大数据商业门店

Ⅰ 大数据十大商业应用场景

大数据十大商业应用场景

大数据时代，在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。

1、智慧城市

如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。

城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。

城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。

大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。

2、金融行业

大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展得较早，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台，对金融行业的交易数据进行采集和处理。

金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主。在大数据价值变现方面，开展的不够深入，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现，其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和Talking Data在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试，大数据价值变现效果还不错，大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：

(1)精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐

(2)风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈

(3)决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制

(4)效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度

(5)产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品

3、医疗行业

医疗行业拥有大量病例、病理报告、医疗方案、药物报告等。如果这些数据进行整理和分析，将会极大地帮助医生和病人。在未来，借助于大数据平台我们可以收集疾病的基本特征、病例和治疗方案，建立针对疾病的数据库，帮助医生进行疾病诊断。

如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。

医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法起大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府是推动这一趋势的重要动力，未来市场将会超过几千亿元。

4、农牧业

农产品不容易保存，合理种植和养殖农产品对农民非常重要。借助于大数据提供的消费能力和趋势报告，政府将为农牧业生产进行合理引导，依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。

农业生产面临的危险因素很多，但这些危险因素很大程度上可以通过除草剂、杀菌剂、杀虫剂等技术产品进行消除。天气成了影响农业非常大的决定因素。过去的天气预报仅仅能提供当地的降雨量，但农民更关心有多少水分可以留在他们的土地上，这些是受降雨量和土质来决定的。Climate公司利用政府开放的气象站的数据和土地数据建立了模型，他们可以告诉农民可以在哪些土地上耕种，哪些土地今天需要喷雾并完成耕种，哪些正处于生长期的土地需要施肥，哪些土地需要5天后才可以耕种，大数据技术可以帮助农业创造巨大的商业价值。

5、零售行业

零售行业比较有名气的大数据案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事，以及Target通过向年轻女孩寄送尿布广告而告知其父亲，女孩怀孕的故事。

零售行业可以通过客户购买记录，了解客户关联产品购买喜好，将相关的产品放到一起增加来增加产品销售额，例如将洗衣服相关的化工产品例如洗衣粉、消毒液、衣领净等放到一起进行销售。根据客户相关产品购买记录而重新摆放的货物将会给零售企业增加30%以上的产品销售额。

零售行业还可以记录客户购买习惯，将一些日常需要的必备生活用品，在客户即将用完之前，通过精准广告的方式提醒客户进行购买。或者定期通过网上商城进行送货，既帮助客户解决了问题，又提高了客户体验。

电商行业的巨头天猫和京东，已经通过客户的购买习惯，将客户日常需要的商品例如尿不湿，卫生纸，衣服等商品依据客户购买习惯事先进行准备。当客户刚刚下单，商品就会在24小时内或者30分钟内送到客户门口，提高了客户体验，让客户连后悔等时间都没有。

利用大数据的技术，零售行业将至少会提高30%左右的销售额，并提高客户购买体验。

6、大数据技术产业

进入移动互联网之后，非结构化数据和结构化数据呈指数方式增长。现在人类社会每两年产生的数据将超过人类历史过去所有数据之和。进入到2015年，人类社会所有的数据之和有望突破5泽B(5ZB)，这些数据如何存储和处理将会成为很大的问题。

这些大数据为大数据技术产业提供了巨大的商业机会。据估计全世界在大数据采集、存储、处理、清晰、分析所产生的商业机会将会超过2000亿美金，包括政府和企业在大数据计算和存储，数据挖掘和处理等方面等投资。中国2014年大数据产业产值已经超过了千亿人民币，本届贵阳大数据博览会就吸引了400多家厂商来参展，充分说明大数据产业的未来的商业价值巨大。

未来中国的大数据产业将会呈几何级数增长，在5年之内，中国的大数据产业将会形成万亿规模的市场。不仅仅是大数据技术产品的市场，也将是大数据商业价值变现的市场。大数据将会在企业的精准营销、决策分析、风险管理、产品设计、运营优化等领域发挥重大的作用。

大数据技术产业将会解决大数据存储和处理的问题，大数据服务公司将利用自身的数据将解决大数据价值变现问题，其所带来的市场规模将会超过千亿人民币。中国目前拥有大数据，并提供大数据价值变现服务的公司除了我们众所周知的BAT和移动运营商之外，360、小米、京东、Talking Data、九次方等都会成为大数据价值变现市场的有力参与者，市场足够大，期望他们将市场做大，帮助所有企业实现大数据价值变现。

7、物流行业

中国的物流产业规模大概有5万亿左右，其中公里物流市场大概有3万亿左右。物流行业的整体净利润从过去的30%以上降低到了20%左右，并且下降的趋势明显。物流行业很多的运力浪费在返程空载、重复运输、小规模运输等方面。中国市场最大等物流公司所占的市场份额不到1%。因此资源需要整合，运送效率需要提高。

物流行业借助于大数据，可以建立全国物流网络，了解各个节点的运货需求和运力，合理配置资源，降低货车的返程空载率，降低超载率，减少重复路线运输，降低小规模运输比例。通过大数据技术，及时了解各个路线货物运送需求，同时建立基于地理位置和产业链的物流港口，实现货物和运力的实时配比，提高物流行业的运输效率。借助于大数据技术对物流行业进行的优化资源配置，至少可以增加物流行业10%左右的收入，其市场价值将在5000亿左右。

8、房地产业

中国房地产业发展的高峰已经过去，其面临的挑战逐渐增加，房地产业正从过去的粗放发展方式转向精细运营方式，房地产企业在拍卖土地、住房地产开发规划、商业地产规划方面也将会谨慎进行。

借助于大数据，特别是移动大数据技术。房地产业可以了解开发土地所在范围常驻人口数量、流动人口数量、消费能力、消费特点、年龄阶段、人口特征等重要信息。这些信息将会帮助房地商在商业地产开发、商户招商、房屋类型、小区规模进行科学规划。利用大数据技术，房地产行业将会降低房地产开发前的规划风险，合理制定房价，合理制定开发规模，合理进行商业规划。大数据技术可以降低土地价格过高，实际购房需求过低的风险。已经有房地产公司将大数据技术应用于用户画像、土地规划、商业地产开发等领域，并取得了良好的效果。

9、制造业

制造业过去面临生产过剩的压力，很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产，造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求，合理规划产品生产，避免生产过剩。

例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据，可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量，厂家将依据这些数据来进行生产，避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势，避免生产过多的钢材和水泥。

大数据技术还可以根据社交数据和购买数据来了解客户需求，帮助厂商进行产品开发，设计和生产出满足客户需要的产品。

10、互联网广告业

2014年中国互联网广告市场迎来发展高峰，市场规模预计达到1500亿元左右，较2013年增长56.5%。数字广告越来越受到广告主的重视，其未来市场规模越来越大。2014年美国的互联网广告市场规模接近500亿美元，参考中国的人口消费能力，其市场规模会很快达到2000亿人民币左右。

过去到广告投放都是以好的广告渠道+广播式投放为主，广告主将广告交给广告公司，由广告公司安排投放，其中SEM广告市场最大，其他的广告投放方式也是以页面展示为主，大多是广播式广告投放。广播式投放的弊端是投入资金大，没有针对目标客户，面对所有客户进行展示，广告的转化率较低，并存在数字广告营销陷阱等问题。

大数据技术可以将客户在互联网上的行为记录下来，对客户的行为进行分析，打上标签并进行用户画像。特别是进入移动互联网时代之后，客户主要的访问方式转向了智能手机和平台电脑，移动互联网的数据包含了个人的位置信息，其360度用户画像更加接近真实人群。360度用户画像可以帮助广告主进行精准营销，广告公司可以依据用户画像的信息，将广告直接投放到用户的移动设备，通过用户经常使用的APP进行广告投放，其广告的转化可以大幅度提高。利用移动互联网大数据技术进行的精准营销将会提高十倍以上的客户转化率，广告行业的程序化购买正在逐步替代广播式广告投放。大数据技术将帮助广告主和广告公司直接将广告投放给目标用户，其将会降低广告投入，提高广告的转化率。

目前，影响大数据产业发展主要有两个大问题，一个是大数据应用场景，一个是大数据隐私保护问题。

大数据商业价值的应用场景，大数据公司和企业正在寻找，目前在移动互联网的精准营销和获客、360度用户画像、房地产开发和规划、互联网金融的风险管理、金融行业的供应链金融，个人征信等方面已经取得了进步，拥有了很多经典案例。

但在有关大数据隐私保护以及大数据应用过程中个人信息保护方面还停滞不前，大家都在摸石头过河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。国家在大数据隐私保护方面正在进行立法，估计不久的将来，大数据服务公司和企业将会了解大数据隐私保护方面的具体要求。在没有明确有关大数据隐私保护法规前，我们可以参考国外的隐私法，严格遵守国际上通用的个人隐私保护法，在实施大数据价值变现的过程中，充分保护所有相关方的个人利益。

最后纵观人类历史，在任何领域，如果我们可以拿到数据进行分析，我们就会取得进步。如果我们拿不到数据，无法进行分析，我们注定要落后。我们过去因数据不足导致的错误远远好过那些根本不用数据的错误，因此我们需要掌握大数据这个武器，利用好它，帮助人类社会加速进化，帮助企业实现大数据的价值变现。

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Ⅱ 大数据的预测功能是增值服务的核心

大数据的预测功能是增值服务的核心
从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业，到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业，大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来，给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大价值。
最新发布的报告称，全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试，虽然仍旧有许多模式尚不明朗，但是也逐渐形成了一些成熟的商业模式。
两种存储模式为主
互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件，通信行业每一条短消息、每一通电话，电力行业每一户用电数据等等，这些足迹都以“数据”的形式被记录下来，并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。
正因为数据量之大，数据多为非结构化，现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题，国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力，并不断摸索其商业化前景，目前形成了如下两种比较成熟的商业模式：
可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级，高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络（SAN）、统一存储、文件整合/网络连接存储（NAS）的传统存储解决方案，无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案，通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性，来满足大数据多种应用需求。
云存储。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统，其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API，方便用户将各种数据放到云存储里面，然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理，只需按需向提供方购买空间。
源数据价值水涨船高
在红红火火的大数据时代，随着数据的累积，数据本身的价值也在不断升值，这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。例如有一种罕见的疾病，得病率为十万分之一，如果从小样本数据来看非常罕见，但是扩大到全世界70亿人，那么数量就非常庞大。以前技术落后，不能将该病情数字化集中研究，所以很难攻克。但是，我们现在把各种各样的数据案例搜集起来统一分析，我们很快就能攻克很多以前想象不到的科学难题。类似的例子，不胜枚举。
正是由于可以通过大数据挖掘到很多看不见的价值，源数据本身的价值也水涨船高。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径：对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域，以Facebook、twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据，这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售，Google、Yahoo!、网络[微博]等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据，他们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利；在传统行业中，中国联通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中国电信[微博]等运营商拥有大量的底层用户资料，可以通过简单地去隐私化，然后进行销售盈利。
各大公司或者企业通过提供海量数据服务来支撑公司发展，同时以免费的服务补偿用户，这种成熟的商业模式经受住了时间的考验。但是对于任何用户数据的买卖，还需处理好用户隐私信息，通过去隐私化方式，来保护好用户隐私。
预测是增值服务的核心
在大数据基础上进行深度挖掘，所衍生出来的增值服务，是大数据领域最具想象空间的商业模式。大数据增值服务的核心是什么？预测！大数据引发了商业分析模式转变，从过去的样本模式到现在的全数据模式，从过去的小概率到现在的大概率，从而能够得到比以前更准确的预测。目前形成了如下几种比较成熟的商业模式。
个性化的精准营销。一提起“垃圾短信”，大家都很厌烦，这是因为本来在营销方看来是有价值的、“对”的信息，发到了“错”的用户手里。通过对用户的大量的行为数据进行详细分析，深度挖掘之后，能够实现给“对”的用户发送“对”的信息。比如大型商场可以对会员的购买记录进行深度分析，发掘用户和品牌之间的关联。然后，当某个品牌的忠实用户收到该品牌打折促销的短信之后，一定不是厌烦，而是欣喜。如优捷信达、中科嘉速等拥有强大数据处理技术的公司在数据挖掘、精准广告分析等方面拥有丰富的经验。
企业经营的决策指导。针对大量的用户数据，运用成熟的数据挖掘技术，分析得到企业运营的各种趋势，从而给企业的决策提供强有力的指导。例如，汽车销售公司，可以通过对网络上用户的大量评论进行分析，得到用户最关心和最不满意的功能，然后对自己的下一代产品进行有针对性的改进，以提升消费者的满意度。
总体来说，从宏观层面来看，大数据是我们未来社会的新能源；从企业微观层面来看，大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式，对企业的未来发展有至关重要的意义。

Ⅲ 便利店行业如何通过线下大数据实现快速精准拓店

烧烤摊、麻辣烫、大排档被定义为中国版的深夜食堂，然而随着写字楼的灯火蔓延，便利店也成为了年轻人的深夜栖息地。有别于传统杂货铺，90年代传入中国的现代便利店呈现规模化和统一管理，行业规模发展迅猛，2019年中国便利店行业实现销售额2556亿元。

随着行业规模的高速发展，一线城市消费市场开始饱和，外资连锁便利店也开始走向下沉市场，二三线城市的便利店竞争将会日渐激烈。大数据时代如何利用数据及人工智能赋能于线下品牌连锁将是实体零售从业者面临的难题之一，本文将从便利店现状及大数据如何赋能的角度，为从业者们提供思考方向。

便利店诞生于美国，因其小型化、高毛利、便利性、精简SKU等特性，逐渐成为一种新的零售业态。90年代中期，便利店概念开始进入中国。2019年中国便利店门店总数达到13.2万家，较上年增加了1万余家。

从单个便利店企业扩张表现来看，石油系便利店（易捷、昆仑好客）在门店扩张上表现抢眼，其次是本土品牌美宜佳和天福，外资便利店则主要分布与一二线城市。

但观察近年来外资便利店在中国的城市版图布局：从去年底开始，7-ELEVEn先后在福州、长沙、西安、合肥开设首店，另一家日资便利店罗森行动更为迅速，已于去年在长沙、沈阳、泰州等城市先后开出首店。

对于全国商业格局而言，此次外资便利店的布局，被认为是近年来“市场下沉”的又一个印证，同时也意味着下沉市场连锁便利店的竞争更加激烈。

随着 科技 和城市的发展，一线城市的消费市场逐渐饱和，而在二三线城市，连锁品牌便利店存在着拓店难、无法融入当地市场的问题。

传统夫妻店投入资本小、受地理位置限制小，经营的可控性比较强，且选址往往在居住地附近。而对于连锁便利店来说，店铺选址除了需要考虑周边的消费市场，更要考虑采购与进货问题（小街小巷无法统一配货，增大成本）、客群画像等。

这时候，传统的选址方法是通过人工到线下多个目标位置点进行观察测算，人力和时间成本非常高，且客群画像无法精准。试想一下如何能够短时间内通过一个人的外表确定其消费能力呢？

但在大数据时代，这些信息都可以高速便捷获取。

数位是国内最早一批涉足线下大数据智能应用的大数据 科技 公司，深耕线下人场大数据5年，能够实时洞察人和场的智能动态数据，高效为企业提供用户分析、客群画像和周边客流。数位对线下零售（如连锁便利店）有三大价值：

1 快速拓店选址： 数位拥有全维度动态的人场大数据，自有海量数据标签，覆盖200+城市，8000万POI库，能够为企业提供批量化的线下人场数据，利于连锁品牌的规模化拓展。

当品牌进入一个新城市，能够快速判断城市不同区域位置信息，帮助品牌根据自己的定位（如社区型/商圈型等）快速有效占领消费市场，并运用人工智能算法对周边客群、人流方向进行洞察分析，从而利于品牌在商品定位上更趋近于消费者心理。

2 老店数据实时监控： 对于品牌连锁店来说，许多经营多年的老店面临着周围市政或消费环境的变动，如新商场建立、老建筑拆迁等。

当老店营业额产生波动时，传统检验方式是线下踩点考证，但客流的变动易观察，客群画像的变动却无法短时间进行判别。数位大数据则能够第一时间反馈老店周边市场与客群画像的变动，及时做出经营方向和商品选择上的调整。

3 竞对商铺比较： 入驻前，同一片区域内原有的竞对商铺的数量及客流画像能够给品牌带来极高参考价值；开店后，区域内出现新的竞对商铺也是影响店铺营业额的重要原因。数位线下大数据能够帮助品牌实时观察周边竞对环境，分析优劣势，及时做出经营上的调整；

4 经营模型沉淀： 为什么同样开在市中心的两家店营业额却大相径庭？开在医院对面与开在学校对面哪一家营业额更佳？如何根据人群移动规律调整商品陈列？这些传统人力难以系统统计的数据，利用大数据可以快速帮助门店沉淀一套方法论，形成品牌自有的经营模型，对品牌进一步布局和拓店有重大参考价值，有效节省新店拓店成本。

品牌便利店"下沉"二三线城市，是城市发展的必然，也极有可能是一次再定义当地消费趋势的机会。在这样的前提下，品牌占领市场的时间显得尤为宝贵。

零售行业已从“货——场——人”转变为大数据时代的“人——货——场”，提前洞察客流及客群信息，加上当地场景数据，最后再结合品牌本身特性才能够快速打入当地消费市场，抢占消费份额。

连锁品牌入驻新城市时投入成本高，传统的选址方式已不足以支撑品牌的快速拓展，批量化的人场大数据才是现代品牌快速拓展版图的“秘密武器”。数位基于5年高精度技术的沉淀，拥有全国最大的识别数据库，在品牌选址、客群洞察及市场营销中，都能够为连锁品牌带来强有力的决策支持。

Ⅳ 百货门店相继关店大数据能拯救传统商业吗

随着电商的崛起，不管是零售还是传统商业，正面临越来越严峻的挑战。3月24日，大润发上海港澳店正式关门，这再次刺激着传统商业从业者的神经。

此前，中国百货商业协会发布的研报显示，2011年至2015年，全国150家连锁百货企业麾下每年关闭停业的百货门店数量分别是10家、15家、22家、40家和100家，关停数量呈逐年扩大趋势。

玛莎百货全面退出中国，沃尔玛、大润发等先后关停部分门店。2017年伊始，传统零售商业市场透露着丝丝凉意。有无破局之道？

基于大数据的购物中心会是一种什么样的体验感？沈阳嘉里中心商业运营总经理梁炜骅描述认为，客户开车进入商场停车场，通过车辆识别系统自动识别会员车辆；会员在购物中心消费一定金额后，系统会自动给其数个小时的免费停车时限；如果会员车辆停车时间超过免费停车时限，经过会员允许，完全可以以会员卡积分折抵停车费用。

峰会上，来自万科、凯德、瑞安等行业标杆企业的负责人，以及阿里巴巴、网络、高德地图等领域的专家，纷纷看好大数据对提升客户粘性、降低获客成本、提升客户体验方面的积极作用。

谈及经验，梁炜骅表示，这种全新的购物体验，首先得基于号牌识别系统、手机号码识别系统和人脸识别系统等，而技术是购物中心持续发展的重要源动力。

Ⅳ 大数据时代商业智能的发展趋势_大数据时代的商业变革

大数据时代商业智能的发展趋势

信息技术的高速发展带来了企业利用信息技术提高自身竞争力的巨大空间，人们愈发重视通过更加高级的分析来解答更加深入的问题，以及为管控自助商业智能而生的全新方法便是这些趋势之一。创新的潜能远未耗竭。那么商业智能将会朝着什么发向发展呢？

数据挖掘将成为基本的应用程序功能

数据挖掘融入到现代商务智能应用程序的方法将会更智慧，并提供巨大的价值。

数据容量和种类持汪行续增长

大数据时代的到来，由于获取数据更加便利，收集的数据种类也更加复杂。大部分数据都很松散，复杂，需要创新的方式实现存储、集成、分析和让中报告。

便捷人类生活

商务智能的发展势必给人类生活带来极大的便利：商务智能监测交通，运用于临床医学，智能可穿戴设备等等。商务智能已经开始进去我们的生活并影响我们的决定。

人人都能数据分析

随着数据的不断更新，膨胀。传统的报表工具等分析已经不能满足日常企业、用户的需求，他们希望获得更深入有效多样化的恩熙体验。

可视化分析成为通用语言

随着移动互联网的发展日趋成熟，人们交流方式无不因数据而改变。人们通过将数据可视化来探讨问题、揭示困滑哗洞见，随着数据使用量的增长，可视化已是大势所趋。

经过多年的发展，综合了数据仓库、联机分析处理工具和数据挖掘等技术的商业智能系统，已经成为影响企业发展的重要工具，在不远的将来，势必颠覆我们的生活。

Ⅵ 大数据如何与零售业结合 在实战中应用

大数据如何与零售业结合 在实战中应用

一、“大数据”的商业价值

1、对顾客群体细分

“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。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。

2、模拟实境

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、提高投入回报率

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。“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。

4、数据存储空间出租

企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。

5、管理客户关系

客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。 对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。

6、个性化精准推荐

在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。

7、数据搜索

数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。

运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。

二、“大数据”与零售业的结合运用

对于数据的使用，许多实体零售商同样表示非常重视，他们对企业积累的数据进行了各种预测和分析。然而，对具体的销售业务来说，往往存在理想与现实的纠结，前不久市场中一家知名的服装零售企业一方面在宣传盈利上市的同时，一方面曝出有近10亿元的库存。国内很多零售企业都知道“大数据”应用的好处，但他们一旦将“大数据”的应用结合到自己的企业经营中时，便会出现与目前经营有非常大的不适应问题，如此导致许多企业对此都持非常谨慎的态度。

1、将零售策略与“大数据”技术进行结合

零售企业谈的“大数据”的最大价值，是在零售策略上与“大数据”技术进行结合，最大程度地编制前置性的零售策略，确保销售计划的实现。“大数据”讲究四个“V”：一是数据体量大（Volume）；二是数据类型复杂（Variety），多涉及到各种结构性与非结构性的；三是价值密度低（Value），这和体量大是相对应的；四是数据更新与处理速度快（Velocity）。

根据这些特性主动地在业务数据产生的同时做出相应的策略应对，会为企业赢得更多的时间和市场策略调整空间。这类似于大江大河的洪峰预警，上游的洪峰出现什么状况，下游要做什么样的应对。数据用到这一层面上，才具有直接的业务价值，这不是那种销量同期比、环比、销售计划比数据能指导业务的价值能相比的。例如一家涉足线上业务的实体零售商，在一组货品的15分钟促销时间内，往往准备着3套应变策略，以确保货品能够按计划卖出。

在实体商业领域，有许多关于数据与营销的案例。一个较早的版本就是美国沃尔玛啤酒和尿布的数据关系。原来，美国的妇女在家照顾孩子，所以她们会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。

当分析师了解到啤酒和尿布销量存在正相关关系、并进一步分析的时候，发现了这样的购买情境，于是将这两种属于不同门类的商品摆在一起。这个发现为商家带来了新的销售组合。当然，即使再多的零售连锁企业知道这个故事，也极少从平时销售中能发现这样的组合，哪怕是牵强附会的。

所以，零售策略设计是零售业“大数据”价值最大的地方，也是“大数据”可以直接为其提供支持的业务。

2、零售企业对“大数据”应保持正确态度

企业的领导者首先要重视“大数据”的发展、重视企业的数据中心，把收集顾客数据作为企业营销运营的第一目标；第二，对企业内部人员进行培训及建立收集数据的软硬件机制；第三，以业务需求为准则，确定哪些数据是需要收集的；第四，确认在企业已有的数据基础上或者未来方向前提下，如何达成前三项目标的基础建设方案。

在这些IT基础工作需要企业有实实在在的投入和建设规范的信息化团队，作为中国商业最大的一分子——中小微型零售企业似乎是不可能也没有足够的能力来面对这样一场变化的。

大中型零售商因为本身业务及利润的积淀，已经能够承担这样一场需求趋势的需要成本。中小微型企业还处于快速发展过程中，如果也如同大中型企业进行全方面的投入，将很快会被新型的IT工具拖垮或者遭受重创。

但这并不意味着中小零售企业没有机会，实际上IT的发展为所有的企业都提供了平等的选择，云计算的广泛应用即是对这样一场变革带来的临时礼物。

作为中小微型零售企业，完全不必考虑自己建设一套“大数据”的IT系统，他们从精力、成本、能力上来说都不适合，因此此类企业可以将企业的IT建设外包给适合的服务商，企业本身的所有精力可以投入到对商圈的开发上。

目前，一些IT软件开发运营商也已经针对传统零售企业推出了云服务的基础平台，为中小微型商业企业提供了大型企业和超大型企业同样的基础环境及系统架构，小企业只需清晰地规划出自己的目标和适合的步骤，使用云平台按需付费即可，大可不必进行巨大的初始投入和不可预测的运行成本。

三、“大数据”在零售企业实战中的应用

1、Target

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。为此，Target的市场营销人员求助于Target的顾客数据分析部要求建立一个模型，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，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。

如何能够准确地判断哪位顾客怀孕？ Target想到公司有一个迎婴聚会（baby shower）的登记表，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Target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。

为了不让顾客觉得商家侵犯了自己的隐私，Target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。

根据这个“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。Target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Target使用“大数据”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。

2、ZARA

ZARA平均每件服装价格只有LVHM四分之一，但是，回看两家公司的财务年报，ZARA税前毛利率比LVHM集团还高23、6%。

（1）分析顾客的需求

在ZARA的门店里，柜台和店内各角落都装有摄影机，店经理随身带着PDA。目的是记录其顾客的每个意见，如顾客对衣服图案的偏好，扣子的大小，拉链的款式之类的微小举动。店员会向分店经理汇报，经理上传到ZARA内部全球资讯网络中，每天至少两次传递资讯给总部设计人员，由总部作出决策后立即传送到生产线，改变产品样式。

关店后，销售人员结帐、盘点每天货品上下架情况，并对客人购买与退货率做出统计。再结合柜台现金资料，交易系统做出当日成交分析报告，分析当日产品热销排名，然后，数据直达ZARA仓储系统 。

收集海量的顾客意见，以此做出生产销售决策，这样的作法大大降低了存货率。同时，根据这些电话和电脑数据，ZARA分析出相似的“区域流行”，在颜色、版型的生产中，做出最靠近客户需求的市场区隔。

（2）结合线上店数据

2010年，ZARA同时在六个欧洲国家成立网络商店，增加了网络巨量资料的串连性。2011年，分别在美国、日本推出网络平台，除了增加营收，线上商店强化了双向搜寻引擎、资料分析的功能。不仅回收意见给生产端，让决策者精准找出目标市场；也对消费者提供更准确的时尚讯息，双方都能享受“大数据”带来的好处。分析师预估，网络商店为ZARA至少提升了10%营收。

此外，线上商店除了交易行为，也是活动产品上市前的营销试金石。ZARA通常先在网络上举办消费者意见调查，再从网络回馈中，撷取顾客意见，以此改善实际出货的产品。

ZARA将网络上的海量资料看作实体店面的前测指标。因为会在网络上搜寻时尚资讯的人，对服饰的喜好、资讯的掌握，催生潮流的能力，比一般大众更前卫。再者，会在网络上抢先得知ZARA资讯的消费者，进实体店面消费的比率也很高。

这些顾客资料，除了应用在生产端，同时被整个ZARA所属的英德斯（Inditex）集团各部门运用：包含客服中心、行销部、设计团队、生产线和通路等。根据这些巨量资料，形成各部门的KPI，完成ZARA内部的垂直整合主轴。

ZARA推行的海量资料整合，后来被ZARA所属英德斯集团底下八个品牌学习应用。可以预见未来的时尚圈，除了台面上的设计能力，台面下的资讯/数据大战，将是更重要的隐形战场。

（3）对数据快速处理、修正、执行

H&M一直想跟上ZARA的脚步，积极利用“大数据”改善产品流程，成效却不彰，两者差距愈拉愈大，这是为什么？

主要的原因是，“大数据”最重要功能是缩短生产时间，让生产端依照顾客意见，能于第一时间迅速修正。但是，H&M内部的管理流程，却无法支撑“大数据”供应的庞大资讯。H&M的供应链中，从打版到出货，需要三个月左右，完全不能与ZARA两周的时间相比。

因为H&M不像ZARA，后者设计生产近半维持在西班牙国内，而H&M产地分散到亚洲、中南美洲各地。跨国沟通的时间，拉长了生产的时间成本。如此一来，“大数据”即使当天反映了各区顾客意见，无法立即改善，资讯和生产分离的结果，让H&M内部的“大数据”系统功效受到限制。

“大数据”运营要成功的关键，是资讯系统要能与决策流程紧密结合，迅速对消费者的需求作出回应、修正，并且立刻执行决策。

3、亚马逊

此前亚马逊并未大张旗鼓推展广告业务，直至2012年年底，有报道指出，亚马逊即将推出实时广告交易平台，从而向Facebook和谷歌发起挑战。这个实时广告交易平台又称“需求方平台”（Demand Side Platform，DSP），可以让广告与目标消费者相遇。广告商可以在“需求方平台”上竞标网站的闲置广告空间，而竞标标的包括广告版位，以及符合特定条件的消费者。

亚马逊开发的“需求方平台”可以“协助广告商接触网路上的众多用户，同时也帮助客户迅速找到想购买产品的相关资讯”，“需求方平台”概念虽非亚马逊首创，但以丰富资料为后盾。

亚马逊与广告商分享的资讯有两类，一是依用户网路行为所做的通用分类，例如热衷时尚、喜爱电子产品、身份为母亲、爱喝咖啡等，二是用户的商品搜寻记录。至于消费者的实际购物资料，亚马逊似乎尚未列入分享。广告商即使无法得知实际消费记录，能了解潜在顾客的商品搜寻记录；亚马逊如果全力进军网路广告市场，仍可能大大改变产业生态。

亚马逊2012年的广告收入约为5亿美元， 2013年的广告收入将达10亿美元。这会成为亚马逊未来几年内营收增长的新动力，更重要的是，它可能是亚马逊各项业务中利润率最高的业务之一。

4、沃尔玛

2011年，沃尔玛电子商务的营收仅是亚马逊的五分之一，且差距年年扩大，让沃尔玛不得不设法奋起直追，找出各种提升数字营收的模式。最终，沃尔玛选择在社交网站的移动商务上放手一搏，让更大量、迅速的资讯，进入沃尔玛内部销售决策。沃尔玛的每张购买建议清单，都是大量资料运算而出的结果。

2011年4月，沃尔玛以3亿美元高价收购了一家专长分类社群网站Kosmix。Kosmix不仅能收集、分析网络上的海量资料（大数据）给企业，还能将这些资讯个人化，提供采购建议给终端消费者（若不是追踪结帐资料，这些细微的消费者习惯，很难从卖场巡逻中发现）。这意味着，沃尔玛使用的“大数据”模式，已经从“挖掘”顾客需求进展到要能够“创造”消费需求。

沃尔玛本身就是一个海量资料系统，适用各种商业上的分析行为，它的综合功能，作为世界最大的零售业（专题阅读）巨人，沃尔玛在全球超过200万名员工，总共有110个超大型配送中心，每天处理的资料量超过10亿笔。由于资料量过于庞大，沃尔玛的“大数据”系统最重要的任务，就是在做出每一笔决定前，将执行成本降到最低，并且创造新的消费机会。

Kosmix为沃尔玛打造的“大数据”系统称做“社交基因组（Social Genome）”，连结到Twitter、Facebook等社交媒体。工程师从每天热门消息中，推出与社会时事呼应的商品，创造消费需求。分类范围包含消费者、新闻事件、产品、地区、组织和新闻议题等。同时，针对社交网络快消息流的性质，沃尔玛内部的“大数据”实验室专门发展出一套追踪系统，结合手机上网，专门管理追踪庞大的社交动态，每天能处理的资讯量超过10亿笔。

“社交基因组”的应用方式五花八门。举例来说，沃尔玛实验室内部软件能从Foursquare平台上的打卡记录，分析出在黑色星期五，不同地区消费者最常购买的品项，然后，针对不同地区送出购买建议。

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Ⅶ 零售业拥抱大数据:用数据读懂消费者

零售业拥抱大数据:用数据读懂消费者

在过去一年，"大数据"的概念持续加温，热度已经覆盖除互联网以外的各个行业。关于大数据的概念已经无需再多说，大数据不仅仅是“看起来很美”，如何有效运用大数据创造商机，让大数据更好的发挥其自身的价值，为企业带来更多的效益，成为了各个企业亟待解决的问题。

大数据的起源要归功于互联网与电子商务，但大数据最大的应用前景却在传统产业。一是因为几乎所有传统产业都在互联网化，二是因为传统产业仍然占据了国家GDP的绝大部分份额。

具体来讲，中国最需要大数据服务的行业就是受互联网冲击最大的产业，首先是线下零售业，其次是金融业。受电商的冲击，国内很多零售巨头都增长严重放缓，甚至遭遇负增长，线下零售已经到了不得不变革的危机关头。我们看到银泰百货、王府井百货、万达集团这些具有创新意识的传统巨头开始利用互联网和大数据来改造线下商业。坐拥成百上千门店的传统零售企业，该如何面对迅速兴起的互联网战场?拥有海量会员信息和购买记录的传统零售企业，在逐渐变革的消费市场中如何利用数据优势迅速抢占市场?

在所有的零售渠道中，实体店占据着绝大多数的市场份额，但是线上渠道的吸引力在迅速增强，并且以中国消费者尤为突出。随着线上线下购物逐步融为一体，生存和成功将取决于零售商通过各种渠道接触到消费者的能力，更重要的是其为消费者提供多渠道的无缝连接购物体验的能力。如今掌握主动权的消费者希望能同时享受线上线下两种渠道的优点，并将会到那些能够提供优异的多渠道购物体验的零售商那里购物。

如何建立一个线上线下无缝连接的品牌和购物体验方便消费者的选择，从而赢得顾客的忠诚度和持久的客户关系?这些曾经棘手的问题，如今都迎刃而解。国内大数据技术服务商百分点推出的大数据管理平台(BigDataManagement，以下简称“BDM”)通过整合第一、二、三方的用户数据，对数据进行清洗、加工和建模，为企业的战略、运营、管理、市场、营销等提供各种数据产品和应用。传统零售业拥有海量数据。每天，每笔交易、每个订单、每次促销、都会产生无数的数据。一个值得关注的现状是，目前大部分的企业还没有将这个数据利用起来。这些数据的整合和解读将是企业无形的资产，并成为企业最大的优势，帮助传统零售企业在瞬息万变的互联网市场迅速抢占一席之地。

那么，零售商们应该如何将大数据运用到商业活动中呢?来看看百分点是如何描绘的。

A用户是一位标准的摄影发烧友，我们知道他最常浏览的网站就是“摄影爱好者论坛”。某天当A用户打开一个网站准备浏览今天的新闻，却被相机厂商发布在网站首页的广告迅速的吸引。A用户发现正是他关注的“新款镜头”，于是A用户决定去实体店看看。是的，百分点BDM通过A用户的浏览习惯等知道他是个理智型消费者”。

当A用户来到实体店时，一场数字化旅程即将开始。作为某商城的会员，A用户用商城会员卡买了咖啡，发现购物小票上显示“会员今日购买数码类产品享受9.0折优惠。登陆该商城免费的Wi-Fi时，A用户又收到商城推送的个性化推荐信息“最新款镜头，今日购买可低价换购相机包”。最终，A用户以优惠的价格买下了心仪已久的“最新款镜头”，并得到了“x商城”低价换购的“相机包”。

在上面的故事中,“摄影爱好者论坛”、“相机厂商”、“网站”、“商城”都是百分点大数据家族的一员。百分点BDM收集社交媒体、论坛和第三方的海量数据，并加以分析整合，宏观用户画像显示“85%的消费者在购买单反之后的两年内会购买镜头。”

以上只是百分点BDM对用户分群、画像，并将这些信息利用到商业活动中的举例。事实上，98%的中国消费者希望零售商能够利用他们掌握的信息提供个性化的促销和建议。在这个领域中，百分点关注两方面的内容，一是将线上线下数据的打通，为用户提供一致的购物体验;二是将电商的经验运用到传统卖场，为他们提供新的营销手段。

百分点BMD通过对海量数据的整合和解读更好地了解和预测消费者行为，掌握消费者偏好和需求甚至终生客户价值，以便把握住全新的促销机会，为他们提供更多个性化的产品和服务。通过融合多方数据，零售商为消费者提供创新的购物体验，促进消费者的品牌忠诚度和重复购买，进一步实现零售商的利润和市场份额的增长。

作为大数据服务商百分点一直致力于大数据的技术的研发和应用。百分点利用大数据分析技术为用户画像，以及利用用户画像来帮助企业实现个性化服务。在任何一门生意中，能够读懂用户并分析用户数据来预见未来都是行之有效的，这也是未来商业创新发展的必由之路。

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