零售業(yè)與其他商業(yè)相比，所掌握的數(shù)據(jù)更多，包括商品數(shù)據(jù)、消費者數(shù)據(jù)、供應(yīng)商數(shù)據(jù)以及相互間的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)等，然而與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)相比，傳統(tǒng)零售業(yè)企業(yè)并未充分利用這些數(shù)據(jù)。隨著零售業(yè)信息化以及互聯(lián)網(wǎng)+零售業(yè)的發(fā)展，零售企業(yè)將更加關(guān)注到這些數(shù)據(jù)挖掘利用的價值，并正確地收集、分析、運營這些數(shù)據(jù)，將“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用結(jié)合到自己的企業(yè)經(jīng)營中。零售業(yè)的數(shù)據(jù)化市場存量很大，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，必將給零售業(yè)帶來一場大規(guī)模的發(fā)展變革。

　　百度基于其強大的搜索引擎創(chuàng)建了百度數(shù)據(jù)研究中心；騰訊則是依靠其廣泛的社交圈建立了一個大型數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)；攜程在旅游大數(shù)據(jù)方面的控制也同樣非常強大。而阿里從2008年起就將大數(shù)據(jù)作為公司的基本戰(zhàn)略，通過電商切入數(shù)據(jù)，未來的方向則是希望建成一個囊括所有與消費相關(guān)的數(shù)據(jù)平臺。對于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說，數(shù)據(jù)未來是能夠變現(xiàn)的有價值商品。

　　對于零售業(yè)，在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用上有先天的優(yōu)勢，多年來積累的海量客戶信息為其進行大數(shù)據(jù)分析，挖掘客戶洞察，發(fā)現(xiàn)全新商業(yè)機會提供了重要基礎(chǔ)�；�于零售業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的再利用，借助大數(shù)據(jù)新的思維和手段，可以挖掘隱含的客戶社交屬性、位置信息、行為信息、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等信息。先進的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠顯著改善洞察的精確性，從而建立起全面的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)洞察力。通過對這些信息的掌握，可以使得零售企業(yè)更精確對客戶的完整畫像進行描述，實現(xiàn)精準營銷，提升客戶體驗。此外，應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析，零售業(yè)可以與第三方合作伙伴建立廣泛的業(yè)務(wù)聯(lián)系，打造跨行業(yè)聯(lián)盟，實現(xiàn)資源整合和優(yōu)勢互補，建立更加完整的大數(shù)據(jù)客戶視圖。

　　國內(nèi)很多零售企業(yè)都知道“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用的好處，但他們一旦將“大數(shù)據(jù)”的應(yīng)用結(jié)合到自己的企業(yè)經(jīng)營中時，便會出現(xiàn)與目前經(jīng)營有非常大的不適應(yīng)問題，因此應(yīng)當將大數(shù)據(jù)與零售業(yè)進行有效結(jié)合。

　　1、記錄收集數(shù)據(jù)

　　有些零售業(yè)已經(jīng)在開始嘗試布局WiFi，利用視頻技術(shù)判斷顧客年齡的魔鏡試衣等科技手段來輔助零售。零售企業(yè)可以通過WiFi捕捉的動線數(shù)據(jù)、追蹤用戶的手機信號、網(wǎng)絡(luò)購買行為、瀏覽數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等，收集顧客行為數(shù)據(jù)，即使零售企業(yè)目前還沒有完整的工具和方法去分析這些數(shù)據(jù)，也要提早收集好這些數(shù)據(jù)并進行存儲。然后再隨著技術(shù)提升逐步應(yīng)用、細化，這是大數(shù)據(jù)管理的底層。

　　2、把業(yè)務(wù)分析OLAP和業(yè)務(wù)處理OLTP相整合

　　零售的業(yè)務(wù)場景日益要求基于查詢、分析、預測進行業(yè)務(wù)處理，這要求大數(shù)據(jù)處理和業(yè)務(wù)操作緊密結(jié)合，給予業(yè)務(wù)人員實時業(yè)務(wù)能力。同時，業(yè)務(wù)分析OLAP和業(yè)務(wù)處理OLTP整合后，可以獲得近10倍的數(shù)據(jù)壓縮比、1000倍的速度提升，從而簡化企業(yè)IT架構(gòu)。

　　3、優(yōu)先建設(shè)顧客行為數(shù)據(jù)庫

　　把圍繞顧客的所有渠道的購買行為數(shù)據(jù)，如網(wǎng)絡(luò)購買行為、LBS的信息、POS收款信息、CRM上的投訴、微信上的發(fā)言等整合到一個集中的數(shù)據(jù)庫，形成一個對顧客的統(tǒng)一視圖，這個是零售大數(shù)據(jù)應(yīng)用核心。

　　4、基于顧客行為數(shù)據(jù)庫進行營銷

　　在顧客活動數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，了解了顧客是誰，然后做顧客的細分。比如某企業(yè)有800萬會員，通過數(shù)據(jù)采集得到顧客的詳細網(wǎng)上購買行為和線下購買行為的信息以后，通過系統(tǒng)應(yīng)用對會員進行分群，描述這些顧客群的特征，然后根據(jù)這些顧客群來設(shè)計營銷。零售企業(yè)可能暫時無法做到一對一的精準營銷，先能做到對某個特定客群營銷，在目前情況下已經(jīng)足夠了。

　　每一周，有數(shù)百萬消費者涌入沃爾瑪實體店購物，再加上光顧沃爾瑪在線和使用沃爾瑪APP的消費者，每周將有2.4億消費者與沃爾瑪發(fā)生直接或者間接的聯(lián)系，產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。于是，沃爾瑪利用自己作為全球最大的連鎖零售商所擁有的顧客數(shù)據(jù)，推出WMX平臺，主要用于數(shù)字化定位、數(shù)字廣告購買和優(yōu)化，通過對消費者的大數(shù)據(jù)分析，重塑自己以及供應(yīng)商的戰(zhàn)略活動，如產(chǎn)品開發(fā)、營銷、推銷等，從而提高經(jīng)營效率。

　　一方面可以通過顧客的行為習慣、意見，在顧客通過各種渠道進入沃爾瑪?shù)臅r候，實時給他提供特定的產(chǎn)品信息，讓他有利可圖。這反過來又可以提高顧客的忠誠度。當越來越多的顧客在這個平臺上互動時，沃爾瑪就能撬動競爭對手的市場份額。另一方面，通過分析店內(nèi)采購數(shù)據(jù)，掌握購物者的消費習慣，從而判斷供應(yīng)商的廣告怎么投、何時投效果才是最好的。從而也為自己的200多名供應(yīng)商提供一個廣告程序化購買的平臺，減少廣告和媒介購買上的浪費。

　　2、萬達百貨的大數(shù)據(jù)實驗

　　當消費者光顧萬達廣場時，可能會產(chǎn)生兩類數(shù)據(jù)：消費數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)。對于前者，通過與品牌店鋪的會員體系對接的方式，萬達可直接跟蹤會員的消費行為，并將消費數(shù)據(jù)實時同步到大會員系統(tǒng)中。對于后者，顧客進入廣場，連接廣場WiFi，打開“萬匯”APP，選擇“掃廣場”，即可展示顧客當前位置各個方向的店鋪分布列表，選擇感興趣的店鋪，可查看店鋪品牌詳細信息、促銷活動、優(yōu)惠卷、新品展示等；而萬達也可以基于免費WiFi和LBS，進行室內(nèi)定位、導航、 AR導航、人流統(tǒng)計與分析等LBS服務(wù)，可真實還原消費者的行為“路徑”：他們在何時到達與離開？停留過哪些店鋪，時間有多長？WiFi也可以幫助追蹤消費者在線下的行為軌跡。

　　基于這兩種數(shù)據(jù)，萬達可有效開展各式大數(shù)據(jù)實驗，創(chuàng)新O2O服務(wù)形態(tài)。消費行為畫像、個性化商品與服務(wù)推薦、室內(nèi)導航服務(wù)、基于地理位置的導購信息等，深挖大數(shù)據(jù)背后的商機。

　　（本文來源/《信息與電腦》雜志 作者/焦?jié)h明）