数字化革命已经面向全球市场突进。经济的新形势、新兴技术公司的冲击等方面已经让传统企业叫苦不迭，数字化转型越发成为企业的共识。数字化转型已经不是企业进化的选择题，而是唯一的必答题。

挖掘数据价值是数字化的根本

移动互联网全渠道时代，零售产业的生存与发展与数据息息相关。有些企业已经迈入大数据建设行列，成为大数据的先行者，转变和提升了零售的经营与管理，驱动着零售业向更加智能和高效发展；有些企业仍在行列之外张望，发展瓶颈愈发显现。数据时刻在产生，数据分析潜移默化在零售的每个环节当中，能够为产品经营决策提供依据，让生产更加有理有据，令营销更加有的放矢。拥抱大数据，是拥抱创新、竞争和生产力的下一个前沿。

数据在现代零售行业的发展与变迁过程中扮演着极为重要的角色。无论是沃尔玛为代表大型购物中心的成功，还是711为代表小型便利店的崛起，它们的核心共同点就是数据化水平很高。进入电子商务时代，数据的价值越发彰显。

传统的零售大企业、大品牌受到了巨大的挑战，消费者消费方式及意识形态的变化，以及来自一批新型商业企业的挑战使这些零售巨头压力空前，并已开始调整自己的业务与服务模式，积极迎接互联网与大数据技术；同时，不少适应不了新环境的零售企业被收购，或者退出了市场竞争的舞台。

多源化数据关联分析是重中之重

1、POS数据

POS数据为制定决策、销售管理、促销和市场活动以及制定客户忠诚度计划提供了基本依据。基于POS数据进行深度挖掘，可以主动跟踪客户买了什么，在哪儿买，以及什么时候买，实现对上千家商户和数万种品类商品销售状况的精准把握，不仅能很容易发现畅销品和滞销品，还能做到提前预测出商品销售将会达到什么水平，再根据预测结果指导运营。

随着竞争的激烈，零售商们迫切想知道购买这些商品的顾客属性是什么，他们为什么要购买这些商品，使用这些商品的感觉，以及使用后的评价。这也就意味着他们需要将不同来源的数据整合在一起，然后进行不同场景的分析。

将POS机、CRM、供应链以及社交数据整合在一起，以可视化方式将其分析结果直观呈现，零售商可以随时了解到商品是否正以正确的数量从适合的渠道出售给需要的人。通过POS数据共享作为一个整体为客户提供针对性体验。

2、供应链数据

借助库存定位和分类击败竞争对手，是零售商创建和维护客户忠诚度的一种常见方式。当人们进入你的商店，你的货架上是否有他们需要的东西，直接决定了他们是否会从陌生人变成你的客户，这一切开始于供应链数据。

虽然零售商大多能从供应链数据获益，但是很多零售商因为系统不灵活而无法很好的实现这些数据的价值，缺乏一个有效的工具将供应链数据与其他数据（诸如POS数据、会员卡数据、社交数据等）进行关联性分析，继而无法对销售进行精准预测，这就直接导致了库存成本居高不下，这将成为零售商的一个竞争弱点。

3、电子商务数据

网络是最“可追踪”的商业环境，零售商可以通过电子商务网站发现业务机会和获得数据分析带来的收益。网上提供的机会也扩展到线下实体店，当零售商将线上数据与店内数据结合在一起就获得了市场的360度视图。因此，电子商务数据更有助于创建一个跨渠道品牌。

现在更多的零售商正在努力创建全渠道品牌客户体验，对不同来源的数据进行关联性分析（如电商数据、POS数据、会员系统数据等），能够帮助零售商作出零售商能够做出更好的销售和促销决策。在大数据时代，那些受限于数据的及时性和完整性而无法有效进行跨渠道客户管理的零售商正在逐渐陷入经营困境。未来将属于那些能够灵活从跨渠道客户活动中产生见解，并能在每一次接触机会中将这些见解变成商业价值的零售商。

4、社交媒体数据

社交媒体正在创造着令人难以置信的消费者偏好数据。如果零售商能够借助强大的数据分析系统充分挖掘这些数据中隐含的趋势，并积极地去制定并执行商品销售和促销策略，他们将获得前所未有的发展机会。在社交数据中存在无限的商业机会，因为这些数据来自你未来的客户群。然而，许多零售商并没有意识到他们可以将这些数据组合成有价值的业务线或深度洞察。通过数据分析可以帮助零售商收集、整合这些不同的非结构化数据，并形成直观的可视化报告，从而帮助零售商制定那些能够提高客户管理、产品管理和营销活动效率的决策，并高效执行。

需要注意的是，实现商品和品牌在社交领域的监控，并不局限于零售商自己的数据，零售商还可以整合外部数据，如热门话题、主题标签、搜索指数等，通过强大的数据分析工具将社交媒体数据与CRM数据、POS数据关联在一起进行分析，零售商将发现巨大的商业机会，以及建立起难以超越的竞争优势。

数据分析赋能智慧零售

1、大数据与精准营销：用户画像让商家读懂用户

零售业的核心是消费者，然而长久以来，零售业对消费者的了解只停留在订单统计分析层面，针对个体消费者的分析处于空白阶段，例如我们知道的经典的沃尔玛啤酒与尿不湿的案例，就是基于对大量用户整体购买行为的关联推荐，但是在满足个性化需求方面，则难以实现。

实现精准化营销的关键是准确识别目标客户，并清晰了解客户的需求、购买行为特征及消费者自身属性等影响消费者购买决策的因素。可以说用户画像技术是帮助企业准确识别和分析目标客户的有效工具，它往往能帮助企业将客户的属性、行为与购物偏好联结起来，用户画像所形成的用户角色是基于产品和市场构建出来的，形成的用户角色能够准确代表产品的主要受众和目标群体。

通过用户画像，挖掘出用户的购物习惯、兴趣和偏好等，针对用户的差异化比较，挖掘出每类用户特征，进而建立模型将不同客户的需求进行群分，并形成便签，把原本冷冰冰的数据复原成栩栩如生的用户形象，从而指导和驱动业务场景及运营，发现和把握蕴藏在细分海量用户中的巨大商机。

2、提供个性化的服务与商品推荐

基于大数据的商品推荐和服务是零售企业服务用户、提供价值的重要手段。一直以来，零售商都在设法将自己的商品推荐给消费者，例如，一些零售商会将畅销的商品摆放在货架显眼的位置，期望以此获得更高的销量，书店的畅销书专区就是基于这样的思路。然而，这样的推荐并不是个性化的，它背后的逻辑是由于之前买的人多，因此下一个进入书店的人买走这些书的可能性就更高，这样的分析逻辑是有违满足消费者个性化需求这个目标的。

网络零售商借助大数据分析，同样可以为顾客提供更为个性化的服务，当顾客进行线上咨询时，网店客服可以快速调取用户特征、偏好、网站行为、推荐结果等数据，为用户提供个性化的线上服务。基于大数据技术的个性化服务避免了传统导购方式对顾客造成的困扰，降低了买卖双方的沟通成本，并使顾客产生宾至如归的感觉。

3、大数据与用户忠诚度管理

提高客户的忠诚度，对商业企业提高市场份额和利润水平有着重要意义，关系到企业的生存和发展。如何提升自己的客户忠诚度，创造更多的营业利润是商业零售企业关注的焦点。除了要为用户提供满足其需求的商品和个性化的服务外，还需通过大数据技术听取用户的声音，并进行有效的客户忠诚度管理。

通过大数据分析技术，将用户进行不同级别的划分，识别出高忠诚度的用户，对于忠诚度较高的用户，企业应实时予以关注，并可采取一系列措施，尽力维持和提高这部分人的忠诚度。

4、提升用户洞察力，优化产品与服务

伴随互联网与自媒体时代的到来，人们有机会能够充分的表达自己的见解和主张，也更希望自己的意见能够获得认可，并得到反馈。对此商业零售企业纷纷通过建立社交媒体、收集网站购物评论与客户服务数据等多种方式来获取用户的声音。然而，爆炸式增长的信息量和非结构化的数据为企业的信息收集和分析带来了诸多不便。大数据改变了这一切，通过对海量异构数据的处理，并分析与业务相关的各方面感受和评价。通过大数据整合各类数据提升对用户的洞察力，这种方式比传统的用户调研方法覆盖面更广，获取的信息更为客观，让零售企业真正了解客户，以便更好的改进产品和服务。

5、MGI提出的大数据杠杆

MGI围绕市场，销售，运营，供应链，和新的商业这五大类模式提出16个杠杆。在市场方面：协同过滤为主的交叉销售；以定位为基础的市场营销；采用图像识别的店内行为分析；基于行为分析的客户微分割；基于社交媒体的客户意见分析；加强多渠道的统一客户体验。在销售方面：品类的优化分析；价格的优化分析，灵活的价格体系；优化线上线下店铺的布局和设计。在运营方面：实时动态的透明业绩；按需的劳动投入优化。在供应链方面：平衡化的库存管理；基于运筹学和地图导航等技术的配送和物流优化；供应商谈判的确定和对策；在新的商业模式方面：价格比较服务；基于网络的市场。

数据分析成功之要点

1、线上线下一体化

数据赋能新零售必须线上线下两手抓。线上需要数据分析，那线下就同样需要零售大数据分析工具。正如互联网大佬马云所说，只做电商是不行的。零售数据分析不分线上线下。然而，很多企业只重视线上的零售数据分析，忽略了线下的。

零售大数据分析工具洞察消费者需求，线上强调消费者行为数据，分析和预测消费者过去购买情况和未来购买趋势。线下经营将零售数据分析推进一步。在线下运营的环境下，运用互联网和数据技术，可以打破原有的沟通边界，实时获取消费者态度数据。

零售数据分析对于线上线下都重要，因为零售业的出路在于线上线下的成功融合。同样的，零售大数据分析工具也是不分线上线下的，所有数据一视同仁，重点在于数据的处理——收集、整理、分析，实现可预测、可指导，也就是“数据化管理”。

2、“阳春白雪”“下里巴人”一体化

过去，数据分析只是技术专家和IT人员的事情。他们分析大量数据，将报告呈递给企业决策者。但这些分析结果的时效性和相关性却无法保证，因为客户会改变，他们的品味和偏好随时都在发生变化。

根据麦肯锡全球研究院的报告，零售商在企业范围内推广数据分析，可使营业利润率提高60%以上。与其依赖和等待专家团队来提取数据中的有用信息，零售商应该为一线业务人员提供相应的技能培训，让他们也能够快速分析和利用数据。“数据孤岛”早已成为过去，如今数据的提取和分析也不再需要长时间的操作。随着自助分析功能的兴起，原本不具备高级分析技能的业务人员都可以利用简单、交互式的可视化分析技术成为数据专家，更好地了解自己的客户。

3、制度文化一体化

大数据项目失败的重要原因不是数据，也不是技术，而是人。如果没有形成一种以数据为导向的企业文化，并把数据分析结果与业务流程深入对接，则不可能促成一个大的数据项目。企业需要围绕以身作则、聘用数据人才、开放权限、进行数据驱动的绩效评估等方面创建以数据为导向的企业文化。

4、投资智能“零售”提升数据质量

只有更好地使用数据和技术，零售业才能掌握时刻变化的趋势。物联网(IoT)设备的数量预计将在2020年达到现在的三倍，商品的连接性已经成为消费者期待的一项重要功能。信标、Wifi传感器、射频识别(RFID)标签，甚至显示屏都可以用来跟踪购物者和商品的动向，以便从商品的销售活动中收集有关消费者行为的数据及见解。梅西在店内使用射频识别(RFID)标签，结果表明，自从商店里使用了这种标签，库存准确率从原来的63%提高到了95%。

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