實體零售業大數據

A. 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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B. 便利店行業如何通過線下大數據實現快速精準拓店

燒烤攤、麻辣燙、大排檔被定義為中國版的深夜食堂，然而隨著寫字樓的燈火蔓延，便利店也成為了年輕人的深夜棲息地。有別於傳統雜貨鋪，90年代傳入中國的現代便利店呈現規模化和統一管理，行業規模發展迅猛，2019年中國便利店行業實現銷售額2556億元。

隨著行業規模的高速發展，一線城市消費市場開始飽和，外資連鎖便利店也開始走向下沉市場，二三線城市的便利店競爭將會日漸激烈。大數據時代如何利用數據及人工智慧賦能於線下品牌連鎖將是實體零售從業者面臨的難題之一，本文將從便利店現狀及大數據如何賦能的角度，為從業者們提供思考方向。

便利店誕生於美國，因其小型化、高毛利、便利性、精簡SKU等特性，逐漸成為一種新的零售業態。90年代中期，便利店概念開始進入中國。2019年中國便利店門店總數達到13.2萬家，較上年增加了1萬余家。

從單個便利店企業擴張表現來看，石油系便利店（易捷、昆侖好客）在門店擴張上表現搶眼，其次是本土品牌美宜佳和天福，外資便利店則主要分布與一二線城市。

但觀察近年來外資便利店在中國的城市版圖布局：從去年底開始，7-ELEVEn先後在福州、長沙、西安、合肥開設首店，另一家日資便利店羅森行動更為迅速，已於去年在長沙、沈陽、泰州等城市先後開出首店。

對於全國商業格局而言，此次外資便利店的布局，被認為是近年來「市場下沉」的又一個印證，同時也意味著下沉市場連鎖便利店的競爭更加激烈。

隨著 科技 和城市的發展，一線城市的消費市場逐漸飽和，而在二三線城市，連鎖品牌便利店存在著拓店難、無法融入當地市場的問題。

傳統夫妻店投入資本小、受地理位置限制小，經營的可控性比較強，且選址往往在居住地附近。而對於連鎖便利店來說，店鋪選址除了需要考慮周邊的消費市場，更要考慮采購與進貨問題（小街小巷無法統一配貨，增大成本）、客群畫像等。

這時候，傳統的選址方法是通過人工到線下多個目標位置點進行觀察測算，人力和時間成本非常高，且客群畫像無法精準。試想一下如何能夠短時間內通過一個人的外表確定其消費能力呢？

但在大數據時代，這些信息都可以高速便捷獲取。

數位是國內最早一批涉足線下大數據智能應用的大數據 科技 公司，深耕線下人場大數據5年，能夠實時洞察人和場的智能動態數據，高效為企業提供用戶分析、客群畫像和周邊客流。數位對線下零售（如連鎖便利店）有三大價值：

1 快速拓店選址： 數位擁有全維度動態的人場大數據，自有海量數據標簽，覆蓋200+城市，8000萬POI庫，能夠為企業提供批量化的線下人場數據，利於連鎖品牌的規模化拓展。

當品牌進入一個新城市，能夠快速判斷城市不同區域位置信息，幫助品牌根據自己的定位（如社區型/商圈型等）快速有效佔領消費市場，並運用人工智慧演算法對周邊客群、人流方向進行洞察分析，從而利於品牌在商品定位上更趨近於消費者心理。

2 老店數據實時監控： 對於品牌連鎖店來說，許多經營多年的老店面臨著周圍市政或消費環境的變動，如新商場建立、老建築拆遷等。

當老店營業額產生波動時，傳統檢驗方式是線下踩點考證，但客流的變動易觀察，客群畫像的變動卻無法短時間進行判別。數位大數據則能夠第一時間反饋老店周邊市場與客群畫像的變動，及時做出經營方向和商品選擇上的調整。

3 競對商鋪比較： 入駐前，同一片區域內原有的競對商鋪的數量及客流畫像能夠給品牌帶來極高參考價值；開店後，區域內出現新的競對商鋪也是影響店鋪營業額的重要原因。數位線下大數據能夠幫助品牌實時觀察周邊競對環境，分析優劣勢，及時做出經營上的調整；

4 經營模型沉澱： 為什麼同樣開在市中心的兩家店營業額卻大相徑庭？開在醫院對面與開在學校對面哪一家營業額更佳？如何根據人群移動規律調整商品陳列？這些傳統人力難以系統統計的數據，利用大數據可以快速幫助門店沉澱一套方法論，形成品牌自有的經營模型，對品牌進一步布局和拓店有重大參考價值，有效節省新店拓店成本。

品牌便利店"下沉"二三線城市，是城市發展的必然，也極有可能是一次再定義當地消費趨勢的機會。在這樣的前提下，品牌佔領市場的時間顯得尤為寶貴。

零售行業已從「貨——場——人」轉變為大數據時代的「人——貨——場」，提前洞察客流及客群信息，加上當地場景數據，最後再結合品牌本身特性才能夠快速打入當地消費市場，搶占消費份額。

連鎖品牌入駐新城市時投入成本高，傳統的選址方式已不足以支撐品牌的快速拓展，批量化的人場大數據才是現代品牌快速拓展版圖的「秘密武器」。數位基於5年高精度技術的沉澱，擁有全國最大的識別資料庫，在品牌選址、客群洞察及市場營銷中，都能夠為連鎖品牌帶來強有力的決策支持。

C. 什麼是大數據精準營銷平台該平台對零售行業影響與意義

什麼是大數據精準營銷平台？該平台對零售行業影響與意義？下面就我們來針對這個問題進行一番探討，希望這些內容能夠幫到有需要的朋友們。

總體來說，大數據可以協助公司開展營銷戰略的調節和提升，還能協助知名品牌擴展新的顧客和新的銷售市場等，而營銷雲系統軟體，不但能協助傳統式公司進行智能化的轉型發展，還能為公司給予強勁的技術性和信息適用，提升出更合乎品牌調性和客戶個性化的營銷戰略。

D. 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。

E. 零售業擁抱大數據:用數據讀懂消費者

零售業擁抱大數據:用數據讀懂消費者

在過去一年，"大數據"的概念持續加溫，熱度已經覆蓋除互聯網以外的各個行業。關於大數據的概念已經無需再多說，大數據不僅僅是「看起來很美」，如何有效運用大數據創造商機，讓大數據更好的發揮其自身的價值，為企業帶來更多的效益，成為了各個企業亟待解決的問題。

大數據的起源要歸功於互聯網與電子商務，但大數據最大的應用前景卻在傳統產業。一是因為幾乎所有傳統產業都在互聯網化，二是因為傳統產業仍然占據了國家GDP的絕大部分份額。

具體來講，中國最需要大數據服務的行業就是受互聯網沖擊最大的產業，首先是線下零售業，其次是金融業。受電商的沖擊，國內很多零售巨頭都增長嚴重放緩，甚至遭遇負增長，線下零售已經到了不得不變革的危機關頭。我們看到銀泰百貨、王府井百貨、萬達集團這些具有創新意識的傳統巨頭開始利用互聯網和大數據來改造線下商業。坐擁成百上千門店的傳統零售企業，該如何面對迅速興起的互聯網戰場?擁有海量會員信息和購買記錄的傳統零售企業，在逐漸變革的消費市場中如何利用數據優勢迅速搶占市場?

在所有的零售渠道中，實體店占據著絕大多數的市場份額，但是線上渠道的吸引力在迅速增強，並且以中國消費者尤為突出。隨著線上線下購物逐步融為一體，生存和成功將取決於零售商通過各種渠道接觸到消費者的能力，更重要的是其為消費者提供多渠道的無縫連接購物體驗的能力。如今掌握主動權的消費者希望能同時享受線上線下兩種渠道的優點，並將會到那些能夠提供優異的多渠道購物體驗的零售商那裡購物。

如何建立一個線上線下無縫連接的品牌和購物體驗方便消費者的選擇，從而贏得顧客的忠誠度和持久的客戶關系?這些曾經棘手的問題，如今都迎刃而解。國內大數據技術服務商百分點推出的大數據管理平台(BigDataManagement，以下簡稱「BDM」)通過整合第一、二、三方的用戶數據，對數據進行清洗、加工和建模，為企業的戰略、運營、管理、市場、營銷等提供各種數據產品和應用。傳統零售業擁有海量數據。每天，每筆交易、每個訂單、每次促銷、都會產生無數的數據。一個值得關注的現狀是，目前大部分的企業還沒有將這個數據利用起來。這些數據的整合和解讀將是企業無形的資產，並成為企業最大的優勢，幫助傳統零售企業在瞬息萬變的互聯網市場迅速搶佔一席之地。

那麼，零售商們應該如何將大數據運用到商業活動中呢?來看看百分點是如何描繪的。

A用戶是一位標準的攝影發燒友，我們知道他最常瀏覽的網站就是「攝影愛好者論壇」。某天當A用戶打開一個網站准備瀏覽今天的新聞，卻被相機廠商發布在網站首頁的廣告迅速的吸引。A用戶發現正是他關注的「新款鏡頭」，於是A用戶決定去實體店看看。是的，百分點BDM通過A用戶的瀏覽習慣等知道他是個理智型消費者」。

當A用戶來到實體店時，一場數字化旅程即將開始。作為某商城的會員，A用戶用商城會員卡買了咖啡，發現購物小票上顯示「會員今日購買數碼類產品享受9.0折優惠。登陸該商城免費的Wi-Fi時，A用戶又收到商城推送的個性化推薦信息「最新款鏡頭，今日購買可低價換購相機包」。最終，A用戶以優惠的價格買下了心儀已久的「最新款鏡頭」，並得到了「x商城」低價換購的「相機包」。

在上面的故事中,「攝影愛好者論壇」、「相機廠商」、「網站」、「商城」都是百分點大數據家族的一員。百分點BDM收集社交媒體、論壇和第三方的海量數據，並加以分析整合，宏觀用戶畫像顯示「85%的消費者在購買單反之後的兩年內會購買鏡頭。」

以上只是百分點BDM對用戶分群、畫像，並將這些信息利用到商業活動中的舉例。事實上，98%的中國消費者希望零售商能夠利用他們掌握的信息提供個性化的促銷和建議。在這個領域中，百分點關注兩方面的內容，一是將線上線下數據的打通，為用戶提供一致的購物體驗;二是將電商的經驗運用到傳統賣場，為他們提供新的營銷手段。

百分點BMD通過對海量數據的整合和解讀更好地了解和預測消費者行為，掌握消費者偏好和需求甚至終生客戶價值，以便把握住全新的促銷機會，為他們提供更多個性化的產品和服務。通過融合多方數據，零售商為消費者提供創新的購物體驗，促進消費者的品牌忠誠度和重復購買，進一步實現零售商的利潤和市場份額的增長。

作為大數據服務商百分點一直致力於大數據的技術的研發和應用。百分點利用大數據分析技術為用戶畫像，以及利用用戶畫像來幫助企業實現個性化服務。在任何一門生意中，能夠讀懂用戶並分析用戶數據來預見未來都是行之有效的，這也是未來商業創新發展的必由之路。

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F. 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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G. 傳統零售業運用大數據思維的四大要點

傳統零售業運用大數據思維的四大要點

大數據不是一天冒出來的，不管是統計學還是模糊數學，做生意的人對概率是有心中有數的——什麼時間什麼地點投什麼樣的廣告差不多帶來多少收益他們明明白白清清楚楚的，他們更厲害的人，通過營造環境氛圍及訓練員工專業度熱情度來提高成交的概率，有的特厲害的，只要進來人，就不會讓人空手走出去。那為什麼這么厲害在大數據面前就敗得一塌糊塗了呢？我們先不揣測終端零售商對概率背後的「規律」進行分析的不夠，只邏輯倒推一下，想清楚幾個問題：

1、消費者從哪來的？

是自然流量？

是藉助大商場大商超？

商超是怎麼聚人氣的？

選擇什麼樣的地點才是科學的？

和您做同一品類商品的，哪家比您好？人家是怎麼吸引消費者的？

2、每日銷售數據是記賬用的，還是反饋到設計及生產部門？

各個商品品類數據細化到什麼程度？有沒有分析？

從數據是否能看出單店和全國各店所有單品排行情況？

根據排行情況，區域銷售走勢，如果放到全年裡是什麼情況？如果放到若干年裡，有什麼規律，波浪線的趨勢是什麼樣的？

3、產品是廠家生產的，是消費者需求拉動生產的，還是廠家設計人員創造了需求？

您是掌控了設計和終端渠道，還是只是銷售終端的售賣機器？還是從批發或是代理那拿貨？

您的企業移動互聯上展示的是什麼內容？是否引導挖掘消費者潛在的需求，從而設計開發系列主題產品，在批量生產的情況下滿足消費者的個性化需求？

在靈活反應上，您的新品從設計到生產再到消費者手中時間是一周是半個月？

如何讓所有商品在工業信息化時代都實現「前店後廠」那樣新鮮？

4、利益分配上是共享還是壟斷？

每售賣出一個單品，設計者、生產線上工人、終端消費員，廠家、代理商是否利益都掛鉤了？

不管是線上推廣線下體現後然後在線上購買，還是直接線上購買，還是線下傳統售賣，線上線下數據同步的同時，如何各方利益照顧得到且起到競爭作用？

總之，解決了上述問題，傳統零售業的冬天也有梅花怒放燃燒的迎春紅！

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H. 實體店翻身的機會來了​，牢記這4個核心，抓住新零售趨勢

純電商和純實體店都將消失，未來零售業想要發展，就要打通線上線下，依託互聯網、雲計算及大數據，搭建新零售模式。

當新零售的時代來臨，未來將會產生4大商機，實體店是最大的受益者！

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近兩年實體店大量倒閉，主要是由於人們的消費結構變了。

尤其是智能手機普及以後，人們大量的時間都停留在線上。

因此人們會選擇通過線上的電商、社交媒體場景去消費。

在生活中經常會有這樣的一種現象，就是無論購買任何商品，會先到實體店去試款，然後在掃碼識別到線上消費。

那麼當人們的消費結構改變了，實體店想要生存，同樣也要轉變經營思維。

也就是說，要順應市場的需求，就要弱化實體店的賣貨功能，把實體門店作為體驗場景。

比如我們是做服裝行業的，可以在商業綜合體內開始體驗店，消費者可以到實體店去體驗。

當消費者在線下試穿滿意後，可以選擇到在線下交易，也能掃碼到線上下單。

這樣消費者可以同時選擇多家店的服裝，收藏到購物車，然後回家對比後搭仔然後在下單。

2

未來的實體店想要打造上述的購物場景，必須要打造一套屬於自營式商城。

可以通過線下作為體驗店和流量入口，把線下的客戶導入線上。

這樣就能夠與用戶保持實時連接，通過公眾號為用戶推薦軟文及營銷內容，驅動二次消費。

同時在公眾號的基礎上，可以搭建一套小程序系統，作為線上的商品載體。

後續消費者可以通過公眾號看內容，在小程序商城下單，最終可以提升用戶的價值。

在自營式商城的基礎上，實體店就可以實現內容營銷、私域直播、搭建會員管理系統，獲取用戶的畫像和數據。

3

對於擁有200家以上連鎖店或者直營店實體商家而言，除了可以藉助私域場景打造自營式商城，也能夠藉助短視頻打造公域小店。

連鎖企業可以以城市為單位，打造短視頻同城號矩陣。最終的目的是藉助短視頻做內容營銷，吸引大量本地粉絲。

如一個省會城市，開了20家下線化妝品店，可以通過短視頻，把同城的客戶引流到線下消費。

但想要實現這個目標，就要通過短視頻內容為消費者提供產品以外的附加值。

同時在發布內容的時候，要通過門店和優惠券的功能，提升客戶的消費頻次。

也就是說，同城的消費者在看內容的時候，可以通過視頻了解產品賣點，有消費意向的可以領取優惠券到下線核銷，或者到線上小店購物。

當通過公域流量吸引大量客戶，就能夠提升實體店的客流量，就可以把弱關系的客戶導入私域商城，變成私域流量和會員，提升復購率。

有人可能會問，可以通過線上引流，也可以在線上小店消費，那麼要實體店的作用是什麼呢？

其實，實體店不僅可以做體驗，也能夠作為信任背書，作為聚會的場所。

以同城短視頻+線上小店為例，客戶知道我們有線下店的，消費的答枝消時候就會更放心。

而且，當我們積累大量的私域流量和會員後，也可以把實體店作為聚會的場所，定期可以舉辦會員活動，與用戶建立強關系。

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在新零售時代，實體店想要提升客流量和整體業績，也可以運用共享經濟的思維，在自營式商城的基礎上，打造依託社交裂變機制，讓所有的用戶參與傳播推廣。

如只要是我們的會員用戶，在看完營銷軟文、干貨內容後，只要分享到社交空間，就可以獲取積分。

積分可以在商城兌換商品，也能夠抵用現金。相當於我們可以藉助會員去裂變會員，增加整體的客流量和業績。

同理，會員也可以申請成為自營式商城的虛擬店主，只要分享店鋪或者商品鏈接，帶來新客、產生交易清知就可以獲得獎勵及分潤。

在新零售的基礎上，藉助社交裂變，打造社交新零售模式，最適合的就是大的連鎖企業。

相當於把每個用戶都作為了一個店主，依託用戶的社交空間作為經營空間，利用用戶的碎片時間增加經營時間，最終提升整體的業績。

不過想要實現這個目標，除了把實體店作為體驗場景，也可以作為招商的渠道，通過線下門店做交流會、做賦能、培養更多的店主。

I. 傳統零售企業在互聯網+背景下如何擁抱大數據

傳統零售企業在互聯網背景下擁抱段山譽大唯晌數據的方法為：
1、理解關心消費者的需求，做好品牌規劃。
2、需要握段線上線下結合，內部基於大數據做營銷，外部與流量方合作。

J. 新零售時代，大數據智能如何運用到銷售業務

首先，聲明一個觀點，「不管是哪個時代，只要企業還是要創造客戶價值，還需要人與人之間的溝通，銷售就不會消亡」，借一句名言，「銷售永遠不死，只是需要不斷修行」。說幾點理由，

1）新零售時代，客戶體驗最重要。「無人便利店」等替代的不是銷售員，而是只會做簡腔核基單工作（如收款，野蠻推銷）的店員。其實能與客戶進行感情溝通，對商品和服伍謹務具備專業知識等，恰恰是各小區門口便利店的關鍵需求。好的體驗離不開有「溫度」的人，這點從星巴克，7/11等都有體現。

2）2C生意，很多人認為產品最重要，產品經理大行其道。但目前還沒有一款「偉大產品」是埋頭開發，一出來就大行天下的。產品需要收集客戶需求（不是只做客戶需求），需要讓用戶知道，需要用戶使用轉換，即使一切都通過線上完成，也要有「連接」把產品與用戶連起來。大家都了解，最有效的連接是人，是人與人之間的關系，最有效的傳播是建立在信任度連接之上的傳播。網紅就是一種變型過的銷售，只不過從技能上多了一些社交，內容媒體等要求。以後的生意模式也許會流行S2B2C。S是大的品牌商，保證產品質量，提高效率，降低價格；B是一些由專業「達人」構成的小B，通過便利店，工作室，小眾社群等手段運營用戶，把S的商品或服務專業化，高體驗地傳遞給C端用戶，本質上是承接了S端的很多銷售任務。（OPPO，vivo遍布在各零售終端導購員就是一種雛形）

3）流量越來越貴，大家會逐漸把運營重點從引流拉新轉移到維護好老客戶，銷售既要做好產品銷售轉換，也需要能解決用戶問題，維護氏兆好老客戶，對其綜合能力要求越來越高，以後的分工不會把崗位按用戶不同階段劃分的那麼細（以前分市場，銷售，售後服務等，其實更多考慮的工業時代的企業內部效益，對最終用戶的體驗反而是不一致的，會有損害），而是把用戶分群，由一個銷售組織來完成用戶全生命周期的運營。這對組織管理，績效考核，任務協同等都提出了新要求。

4）新技術應用到銷售管理中，不僅僅是為了規范流程，提高效率等作用，也會在增強體驗，改善情感交流等方面有很大空間。游戲化銷售技能培訓和過程管理，智能匹配等大數據演算法都是很好的一些嘗試。