可以根据购买习惯进行采购
2、商品溯源根据方便，倒闭零售的商品品质要求更高
㈥ 传统零售业的精准营销 大数据的魅力
传统零售业的精准营销：大数据的魅力
当前互联网公司对数据挖掘可谓赖以生存。目前几乎所有的用户体验产生的数据都可以进行数据挖掘。从传统零售企业走电子商务，到亚马逊，淘宝网的精准营销，大数据给企业带来的价值不断凸显。说到大数据，很难不提到传统的数据处理，以及大数据对于整个零售行业的影响，那么我们应该怎么理解大数据呢？
国内大数据公司信柏科技CEO柏林森指出:大数据是一个动态的洞察、清晰的预测的过程。有了洞察就可以慢慢走进预测。举例来说，对于传统的零售企业来说，他的零售模式就会遇到数据瓶颈。以前商家自己其实不知道是哪位顾客来买他的东西，就算商家有了顾客的会员卡，但是如果顾客不掏出这张卡来也是无法知道顾客是谁，即使掏出来会员卡也无法知道顾客的消费偏好及个人家庭情况等。但是有了大数据分析之后，可以对消费者进行全方位的分析，描述消费者画像，从而对其开展个性化精准营销。
那么，大数据能够让传统零售业脱困吗？业内有两种观点。有人认为大数据只是一个数据量的加大。从kb，MB，到GB和TB，计算能力的增强必然导致数据更多；另一种观点是大数据把原始数据从date变成了信息，再把信息变成了商业。
所以大数据是一个很好的工具，关键是如何是使用好这个工具，换算成数值理论的说法，就是怎么建立网络，怎样建立商业模式。举个例子，商品在超市里面卖，这个卖商品就不是一个简单的过程。超市需要根据顾客的习惯，在不同时间，不同时段推出不同的款产品，通过什么的样的方式进行销售......这些复杂的过程都需要通过大数据的分析结果进行商品配合和销售。
随着大数据商业应用的发展，越来越多的企业认识到大数据的价值，那么怎么利用创新型的大数据？一个生动的例子能够很好的诠释大数据。在抗日战争时期，军团指挥官往往能通过缴获的枪支和装备来确定敌军司令部的位置。因为缴获的装备高级，很大程度上就代表着司令部的位置。这个虽然不是大数据处理的典型例子，但是可以很好解释如何利用创新型的大数据技术。
其次，还需要大数据团队的支持。一个企业首先要有数据驱动的意识，作为企业的带头人应该首先做一个决策，但是决策制定后，需要一个团队进行支持。因为很多大数据的应用都是在执行层面，如何对数据进行整合，需要各个系统的数据模型。
总之，传统零售业向电子商务大数据转变时，首先要进行决策分析、数据分析，数据整合，团队执行，这样才是一个理想的大数据变革。
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㈦ 大数据给零售行业带来的商业价值
大数据给零售行业带来的商业价值
在大数据推动的商业革命暗涌中，要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数据驱动的新生代商业格局淘汰。
最早关于大数据的故事发生在美国第二大的超市塔吉特百货(Target)。孕妇对于零售商来说是个含金量很高的顾客群体。但是他们一般会去专门的孕妇商店而不是在Target购买孕期用品。人们一提起Target，往往想到的都是清洁用品、袜子和手纸之类的日常生活用品，却忽视了Target有孕妇需要的一切。那么Target有什么办法可以把这部分细分顾客从孕妇产品专卖店的手里截留下来呢?
为此，Target的市场营销人员求助于Target的顾客数据分析部(Guest Data & Analytical Services)的高级经理Andrew Pole，要求他建立一个模型，在孕妇第2个妊娠期就把她们给确认出来。在美国出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，那时候Target再行动就晚了，因此必须赶在孕妇第2个妊娠期行动起来。如果Target能够赶在所有零售商之前知道哪位顾客怀孕了，市场营销部门就可以早早的给他们发出量身定制的孕妇优惠广告，早早圈定宝贵的顾客资源。
可是怀孕是很私密的信息，如何能够准确地判断哪位顾客怀孕了呢?Andrew Pole想到了Target有一个迎婴聚会(baby shower)的登记表。Andrew Pole开始对这些登记表里的顾客的消费数据进行建模分析，不久就发现了许多非常有用的数据模式。比如模型发现，许多孕妇在第2个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜;在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。最后Andrew Pole选出了25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。
那么，顾客收到这样的广告会不会吓坏了呢?Target很聪明地避免了这种情况，它把孕妇用品的优惠广告夹杂在其他一大堆与怀孕不相关的商品优惠广告当中，这样顾客就不知道Target知道她怀孕了。百密一疏的是，Target的这种优惠广告间接地令一个蒙在鼓里的父亲意外发现他高中生的女儿怀孕了，此事甚至被《纽约时报》报道了，结果Target大数据的巨大威力轰动了全美。
根据Andrew Pole的大数据模型,Target制订了全新的广告营销方案，结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。Andrew Pole的大数据分析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广，从Andrew Pole加入Target的2002年到2010年间，Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。
我们可以想象的是，许多孕妇在浑然不觉的情况下成了Target常年的忠实拥泵，许多孕妇产品专卖店也在浑然不知的情况下破产。浑然不觉的背景里，大数据正在推动一股强劲的商业革命暗涌，商家们早晚要面对的一个问题就是：究竟是在浑然不觉中崛起，还是在浑然不觉中灭亡。
大数据是谁?
大数据炙手可热，但是能说清楚大数据是什么的人却不多。要真正弄明白什么是大数据，我们首先得看看Target是怎么收集大数据的。
只要有可能，Target的大数据系统会给每一个顾客编一个ID号。你刷信用卡、使用优惠券、填写调查问卷、邮寄退货单、打客服电话、开启广告邮件、访问官网，所有这一切行为都会记录进你的ID号。
而且这个ID号还会对号入座的记录下你的人口统计信息：年龄、是否已婚、是否有子女、所住市区、住址离Target的车程、薪水情况、最近是否搬过家、钱包里的信用卡情况、常访问的网址等等。Target还可以从其他相关机构那里购买你的其他信息：种族、就业史、喜欢读的杂志、破产记录、婚姻史、购房记录、求学记录、阅读习惯等等。乍一看，你会觉得这些数据毫无意义，但在Andrew Pole和顾客数据分析部的手里，这些看似无用的数据便爆发了前述强劲的威力。
在商业领域，大数据就是像Target那样收集起来的关于消费者行为的海量相关数据。这些数据超越了传统的存储方式和数据库管理工具的功能范围，必须用到大数据存储、搜索、分析和可视化技术(比如云计算)才能挖掘出巨大商业价值。
大数据的商业价值
大数据这么火，因此很多人就跟起风来，言必称大数据，可是很多人不但没搞明白大数据是什么的问题，也不知道大数据究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商业价值。这样瞎子摸象般的跟风注定了是要以惨败告终的，就像以前一窝蜂地追逐社交网络和团购一样。那么大数据究竟能往哪些方面挖掘出巨大的商业价值呢?根据IDC和麦肯锡的大数据研究结果的总结，大数据主要能在以下4个方面挖掘出巨大的商业价值：对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动;运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率;提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率;进行商业模式、产品和服务的创新。笔者把他们简称为大数据的4个商业价值杠杆。企业在大踏步向大数据领域投入之前，必须清楚地分析企业自身这4个杠杆的实际情况和强弱程度。
1、对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。本文开头Target的故事就是这个杠杆的案例，瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和大数据的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。比如在大数据时代之前，要搞清楚海量顾客的怀孕情况，得投入惊人的人力、物力、财力，使得这种细分行为毫无商业意义。
2、运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和大数据分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。大数据技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。
3、提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。大数据能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把大数据成果和大数据能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用大数据创造商业价值。这个杠杆的案例是关于沃尔玛的一个故事。
沃尔玛开发了一个叫做Retail Link的大数据工具，通过这个工具供应商可以事先知道每家店的卖货和库存情况，从而可以在沃尔玛发出指令前自行补货，这可以极大地减少断货的情况和供应链整体的库存水平。在这个过程中，供应商可以更多的控制商品在店内的陈设，可以通过和店内工作人员更多地接触，提高他们的产品知识;沃尔玛可以降低库存成本，享受员工产品知识提高的成果，减少店内商品陈设的投入。综合起来，整个供应链可以在成本降低的情况下，提高服务的质量，供应商和沃尔玛的品牌价值也同时得到了提升。通过在整条供应链上分享大数据技术，沃尔玛引爆了零售业的生产效率革命。
4、进行商业模式，产品和服务的创新。大数据技术使公司可以加强已有的产品和服务，创造新的产品和服务，甚至打造出全新的商业模式。这个杠杆将引用Tesco为案例。Tesco收集了海量的顾客数据，通过对每位顾客海量数据的分析，Tesco对每位顾客的信用程度和相关风险都会有一个极为准确的评估。在这个基础上，Tesco推出了自己的信用卡，未来Tesco还有野心推出自己的存款服务。
大数据的商业革命
通过以上4个杠杆，大数据能够产生出巨大的商业价值，难怪麦肯锡说大数据将是传统4大生产要素之后的第5大生产要素。大数据对市场占有率、成本控制、投入回报率和用户体验都会起到极大的促进作用，大数据优势将成为企业最值得倚重的比较竞争优势。根据麦肯锡的估计，如果零售商能够充分发挥大数据的优势，其营运利润率就会有年均60%的增长空间，生产效率将会实现年均0.5%-1%的增长幅度。在大数据这个概念炒热起来的当下，人们才发现像沃尔玛、Target、亚马逊、Tesco这样的商业巨头已经不声不响地运用了大数据技术好多年，用大数据驱动市场营销、驱动成本控制、驱动产品和服务创新、驱动管理和决策的创新、驱动商业模式的创新。许多商界骄子慨叹竞争不过Target们的不解之谜也终于告破。
在大数据推动的商业革命暗涌中，与时俱进绝不仅仅是附庸风雅的卡位之战，要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值，要么被大数据驱动的新生代商业格局淘汰。这是天赐良机，更是生死之战。成功者将是中国产业链升级独领风骚的枭雄，失败者拥有的只有遗憾。
以上是小编为大家分享的关于大数据给零售行业带来的商业价值的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
㈧ 零售行业的大数据分析该怎么去做有案例之类的可以参考吗
零售行业对接大数据也是个不错的选择，下面我简述下我的看法：
1，通过门店客流监控，制定营销推广方案，辅助运营决策。
2、利用大数据的优势调研顾客特征，帮助深刻认知、理解和找到目标消费者群体。
3、发挥大数据的优势，监测地域人流量从而进行选址决策
4、分析客群画像，全面掌握客群属性及兴趣、品牌关注。
5、以定制化精准营销服务形式，通过大数据海量渠道资源进行规模化曝光。
6、通过对会员、到店顾客以及商圈与全网潜在客群的行为意图、兴趣偏好等动态数据深度分析，进行精准营销。
希望我的回答能帮助你，若还要不清楚的地方可向我提问。