『壹』 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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『貳』 大數據技術可以為零售行業帶來那些重大變革
1、零售業的商品采購，不需要漫無目的，而可以根據購買習慣進行采購
2、商品溯源根據方便，倒閉零售的商品品質要求更高
『叄』 大數據人才儲備對零售業未來有何影響
大數據人才儲備對零售業未來有何影響
現在已經進入了大數據時代，所有的企業必然未來會觸碰大數據。零售行業實際上是最早觸碰大數據的，而且也是在所有行業中對大數據非常敏感的一個行業，最主要的原因，是因為零售行業與生俱來具有非常好的大數據基礎。
中國的零售商們，很多年前就已經對企業的數據，企業內部的營運數據，銷售數據進行了有效的存儲，這些對於零售商而言，在進入大數據時代以後都是非常寶貴的財富。
零售業的數據融合
現在零售行業經常使用到的研究方法。第一個是用戶畫像功能，它是通過對大量的用戶數據進行分析，把它進行分類，比如說年齡、性別、文化、收入，還有消費者的喜好。對消費者進行數據的建模和分析，幫助企業准確的對用戶進行定位，進而引導銷售。因此，零售商會使用到興趣圖譜，興趣圖譜是把人與人之間共同的興趣繪畫成圖譜，分享他們共同的興趣，找到同類客戶相應的核心需求，進而引導零售行業准確地進行營銷。
第二個是輿情分析，通過對社交大數據的研究，更好的了解客戶對於產品各個方面的感受所帶來的一些觀點、評價、意見，提高客戶的購物感受。
第三是動態定價，是通過對線上線下大量的數據，大量的價格數據進行判斷。現在國外越來越多零售行業開始使用電子貨架標簽，這樣通過線上線下價格數據的調整，使電子標簽的普及，使動態定價成為了可能。
以上的功能全部是大數據作為支撐，大數據體量增長變得越來越快，最近兩年所產生的數據量已經是人類歷史數據的總和，五年以後每天甚至每一個小時產生的數據都可能是之前人類歷史數據的總和，大數據已經進入到指數級增長的階段，數據無所不在。
大數據已經成為了美國國家戰略，奧巴馬說過一句話：大數據是未來的石油。中國政府對於大數據方面也越來越重視，越來越關注。
6月24日，國務院發出《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》，裡面提出了很多扶持大數據，引導大數據發展的意見。而在年中李克強總理主持的互聯網+會議上則明確提到要盡快構建自己的數據化服務平台，以免在大數據時代落伍。
大數據崛起
在麥肯錫在全球研究院的一份研究報告中，大數據對美國企業的影響，包括醫療、公共管理、製造業，當然還有很重要的是零售業。大數據的應用讓美國的零售行業平均利潤增長超過了60%，這個數據不是最新的。隨著大數據的蓬勃發展，它給企業帶來的影響會越來越大。
大數據為什麼會產生？這是因為大數據體量的增長，使原來不可能找到的核心數據成為了可能，使原來不可能分析的決策結果成為可能。所以大數據直接影響到了企業的決策，它可以幫助企業做到更精準的決策，這意味著企業可以承擔更低的營運風險，得到更多的利潤。所以大數據不需要炒作，因為大數據給企業帶來實實在在的價值。
中國才剛剛進入大數據時代，可以叫做大數據1.0時代，很多企業要應用數據進行分析，首先要構架自己的數據化存儲的平台，而數據化存儲的平台是依靠技術來實現因為大數據是對接企業最後一公里的服務，它是通過數據的深度分析來完成的，沒有分析，只有數據，無法使企業創造價值。
隨著開源結構越來越多，技術構建的費用門檻也會越來越低，甚至將來有些技術會免費。不少大數據平台應用了很多的技術，提供公益的，免費的服務。換言之，那就是說技術沒那麼重要，那麼什麼最重要呢?深度的分析和對企業未來的預測能力才是不可替代的。從這點上講，大數據的核心不是技術，大數據的核心是分析能力。
很多人會說大數據離我們比較遠，畢竟大數據很新，也許需要等一等，看一看，不必那麼早的觸碰。20年前，互聯網剛剛進入中國，每一個人也會有這樣那樣的想法，覺得早、晚，在裡面猶豫，但是互聯網20年創造了太多的奇跡，大數據現在就在不斷地創造奇跡。
如果和20年前一樣等下去的話，無論是企業或是國家都可能會喪失新的發展和增長的機會。而且大數據能使企業經過應用，會看到立竿見影的作用。因此，明智的企業已經開始收集數據，分析數據，要從今天開始，要從現在開始。
企業現在運營的業務和所有行為都可以轉化成數據，未來在大數據時代，對數據的營運就是對業務的營運。如果今天不收集數據，不應用數據，到未來沒有數據的時候，就無法開展業務。
可以說，大數據真實可見，大數據不崇拜技術，它更關注企業未來的盈虧。大數據是一種技能，是從海量數據中去分析，發現巨大的能力。
大數據人才的價值
具有什麼樣能力的人才是所說的大數據人才。人才，第一個要具備對行業，對業務要熟知，不懂行業，不懂業務，其他具備是沒有用的。其次，大數據變革的產生是由於技術的改革，技術的提升，所以懂一定的IT技能，懂一定的技術能力是應該的。第三個大數據不是簡簡單單的單一學科，它需要你掌握數學、統計、經濟學、管理學、決策學等一系列的知識。這些知識可以說數據分析，如果你一定把它作為單獨學科，它是一個邊緣學科。
這三種能力的交集才形成了真正的數據分析能力。在國外已經把數據分析人才提到了更高的位置，把它叫做數據科學家。這一類的人才是企業將來必爭的人才。
數據化人才將來可能是企業的標配，就像企業現在要有會計、財務，數據分析人才將來是企業也必須要具備的。
儲備數據人才要早於儲備數據和技術，這是大數據人才的應用決定的。首先大數據人才應用有三個方面：數據存儲、分析數據、優化數據。不少企業已經開始關注數據存儲了，找很多技術公司構建了自己的數據化分析平台，大數據的應用服務於企業的決策，第一件事情先要研究決策方法，研究各種演算法，研究各種模型，要去找到數據的核心欄位，要去判斷數據的深度和廣度，要查找互聯網數據的來源，只有這樣做才有價值。
第二個，有了數據以後，必須要分析。不分析，沒有辦法引導決策，所以優秀的分析人才可以幫助企業完成最後一公里的搭建。
第三個，優化數據，數據要不斷地優化才有價值，模型需要優化，決策方法需要優化，這是需要企業不斷地完善自己的研究能力，來提升數據帶來的價值。可以說，數據人才對於未來企業的發展非常非常重要。
隨著零售商行業發展越來越快速，線下數據已經遠遠不夠，大數據能夠幫助企業更好的把線上線下數據加以融合，大數據人才則能從這么數據當中為企業做出最有價值的方案，為企業創造越來越多的價值。
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『肆』 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。
『伍』 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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『陸』 大數據技術在零售中可以發揮哪些作用
利用大數據進行新零售營銷，能夠有效的提高營銷的效率和質量， 使營銷模式向著信息化的方向發展。
大數據在新零售中的運用有利於提高產品的影響力，在傳統的零售行業中，由於宣傳模式存在缺陷，導致零售產品的影響力不足，人們對於產品不夠了解，進而使得產品的銷量受到影響。在大數據時代的影響下，企業利用大數據對產品的生產製造、銷售渠道和銷售方法進行分析預測， 進而使得企業能夠及時的發現產品在營銷過程中存在的問題，並及時的制定解決策略，完善產品的銷售流程，進而提高產品的銷量。
『柒』 大數據如何與零售業結合 在實戰中應用
大數據如何與零售業結合 在實戰中應用
一、「大數據」的商業價值
1、對顧客群體細分
「大數據」可以對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。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。
2、模擬實境
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、提高投入回報率
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。「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。
4、數據存儲空間出租
企業和個人有著海量信息存儲的需求，只有將數據妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。具體而言，這塊業務模式又可以細分為針對個人文件存儲和針對企業用戶兩大類。主要是通過易於使用的API，用戶可以方便地將各種數據對象放在雲端，然後再像使用水、電一樣按用量收費。目前已有多個公司推出相應服務，如亞馬遜、網易、諾基亞等。運營商也推出了相應的服務，如中國移動的彩雲業務。
5、管理客戶關系
客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。 對中小客戶來說，專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級CRM來使用。比如把老客戶加到飛信群里，在群朋友圈裡發布新產品預告、特價銷售通知，完成售前售後服務等。
6、個性化精準推薦
在運營商內部，根據用戶喜好推薦各類業務或應用是常見的，比如應用商店軟體推薦、IPTV視頻節目推薦等，而通過關聯演算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析演算法後，可以將之延伸到商用化服務，利用數據挖掘技術幫助客戶進行精準營銷，今後盈利可以來自於客戶增值部分的分成。
以日常的「垃圾簡訊」為例，信息並不都是「垃圾」，因為收到的人並不需要而被視為垃圾。通過用戶行為數據進行分析後，可以給需要的人發送需要的信息，這樣「垃圾簡訊」就成了有價值的信息。在日本的麥當勞，用戶在手機上下載優惠券，再去餐廳用運營商DoCoMo的手機錢包優惠支付。運營商和麥當勞搜集相關消費信息，例如經常買什麼漢堡，去哪個店消費，消費頻次多少，然後精準推送優惠券給用戶。
7、數據搜索
數據搜索是一個並不新鮮的應用，隨著「大數據」時代的到來，實時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強烈。我們需要能搜索各種社交網路、用戶行為等數據。其商業應用價值是將實時的數據處理與分析和廣告聯系起來，即實時廣告業務和應用內移動廣告的社交服務。
運營商掌握的用戶網上行為信息，使得所獲取的數據「具備更全面維度」，更具商業價值。典型應用如中國移動的「盤古搜索」。
二、「大數據」與零售業的結合運用
對於數據的使用，許多實體零售商同樣表示非常重視，他們對企業積累的數據進行了各種預測和分析。然而，對具體的銷售業務來說，往往存在理想與現實的糾結，前不久市場中一家知名的服裝零售企業一方面在宣傳盈利上市的同時，一方面曝出有近10億元的庫存。國內很多零售企業都知道「大數據」應用的好處，但他們一旦將「大數據」的應用結合到自己的企業經營中時，便會出現與目前經營有非常大的不適應問題，如此導致許多企業對此都持非常謹慎的態度。
1、將零售策略與「大數據」技術進行結合
零售企業談的「大數據」的最大價值，是在零售策略上與「大數據」技術進行結合，最大程度地編制前置性的零售策略，確保銷售計劃的實現。「大數據」講究四個「V」：一是數據體量大（Volume）；二是數據類型復雜（Variety），多涉及到各種結構性與非結構性的；三是價值密度低（Value），這和體量大是相對應的；四是數據更新與處理速度快（Velocity）。
根據這些特性主動地在業務數據產生的同時做出相應的策略應對，會為企業贏得更多的時間和市場策略調整空間。這類似於大江大河的洪峰預警，上游的洪峰出現什麼狀況，下游要做什麼樣的應對。數據用到這一層面上，才具有直接的業務價值，這不是那種銷量同期比、環比、銷售計劃比數據能指導業務的價值能相比的。例如一家涉足線上業務的實體零售商，在一組貨品的15分鍾促銷時間內，往往准備著3套應變策略，以確保貨品能夠按計劃賣出。
在實體商業領域，有許多關於數據與營銷的案例。一個較早的版本就是美國沃爾瑪啤酒和尿布的數據關系。原來，美國的婦女在家照顧孩子，所以她們會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。
當分析師了解到啤酒和尿布銷量存在正相關關系、並進一步分析的時候，發現了這樣的購買情境，於是將這兩種屬於不同門類的商品擺在一起。這個發現為商家帶來了新的銷售組合。當然，即使再多的零售連鎖企業知道這個故事，也極少從平時銷售中能發現這樣的組合，哪怕是牽強附會的。
所以，零售策略設計是零售業「大數據」價值最大的地方，也是「大數據」可以直接為其提供支持的業務。
2、零售企業對「大數據」應保持正確態度
企業的領導者首先要重視「大數據」的發展、重視企業的數據中心，把收集顧客數據作為企業營銷運營的第一目標；第二，對企業內部人員進行培訓及建立收集數據的軟硬體機制；第三，以業務需求為准則，確定哪些數據是需要收集的；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。
在這些IT基礎工作需要企業有實實在在的投入和建設規范的信息化團隊，作為中國商業最大的一分子——中小微型零售企業似乎是不可能也沒有足夠的能力來面對這樣一場變化的。
大中型零售商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的投入，將很快會被新型的IT工具拖垮或者遭受重創。
但這並不意味著中小零售企業沒有機會，實際上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。
作為中小微型零售企業，完全不必考慮自己建設一套「大數據」的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可以投入到對商圈的開發上。
目前，一些IT軟體開發運營商也已經針對傳統零售企業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，小企業只需清晰地規劃出自己的目標和適合的步驟，使用雲平台按需付費即可，大可不必進行巨大的初始投入和不可預測的運行成本。
三、「大數據」在零售企業實戰中的應用
1、Target
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。為此，Target的市場營銷人員求助於Target的顧客數據分析部要求建立一個模型，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，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。
如何能夠准確地判斷哪位顧客懷孕？ Target想到公司有一個迎嬰聚會（baby shower）的登記表，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Target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。
為了不讓顧客覺得商家侵犯了自己的隱私，Target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。
根據這個「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。Target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Target使用「大數據」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。
2、ZARA
ZARA平均每件服裝價格只有LVHM四分之一，但是，回看兩家公司的財務年報，ZARA稅前毛利率比LVHM集團還高23、6%。
（1）分析顧客的需求
在ZARA的門店裡，櫃台和店內各角落都裝有攝影機，店經理隨身帶著PDA。目的是記錄其顧客的每個意見，如顧客對衣服圖案的偏好，扣子的大小，拉鏈的款式之類的微小舉動。店員會向分店經理匯報，經理上傳到ZARA內部全球資訊網路中，每天至少兩次傳遞資訊給總部設計人員，由總部作出決策後立即傳送到生產線，改變產品樣式。
關店後，銷售人員結帳、盤點每天貨品上下架情況，並對客人購買與退貨率做出統計。再結合櫃台現金資料，交易系統做出當日成交分析報告，分析當日產品熱銷排名，然後，數據直達ZARA倉儲系統 。
收集海量的顧客意見，以此做出生產銷售決策，這樣的作法大大降低了存貨率。同時，根據這些電話和電腦數據，ZARA分析出相似的「區域流行」，在顏色、版型的生產中，做出最靠近客戶需求的市場區隔。
（2）結合線上店數據
2010年，ZARA同時在六個歐洲國家成立網路商店，增加了網路巨量資料的串連性。2011年，分別在美國、日本推出網路平台，除了增加營收，線上商店強化了雙向搜尋引擎、資料分析的功能。不僅回收意見給生產端，讓決策者精準找出目標市場；也對消費者提供更准確的時尚訊息，雙方都能享受「大數據」帶來的好處。分析師預估，網路商店為ZARA至少提升了10%營收。
此外，線上商店除了交易行為，也是活動產品上市前的營銷試金石。ZARA通常先在網路上舉辦消費者意見調查，再從網路回饋中，擷取顧客意見，以此改善實際出貨的產品。
ZARA將網路上的海量資料看作實體店面的前測指標。因為會在網路上搜尋時尚資訊的人，對服飾的喜好、資訊的掌握，催生潮流的能力，比一般大眾更前衛。再者，會在網路上搶先得知ZARA資訊的消費者，進實體店面消費的比率也很高。
這些顧客資料，除了應用在生產端，同時被整個ZARA所屬的英德斯（Inditex）集團各部門運用：包含客服中心、行銷部、設計團隊、生產線和通路等。根據這些巨量資料，形成各部門的KPI，完成ZARA內部的垂直整合主軸。
ZARA推行的海量資料整合，後來被ZARA所屬英德斯集團底下八個品牌學習應用。可以預見未來的時尚圈，除了檯面上的設計能力，檯面下的資訊/數據大戰，將是更重要的隱形戰場。
（3）對數據快速處理、修正、執行
H&M一直想跟上ZARA的腳步，積極利用「大數據」改善產品流程，成效卻不彰，兩者差距愈拉愈大，這是為什麼？
主要的原因是，「大數據」最重要功能是縮短生產時間，讓生產端依照顧客意見，能於第一時間迅速修正。但是，H&M內部的管理流程，卻無法支撐「大數據」供應的龐大資訊。H&M的供應鏈中，從打版到出貨，需要三個月左右，完全不能與ZARA兩周的時間相比。
因為H&M不像ZARA，後者設計生產近半維持在西班牙國內，而H&M產地分散到亞洲、中南美洲各地。跨國溝通的時間，拉長了生產的時間成本。如此一來，「大數據」即使當天反映了各區顧客意見，無法立即改善，資訊和生產分離的結果，讓H&M內部的「大數據」系統功效受到限制。
「大數據」運營要成功的關鍵，是資訊系統要能與決策流程緊密結合，迅速對消費者的需求作出回應、修正，並且立刻執行決策。
3、亞馬遜
此前亞馬遜並未大張旗鼓推展廣告業務，直至2012年年底，有報道指出，亞馬遜即將推出實時廣告交易平台，從而向Facebook和谷歌發起挑戰。這個實時廣告交易平台又稱「需求方平台」（Demand Side Platform，DSP），可以讓廣告與目標消費者相遇。廣告商可以在「需求方平台」上競標網站的閑置廣告空間，而競標標的包括廣告版位，以及符合特定條件的消費者。
亞馬遜開發的「需求方平台」可以「協助廣告商接觸網路上的眾多用戶，同時也幫助客戶迅速找到想購買產品的相關資訊」，「需求方平台」概念雖非亞馬遜首創，但以豐富資料為後盾。
亞馬遜與廣告商分享的資訊有兩類，一是依用戶網路行為所做的通用分類，例如熱衷時尚、喜愛電子產品、身份為母親、愛喝咖啡等，二是用戶的商品搜尋記錄。至於消費者的實際購物資料，亞馬遜似乎尚未列入分享。廣告商即使無法得知實際消費記錄，能了解潛在顧客的商品搜尋記錄；亞馬遜如果全力進軍網路廣告市場，仍可能大大改變產業生態。
亞馬遜2012年的廣告收入約為5億美元， 2013年的廣告收入將達10億美元。這會成為亞馬遜未來幾年內營收增長的新動力，更重要的是，它可能是亞馬遜各項業務中利潤率最高的業務之一。
4、沃爾瑪
2011年，沃爾瑪電子商務的營收僅是亞馬遜的五分之一，且差距年年擴大，讓沃爾瑪不得不設法奮起直追，找出各種提升數字營收的模式。最終，沃爾瑪選擇在社交網站的移動商務上放手一搏，讓更大量、迅速的資訊，進入沃爾瑪內部銷售決策。沃爾瑪的每張購買建議清單，都是大量資料運算而出的結果。
2011年4月，沃爾瑪以3億美元高價收購了一家專長分類社群網站Kosmix。Kosmix不僅能收集、分析網路上的海量資料（大數據）給企業，還能將這些資訊個人化，提供采購建議給終端消費者（若不是追蹤結帳資料，這些細微的消費者習慣，很難從賣場巡邏中發現）。這意味著，沃爾瑪使用的「大數據」模式，已經從「挖掘」顧客需求進展到要能夠「創造」消費需求。
沃爾瑪本身就是一個海量資料系統，適用各種商業上的分析行為，它的綜合功能，作為世界最大的零售業（專題閱讀）巨人，沃爾瑪在全球超過200萬名員工，總共有110個超大型配送中心，每天處理的資料量超過10億筆。由於資料量過於龐大，沃爾瑪的「大數據」系統最重要的任務，就是在做出每一筆決定前，將執行成本降到最低，並且創造新的消費機會。
Kosmix為沃爾瑪打造的「大數據」系統稱做「社交基因組（Social Genome）」，連結到Twitter、Facebook等社交媒體。工程師從每天熱門消息中，推出與社會時事呼應的商品，創造消費需求。分類范圍包含消費者、新聞事件、產品、地區、組織和新聞議題等。同時，針對社交網路快消息流的性質，沃爾瑪內部的「大數據」實驗室專門發展出一套追蹤系統，結合手機上網，專門管理追蹤龐大的社交動態，每天能處理的資訊量超過10億筆。
「社交基因組」的應用方式五花八門。舉例來說，沃爾瑪實驗室內部軟體能從Foursquare平台上的打卡記錄，分析出在黑色星期五，不同地區消費者最常購買的品項，然後，針對不同地區送出購買建議。
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