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。

　　銷售商品曾經很簡單：能夠賺取最大利潤的零售商，往往對消費者的購買趨勢能夠最快做出反應。

　　不過自從所有零售商都開始采取相同的手段，由于他們互相爭搶的消費人群相同，利潤也就不再那么容易賺取了。

　　而大數據正在逐步改變這種現象，促進零售業的發展。如今的零售商很多都會在搶購熱潮來臨之前，使用大數據來預測趨勢和判斷庫存量。

　　目前零售行業大數據應用

　　用戶畫像功能

　　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，幫助企業準確的對用戶進行定位，進而引導銷售。

　　消費者分析

　　通過對社交大數據的研究，更好的了解客戶對于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。

　　動態定價

　　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。

　　具體來說，零售企業大數據分析應用可以歸納為如下幾個方面：

　　在智慧的客戶體驗領域的全方位的顧客洞察、提升客戶服務、基于位置的營銷和服務、以及精準營銷;

　　在智慧的商品管理和供應聯網絡領域的供應鏈優化和商品優化;

　　以及在智慧的運營領域的財務管理、勞動力管理和防損 / 防偷盜管理。

　　零售企業已經充分意識到大數據分析對其未來業務發展的戰略意義，將大數據分析作為向未來轉型升級的核心驅動力。

　　中國零售大數據的現狀和挑戰

　　中國零售行業的大數據分析處于剛剛起步的階段，相當一部分企業還未開始考慮使用大數據分析，或僅僅進行概念討論和計劃。

　　在少數已開展大數據項目的企業中，應用范圍、方式也處于早期狀態，大數據的實踐剛剛起步。

　　然而，也有一部分領先的零售企業已經在利用大數據應對明確的業務挑戰。

　　零售企業目前主要利用大數據分析進行精準營銷和客戶洞察。但是，這同時也是零售企業表示最需要利用大數據提升的兩個領域。

　　數據分析方法，按照由淺至深的程度可以分為以下五個種類：

　　描述性分析

　　從歷史交易數據中分析過去，反映出已經和正在發生什么;

　　診斷性分析

　　了解發生的原因，分析為什么發生;

　　預測性分析

　　預測未來，指出什么可能發生;

　　規定性分析

　　在分析過去和預測未來的基礎上對行為的指導，即建議應該采取什么行動。

　　以上分析均為靜態，而認知性分析與之不同。

　　認知性分析

　　通過交互式學習的方式，讓分析能力逐步成長、逐步提高認知的過程。

　　在這個瞬息萬變的大數據時代下，每天產生大量有價值的數據資源，數據分析也跨入認知分析的新階段。

　　零售企業希望在未來使用更多樣化和更先進的數據分析方法，特別是診斷性、預測性和規定性分析，并將嘗試認知性分析。

　　大數據幫助零售企業實現價值

　　大數據主要通過以下三個方面幫助零售企業提升自我，創造價值。包括：

　　1. 打造智慧的購物體驗;

　　2. 構建智慧的商品管理和供應鏈網絡;

　　3. 以及實現智慧的運營。

　　大數據對零售企業的主要作用

　　提高市場定位的準確度

　　市場定位對品牌發展的重要性不言而喻。通過對海量數據的獲取與分析，對零售行業的市場布局、市場需求情況、競爭對手的發展進度等進行把握。

　　根據數據分析結果，不斷完善自身的產品經營方式，突出品牌的差異化特征，實現精準的市場定位，在長期運營過程中逐漸積累用戶基礎。

　　有助于社群營銷

　　近年來，微博、微信及各類資訊平臺紛紛崛起，以文字、圖片、音視頻等形式承載的信息，可以通過多元化渠道進行傳播，其每日的信息分享數量可達到千億級。

　　這些信息中就包含著商家發展、消費者行為、產品反饋、商品搜索、訂單處理、市場價格走向等相關內容。

　　零售企業可采用整合方式，對數據資源中蘊藏的商業價值進行挖掘。

　　為零售企業管理提供技術支持

　　在進行需求預測時，零售企業要在獲取海量數據的基礎上，運用數學模型，對消費者的內在需求進行挖掘。

　　同時，還要對各個細分市場的價格變動與產品銷售情況進行科學合理的推測，當市場出現供需不平衡的問題時，企業可對產品價格進行調整，緩解市場供需之間的矛盾。

　　另外，企業還可以根據各個細分市場的需求情況來設定商品價格。

　　敏感度分析能夠幫助企業找到價格變動的合理范圍，進而對各個細分市場因價格變動引起的變化進行分析，在企業自身收益與市場接受度之間找到最佳平衡點。

　　幫助企業把握市場需求

　　很多消費者已經習慣于在產品使用后，通過微博、微信等媒體平臺對產品的功能、設計、質量、優勢與不足等等進行評價，這其中包含了用戶的相關需求信息。

　　零售企業應該對平臺上的數據資源進行獲取，對海量數據進行儲存與管理，通過深度分析。

　　對數據中包含的用戶消費特征、消費習慣、對產品的期待等進行提取，并在此基礎上實現產品優化。

　　同時，還要不斷完善自身的服務體系，升級消費者的購物體驗，進而提高企業的利潤所得。

　　總結

　　零售企業重視并認可大數據分析對企業發展的戰略意義。

　　零售企業需要從打造智慧的購物體驗，構建智慧的商品管理和供應鏈管理，以及幫助實現智慧的運營這三個方面，規劃大數據分析的戰略和實施路徑。

　　另外，大數據分析與云計算，移動和社交化是緊密結合，互相依托的。零售企業需要全面規劃面向未來的大數據戰略，將大數據分析作為助力零售企業向未來轉型升級的核心驅動力。