數字化革命已經面向全球市場突進。經濟的新形勢、新興技術公司的沖擊等方面已經讓傳統企業叫苦不迭，數字化轉型越發成為企業的共識。數字化轉型已經不是企業進化的選擇題，而是唯一的必答題。

挖掘數據價值是數字化的根本

移動互聯網全渠道時代，零售產業的生存與發展與數據息息相關。有些企業已經邁入大數據建設行列，成為大數據的先行者，轉變和提升了零售的經營與管理，驅動著零售業向更加智能和高效發展；有些企業仍在行列之外張望，發展瓶頸愈發顯現。數據時刻在產生，數據分析潛移默化在零售的每個環節當中，能夠為產品經營決策提供依據，讓生產更加有理有據，令營銷更加有的放矢。擁抱大數據，是擁抱創新、競爭和生產力的下一個前沿。

數據在現代零售行業的發展與變遷過程中扮演著極為重要的角色。無論是沃爾瑪為代表大型購物中心的成功，還是711為代表小型便利店的崛起，它們的核心共同點就是數據化水平很高。進入電子商務時代，數據的價值越發彰顯。

傳統的零售大企業、大品牌受到了巨大的挑戰，消費者消費方式及意識形態的變化，以及來自一批新型商業企業的挑戰使這些零售巨頭壓力空前，并已開始調整自己的業務與服務模式，積極迎接互聯網與大數據技術；同時，不少適應不了新環境的零售企業被收購，或者退出了市場競爭的舞臺。

多源化數據關聯分析是重中之重

1、POS數據

POS數據為制定決策、銷售管理、促銷和市場活動以及制定客戶忠誠度計劃提供了基本依據�；�于POS數據進行深度挖掘，可以主動跟蹤客戶買了什么，在哪兒買，以及什么時候買，實現對上千家商戶和數萬種品類商品銷售狀況的精準把握，不僅能很容易發現暢銷品和滯銷品，還能做到提前預測出商品銷售將會達到什么水平，再根據預測結果指導運營。

隨著競爭的激烈，零售商們迫切想知道購買這些商品的顧客屬性是什么，他們為什么要購買這些商品，使用這些商品的感覺，以及使用后的評價。這也就意味著他們需要將不同來源的數據整合在一起，然后進行不同場景的分析。

將POS機、CRM、供應鏈以及社交數據整合在一起，以可視化方式將其分析結果直觀呈現，零售商可以隨時了解到商品是否正以正確的數量從適合的渠道出售給需要的人。通過POS數據共享作為一個整體為客戶提供針對性體驗。

2、供應鏈數據

借助庫存定位和分類擊敗競爭對手，是零售商創建和維護客戶忠誠度的一種常見方式。當人們進入你的商店，你的貨架上是否有他們需要的東西，直接決定了他們是否會從陌生人變成你的客戶，這一切開始于供應鏈數據。

雖然零售商大多能從供應鏈數據獲益，但是很多零售商因為系統不靈活而無法很好的實現這些數據的價值，缺乏一個有效的工具將供應鏈數據與其他數據（諸如POS數據、會員卡數據、社交數據等）進行關聯性分析，繼而無法對銷售進行精準預測，這就直接導致了庫存成本居高不下，這將成為零售商的一個競爭弱點。

3、電子商務數據

網絡是最“可追蹤”的商業環境，零售商可以通過電子商務網站發現業務機會和獲得數據分析帶來的收益。網上提供的機會也擴展到線下實體店，當零售商將線上數據與店內數據結合在一起就獲得了市場的360度視圖。因此，電子商務數據更有助于創建一個跨渠道品牌。

現在更多的零售商正在努力創建全渠道品牌客戶體驗，對不同來源的數據進行關聯性分析（如電商數據、POS數據、會員系統數據等），能夠幫助零售商作出零售商能夠做出更好的銷售和促銷決策。在大數據時代，那些受限于數據的及時性和完整性而無法有效進行跨渠道客戶管理的零售商正在逐漸陷入經營困境。未來將屬于那些能夠靈活從跨渠道客戶活動中產生見解，并能在每一次接觸機會中將這些見解變成商業價值的零售商。

4、社交媒體數據

社交媒體正在創造著令人難以置信的消費者偏好數據。如果零售商能夠借助強大的數據分析系統充分挖掘這些數據中隱含的趨勢，并積極地去制定并執行商品銷售和促銷策略，他們將獲得前所未有的發展機會。在社交數據中存在無限的商業機會，因為這些數據來自你未來的客戶群。然而，許多零售商并沒有意識到他們可以將這些數據組合成有價值的業務線或深度洞察。通過數據分析可以幫助零售商收集、整合這些不同的非結構化數據，并形成直觀的可視化報告，從而幫助零售商制定那些能夠提高客戶管理、產品管理和營銷活動效率的決策，并高效執行。

需要注意的是，實現商品和品牌在社交領域的監控，并不局限于零售商自己的數據，零售商還可以整合外部數據，如熱門話題、主題標簽、搜索指數等，通過強大的數據分析工具將社交媒體數據與CRM數據、POS數據關聯在一起進行分析，零售商將發現巨大的商業機會，以及建立起難以超越的競爭優勢。

數據分析賦能智慧零售

1、大數據與精準營銷：用戶畫像讓商家讀懂用戶

零售業的核心是消費者，然而長久以來，零售業對消費者的了解只停留在訂單統計分析層面，針對個體消費者的分析處于空白階段，例如我們知道的經典的沃爾瑪啤酒與尿不濕的案例，就是基于對大量用戶整體購買行為的關聯推薦，但是在滿足個性化需求方面，則難以實現。

實現精準化營銷的關鍵是準確識別目標客戶，并清晰了解客戶的需求、購買行為特征及消費者自身屬性等影響消費者購買決策的因素�？梢哉f用戶畫像技術是幫助企業準確識別和分析目標客戶的有效工具，它往往能幫助企業將客戶的屬性、行為與購物偏好聯結起來，用戶畫像所形成的用戶角色是基于產品和市場構建出來的，形成的用戶角色能夠準確代表產品的主要受眾和目標群體。

通過用戶畫像，挖掘出用戶的購物習慣、興趣和偏好等，針對用戶的差異化比較，挖掘出每類用戶特征，進而建立模型將不同客戶的需求進行群分，并形成便簽，把原本冷冰冰的數據復原成栩栩如生的用戶形象，從而指導和驅動業務場景及運營，發現和把握蘊藏在細分海量用戶中的巨大商機。

2、提供個性化的服務與商品推薦

基于大數據的商品推薦和服務是零售企業服務用戶、提供價值的重要手段。一直以來，零售商都在設法將自己的商品推薦給消費者，例如，一些零售商會將暢銷的商品擺放在貨架顯眼的位置，期望以此獲得更高的銷量，書店的暢銷書專區就是基于這樣的思路。然而，這樣的推薦并不是個性化的，它背后的邏輯是由于之前買的人多，因此下一個進入書店的人買走這些書的可能性就更高，這樣的分析邏輯是有違滿足消費者個性化需求這個目標的。

網絡零售商借助大數據分析，同樣可以為顧客提供更為個性化的服務，當顧客進行線上咨詢時，網店客服可以快速調取用戶特征、偏好、網站行為、推薦結果等數據，為用戶提供個性化的線上服務。基于大數據技術的個性化服務避免了傳統導購方式對顧客造成的困擾，降低了買賣雙方的溝通成本，并使顧客產生賓至如歸的感覺。

3、大數據與用戶忠誠度管理

提高客戶的忠誠度，對商業企業提高市場份額和利潤水平有著重要意義，關系到企業的生存和發展。如何提升自己的客戶忠誠度，創造更多的營業利潤是商業零售企業關注的焦點。除了要為用戶提供滿足其需求的商品和個性化的服務外，還需通過大數據技術聽取用戶的聲音，并進行有效的客戶忠誠度管理。

通過大數據分析技術，將用戶進行不同級別的劃分，識別出高忠誠度的用戶，對于忠誠度較高的用戶，企業應實時予以關注，并可采取一系列措施，盡力維持和提高這部分人的忠誠度。

4、提升用戶洞察力，優化產品與服務

伴隨互聯網與自媒體時代的到來，人們有機會能夠充分的表達自己的見解和主張，也更希望自己的意見能夠獲得認可，并得到反饋。對此商業零售企業紛紛通過建立社交媒體、收集網站購物評論與客戶服務數據等多種方式來獲取用戶的聲音。然而，爆炸式增長的信息量和非結構化的數據為企業的信息收集和分析帶來了諸多不便。大數據改變了這一切，通過對海量異構數據的處理，并分析與業務相關的各方面感受和評價。通過大數據整合各類數據提升對用戶的洞察力，這種方式比傳統的用戶調研方法覆蓋面更廣，獲取的信息更為客觀，讓零售企業真正了解客戶，以便更好的改進產品和服務。

5、MGI提出的大數據杠桿

MGI圍繞市場，銷售，運營，供應鏈，和新的商業這五大類模式提出16個杠桿。在市場方面：協同過濾為主的交叉銷售；以定位為基礎的市場營銷；采用圖像識別的店內行為分析；基于行為分析的客戶微分割；基于社交媒體的客戶意見分析；加強多渠道的統一客戶體驗。在銷售方面：品類的優化分析；價格的優化分析，靈活的價格體系；優化線上線下店鋪的布局和設計。在運營方面：實時動態的透明業績；按需的勞動投入優化。在供應鏈方面：平衡化的庫存管理；基于運籌學和地圖導航等技術的配送和物流優化；供應商談判的確定和對策；在新的商業模式方面：價格比較服務；基于網絡的市場。

數據分析成功之要點

1、線上線下一體化

數據賦能新零售必須線上線下兩手抓。線上需要數據分析，那線下就同樣需要零售大數據分析工具。正如互聯網大佬馬云所說，只做電商是不行的。零售數據分析不分線上線下。然而，很多企業只重視線上的零售數據分析，忽略了線下的。

零售大數據分析工具洞察消費者需求，線上強調消費者行為數據，分析和預測消費者過去購買情況和未來購買趨勢。線下經營將零售數據分析推進一步。在線下運營的環境下，運用互聯網和數據技術，可以打破原有的溝通邊界，實時獲取消費者態度數據。

零售數據分析對于線上線下都重要，因為零售業的出路在于線上線下的成功融合。同樣的，零售大數據分析工具也是不分線上線下的，所有數據一視同仁，重點在于數據的處理——收集、整理、分析，實現可預測、可指導，也就是“數據化管理”。

2、“陽春白雪”“下里巴人”一體化

過去，數據分析只是技術專家和IT人員的事情。他們分析大量數據，將報告呈遞給企業決策者。但這些分析結果的時效性和相關性卻無法保證，因為客戶會改變，他們的品味和偏好隨時都在發生變化。

根據麥肯錫全球研究院的報告，零售商在企業范圍內推廣數據分析，可使營業利潤率提高60%以上。與其依賴和等待專家團隊來提取數據中的有用信息，零售商應該為一線業務人員提供相應的技能培訓，讓他們也能夠快速分析和利用數據。“數據孤島”早已成為過去，如今數據的提取和分析也不再需要長時間的操作。隨著自助分析功能的興起，原本不具備高級分析技能的業務人員都可以利用簡單、交互式的可視化分析技術成為數據專家，更好地了解自己的客戶。

3、制度文化一體化

大數據項目失敗的重要原因不是數據，也不是技術，而是人。如果沒有形成一種以數據為導向的企業文化，并把數據分析結果與業務流程深入對接，則不可能促成一個大的數據項目。企業需要圍繞以身作則、聘用數據人才、開放權限、進行數據驅動的績效評估等方面創建以數據為導向的企業文化。

4、投資智能“零售”提升數據質量

只有更好地使用數據和技術，零售業才能掌握時刻變化的趨勢。物聯網(IoT)設備的數量預計將在2020年達到現在的三倍，商品的連接性已經成為消費者期待的一項重要功能。信標、Wifi傳感器、射頻識別(RFID)標簽，甚至顯示屏都可以用來跟蹤購物者和商品的動向，以便從商品的銷售活動中收集有關消費者行為的數據及見解。梅西在店內使用射頻識別(RFID)標簽，結果表明，自從商店里使用了這種標簽，庫存準確率從原來的63%提高到了95%。

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