大 數據 應用 案例 之 零售 業

帆軟【零售管家】，攻守兼備的數據平台

【零售管家】是帆軟提供一整套零售業大數據解決方案。打通數據之間的邏輯到指標，指標之間的邏輯到內容，內容之間的邏輯到主題，主題之間的邏輯到管理。形成一整套零售業大數據分析體系，不僅僅讓數據被看到，更讓數據和業務和管理緊密相連，讓數據價值清晰可見。十幾年來，帆軟協助眾多零售企業成功向新零售邁進，有著豐富零售業數位轉型經驗，并舉辦多場線下交流大會，邀請有實作經驗之人士共同探討零售業大數據分析實例，探討零售業之未來發展。

在新冠疫情蔓延期间，许多企业都开始实施数字化转型，零售行业也不例外。科技成为在竞争日益激烈的市场中取得成功的关键部分，其中包括大数据和分析。

大数据在零售业的应用可以帮助企业更好地了解客户，并为他们提供更加个性化的服务。基于数据的洞察有助于企业做出正确的决策、了解市场趋势并应对不确定性。

大数据并不是一个新概念，它已经存在了一段时间。然而，大数据如今越来越受到企业的欢迎。在Statista公司的一项调查中，33%的受访者表示，大数据对其业务成功至关重要。

大数据在零售业的主要优势

为什么大数据分析工具在管理、支付处理软件和其他零售软件解决方案中脱颖而出?以下是它带来的主要好处的简要概述：

(1) 更好地了解客户

通过收集客户数据，零售商可以了解其目标受众的偏好、购物习惯、地理区域等信息。这些信息可以进一步用于营销策略。例如，创建更适合客户的渠道(短信、社交媒体或电子邮件)向客户提供个性化服务或建议。

收集客户及其消费模式的反馈可以帮助零售商确定最有效的方法，并在出现任何挑战时改进客户服务。

(2) 紧跟市场潮流

零售商可以使用有关用户社交媒体活动和网络浏览行为的数据来确定哪些产品最受关注。此外，他们可以分析围绕某个项目的讨论情绪。这种预测分析可以帮助确定哪些产品会引起用户的更大兴趣。

(3) 设定最优价格

零售商可以进行A/B测试以设定合适的价格。然而，这个过程可以实现自动化。在大数据技术的支持下，零售商可以转向动态定价策略来分析市场变化并做出相应调整。在动态定价策略中，分析算法会分析竞争对手的定价和库存当前水平，并选择使零售商保持竞争力并获得更多利润的最佳价格。

(4) 仓储优化

通过预测分析和有关产品的实时信息，零售商可以避免供应短缺，优化仓储，以便可以获取最受欢迎的商品等信息。还可以确保产品的可用性，这在需求旺盛期间尤为重要，因为库存耗尽可能会影响收入。

零售商利用大数据的4个真实案例

除了上述大数据的优点之外，行业领先的全球零售商还以独特的方式利用大数据技术获利。以下通过一些示例来说明如何将大数据技术用于特定目的。

(1) 亚马逊

世界知名零售商亚马逊公司采用大数据技术并不奇怪。由数据分析提供支持的亚马逊推荐引擎创造了其销售额的35%%。它在客户使用该公司门户网站时收集客户的信息(包括偏好、搜索历史、愿望清单和购物车)，从而可以预测客户更有可能购买什么商品。其算法考虑了注册客户的送货地址，可以选择最近的仓库送货，减少交货时间和相关成本。

(2) Target

零售公司可以收集有关消费者的信息，例如他们寻找、购买的商品，并将这些见解用于营销实践。例如Target公司通过分析女性的购物行为，使用数据分析来预测是否怀孕。因此，能够向客户发送个性化母婴产品的优惠报价，并在竞争中脱颖而出。

(3) 星巴克

全球咖啡品牌星巴克公司从2016年到2019年的收入增长了26%。星巴克公司利用创新技术改善业务运营，大数据技术也不例外。除了提供更个性化的优惠之外，该公司还使用数据驱动的洞察来预测特定位置商店的表现。因此，星巴克公司确定了可能取得成功的领域，并降低了在低利润领域开业的风险。

(4) Asos

时装零售商Asos公司推出了服装扫描选项和推荐引擎。它允许客户扫描他们喜欢的一件衣服，其算法会建议类似的选项。更重要的是，Asos公司引入了一项附加功能，可以为客户扫描的商品找到更合适的商品。因此在2020年，Asos公司宣布在疫情爆发期间收入增长了19%。

结语

在数字化环境中，客户期望获得量身定制的独特体验。为了取得成功，吸引新客户并留住现有客户，零售商应该适应快速变化的行为并采用数字工具。大数据可以帮助零售商保持市场领先地位，提高绩效并满足客户需求。

一、大数据驱动新零售

在消费升级、互联网技术与大数据应用的驱动下，零售业近年来出现爆发性变革，从零售1.0飞速进入到零售4.0的“新零售”时代。

传统零售业，讲求关于新零售人/货/场的营销模式；新零售业态下，新零售行业则需要创新供/需/连的模型。而大数据运营就是创新连接模式，突破运营瓶颈的最佳选项。

这里的大数据不仅仅指数据量，更着重于算法逻辑，从各方面给与新零售支撑。阿里给新零售的定义，可谓一语道破新零售的关键：新零售就是以消费者体验为中心的，数据驱动的泛零售业态。

二、低成本精准获客

在信息大爆炸的今天，消费者对那些“毫无价值”的营销电话、垃圾信息十分反感。另一方面，商家要获得一个精准客户，其成本和难度超乎想象。而获客成本低、数据易收集，精投放准是大数据先天的优势，也吸引力越来越多的零售企业加入到大数据运营阵营中，重构以数据为核心的经营模式，更好地识别与定位消费者，洞察消费场景和未来趋势。

以用户为中心的商业生态中，客户画像分析和客户关系显得尤为重要。通过更好地分析用户的行为属性，多角度、深层次地把握用户的属性，挖掘深层次潜在需求，可以增加用户的粘性、提高购买率。

传统的运营体系和CRM系统需要跟现在数字化媒体相结合，做到数据共存、共享，才能发挥大数据的价值与作用。商家通过数据分析精准地把握人群的消费偏好、潜在需求，便可以推送他们感兴趣的信息，过滤掉无用信息，从而大大提升转化率。我们熟悉的滴滴和抖音就是在这一方面做到了极致，所以给了我们消费者更极致的消费体验。

三、打通全供应链条

零售企业需搭建专业的渠道，打造自己的“数据体系”，去培养自己的粉丝、会员客户，通过沉淀用户信息和消费习惯等数据，打通涉及到线上线下渠道以及内部数据与外部数据的交叉与融合，覆盖企业全面发展链条。

沃尔玛的案例

零售龙头沃尔玛，大数据生态系统每天处理TB级的新数据，和PB级的历史数据，还需要分析数以百万计的产品数据、数以亿计的客户和搜索关键词。

沃尔玛的系统是一个涵盖沃尔玛线下的交易数据，沃尔玛线上商城电子数据，与社交媒体应用数据为一体，并进行实时更新积累的大数据库。大量的数据为沃尔玛在做出决策前，将执行成本降到最低，并创造新的消费机会。

沃尔玛凭借其线上线下的全面布局，联通线上线下数据，实现了对用户数据的闭环收集、更新与使用。举个例子，杰克是沃尔玛的资深会员，沃尔玛的信息系统中有他近五年来购买商品的品种、数量、型号、时间信息，支付方式信息，商品配送信息，会员卡信息，住址、联系方式，甚至包括杰克在沃尔玛的购物流程监控视频、门禁数据等线下消费信息。

当杰克进入沃尔玛停车场打算购物，手机自动连上了沃尔玛的wifi时，手机和iPad就会收到了沃尔玛发来的商品的推荐和电子优惠券信息，而这些信息80%都来自杰克沃尔玛线上商城的收藏夹里，甚至每件推荐商品都附上了在商场中的具体位置、路线、型号等信息。当杰克按照推荐购买完产品后，关于他的数据又会被传输到数据库中进行更新。如此循环，分析客户数据，优化客户消费体验，提高运营能力。

沃尔玛收集、更新、使用用户数据演示

四、重构零售大生态

通过大数据查看、归集、分析顾客信息、消费特征，然后可以根据数据决策运营计划，选择适合时间、合理渠道、促销内容对消费者有针对性地运营，从而推动消费转化。然后，沉淀数据价值到数据中心，并生成具体的分布热力图，再集成、分析，支持下一轮的营销活动。形成以“数据驱动”为核心，从消费—数据—营销—效果—消费供需连正飞轮增长，完善以数据为核心的营销闭环，从而完善大数据的商业价值链条，重构零售大生态。

盒马鲜生的案例

传统的菜市场和超市全凭摊主或采购部门的经验进货，产品质量波动大。而盒马利用消费数据和大数据分析能力，优化供应链。每天下午，根据当天的销售数据决策，动态制订第二天的销售计划。在与蔬菜生产基地合作的基础上，通过即时分析数据提供需求的方式，保证获取最新鲜、供应量最充足的食材。

以数据化布局产品标准化和可追溯性，提高供应链效率。通过二维码，可追溯产地、供货商信息，确保买卖双方消息对称，产生信赖感。大数据优化路线，全程冷链配送，形成新鲜良好的消费印象，吸引更多消费者回购——从而形成正反馈机制，为企业发展赢得了正增长飞轮。

时代飞速发展，大数据时代已经来临。大数据的影响在我们生活的方方面面不断深入。随着大数据与智能技术的不断结合，新零售行业也必将借助大数据完成蜕变。未来的新零售企业将是能够为消费者提供个性化、无缝链接的购物与服务体验的高效智能企业。

本文系作者： 赵同学 授权发表，鸟哥笔记平台仅提供信息存储空间服务。

本文为作者独立观点，不代表鸟哥笔记立场，未经允许不得转载。

《鸟哥笔记版权及免责申明》 如对文章、图片、字体等版权有疑问，请点击 反馈举报