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. 顾客群体细分
大数据技术能够对顾客群体进行细分，从而为每个群体提供量身定制的服务和营销策略。通过云存储和大数据分析技术，企业能够高效地实现对消费者的实时和极端细分。
2. 模拟实境
大数据技术可以模拟实境，发掘新的需求并提高投入的回报率。通过分析传感器数据、社交网络数据等，企业可以在成本效益较高的条件下，实时地存储和分析这些数据，从而通过模型模拟判断不同变量下的最优方案。
3. 提高投入回报率
通过提高大数据成果在各相关部门的分享程度，可以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，将大数据成果与能力较弱的部门分享，帮助他们创造商业价值。
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。通过提供易于使用的API，用户可以将各种数据对象存储在云端，然后按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。
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），从不同角度深入分析客户、了解客户，以此锋带增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。
6. 个性化精准推荐
通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法，可以将个性化精准推荐延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销。
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越来越强烈。实时广告业务和应用内移动广告的社交服务是数据搜索的商业应用价值。
二、大数据与零售业的结合运用
1. 将零售策略与大数据技术进行结合
零售企业应将大数据技术与零售策略相结合，编制前置性的零售策略，确保销售计划的实现。大数据的四个“V”特性（数据体量大、数据类型复杂、价值密度低、数据更新与处理速度快）要求企业在业务数据产生的同时做出相应的策略应对。
2. 零售企业对大数据应保持正确态度
企业的领导者应重视大数据的发展，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。同时，企业内部人员应进行培训，建立收集数据的软硬件机制，以业务需求为准则，确定需要收集的数据，并在此基础上确定如何达成目标的基础建设方案。
三、大数据在零售企业实战中的应用
1. Target
Target通过大数据分析技术，成功预测顾客的怀孕情况，并提前向孕妇发送量身定制的优惠广告，从而在孕期用品销售上取得了爆炸性的增长。
2. ZARA
ZARA通过在门店安装摄影机和PDA，记录顾客的每个意见，并将这些意见上传到ZARA内部全球资讯网络中，由总部设计人员作出决策后立即传送到生产线，改变产品样式。此外，ZARA还通过线上商店收集顾客意见，以此改善实际出货的产品。
3. 亚马逊
亚马逊通过开发实时广告交易平台，将广告与目标消费者相遇，从而向Facebook和谷歌发起挑战。亚马逊与广告商分享的资讯有两类，一是依用户网络行为所做的通用分类，二是用户的商品搜索记录。
4. 沃尔玛
沃尔玛通过收购Kosmix，将大数据模式从“挖掘”顾客需求进展到能够“创造”消费需求。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。