知識星球隨著零售業持續加速擴張，商戶們也急於尋找大資料在零售業中的最佳用例。
根據財經網站Kiplinger報道，2017年，光是零售業銷售額就有望增長3.5%，電子商務則持續大幅邁進，預期增幅15%。從日誌檔案、交易資訊，到感測器資料和社交媒體指標——這些新的資料來源為零售機構帶來了新的機遇，助其在一個日益擴張的行業領域內，實現空前的價值與競爭優勢。
零售商要在內部提供有利條件，使人們可以“快準狠”地做出決策。要達到這一標的，唯一的途徑就是將大資料利用起來，制定最好的計劃與決策，更加深入地瞭解顧客，並挖掘隱藏趨勢，展現出新的機遇。
為更好地理解大資料分析在零售業發揮的價值，我們不妨看看以下五個用例，眼下，它們正在多家領先的零售企業中發揮作用。
一、零售業的顧客行為資料分析
提升客戶轉化率，以個性化的廣告提振營收，預測並避免顧客流失，降低獲取客戶所需要的成本——要應對這類挑戰，深層次的資料驅動型洞察至關重要。但如今，顧客透過多個互動點與企業互動——移動裝置、社交媒體、門店、電子商務網站等等。因此，需要彙總與分析的資料的複雜性陡然上升，涉及的資料型別也驟然增加。
一旦這些資料得到彙總與分析，你將收穫前所未有的洞見——比如說，最有價值的顧客是哪些，促進他們消費更多商品的動力是什麼，他們的行為樣式是怎樣的？與他們互動的最佳方式與時機是什麼？有了這些洞見，你不僅能收穫更多客戶，還能提升客戶忠誠度。
要發掘顧客行為資料中隱藏的洞見——不論這些資料是結構化還是非結構化的——資料工程是關鍵。因為，你可以同時彙總並分析所有資料，進而得到所需洞見，以提升客戶獲取率與忠誠度。
二、利用大資料，將店內體驗個性化
過去，銷售被視為一種藝術形式，人們認為，商品銷售中，決策的具體影響是無法確切衡量的。而隨著線上銷售的增長，一種新的趨勢開始顯現：顧客會先去物體店對商品作一番瞭解，繼而回家網購。
行為追蹤技術的出現，為分析店內行為以及衡量銷售策略提供了新的途徑。零售商必須吃透這些資料，以最佳化銷售策略，同時，透過忠誠度應用程式，對店內體驗進行個性化定製，並及時採取行動，促使顧客完成購置——最終標的就是提升所有渠道的銷售額。
透過分析POS機系統和店內感測器等資料來源，全渠道零售商可以：
就不同營銷與銷售策略對客戶行為和銷售產生的影響，進行相應的測試與量化。
依據顧客的購買和瀏覽記錄，確定顧客的需求與興趣，然後為顧客量身定製店內體驗。
監測店內顧客習慣，並及時採取行動，促使顧客當場完成購物，或是之後上網購置，由此保住交易。
三、透過預測型分析和定向宣傳，提升顧客轉化率
要在提升客戶獲取率的同時，降低成本，零售企業需要有效地進行定向促銷。為此，商家需要全方位地瞭解顧客，並掌握盡可能準確的預期。
歷來，顧客資訊都僅限於交易發生時的地理資料。但如今，顧客的互動行為多於交易行為，而這些互動發生在社交媒體等多種渠道上。考慮到這些趨勢，對零售商最有利的做法，就是將顧客在互動過程中生成的資料加以利用，將其轉變為顧客資訊與洞見的寶庫（例如，理解他們的喜好）。
將顧客的購物記錄和個人資料，及其在社交媒體網站上的行為結合起來，通常能揭示出意料之外的洞見。打個比方，一家零售商的多名高價值顧客都“喜歡”在電視上觀看美食頻道，而且經常在全食超市購物。這種情況下，零售商就可以利用這些洞察，在烹飪相關的電視節目中、Facebook頁面上，以及有機食品店內，投放有針對性的廣告。
結果會如何呢？這家零售商的顧客轉化率有可能大幅提升，獲取客戶所需的成本也有望顯著降低。
四、顧客歷程資料分析
如今，顧客所掌握的便利條件超過了以往任何時候。基於可以獲取的資訊，顧客可以視便利與否，隨時隨地做出購買決定，或是直接購買。
與此同時，顧客的期望值也更高了。他們期待企業提供前後一致的資訊，以及跨渠道的無縫體驗，這些體驗要能反映出他們的購物記錄、喜好和興趣。客戶體驗的質量比以往任何時候都更能推動銷售額與顧客保留率。這就需要從資料中獲取洞見，助你理解每一位顧客的跨渠道歷程。
藉助大資料工程技術，零售商得以將結構化與非結構化的資料結合起來，作為單一資料集加以分析，將不同的資料型別一網打盡。分析結果可以揭示出你未曾預料到的全新的樣式和洞察，甚至可以帶來傳統分析手段無法企及的結果，比如：
顧客歷程的每一步究竟發生了什麼？
哪些是你的高價值顧客？他們的行為方式是怎樣的？
與他們互動的最佳方式與時機是什麼？
五、運營分析與供應鏈分析
由於產品生命週期的加快以及運營的日益複雜化，零售商開始利用大資料分析來理解供應鏈和產品分銷，以期縮減成本。最佳化資產利用、預算、績效與服務質量的壓力不可小覷，對此，很多零售商都深有體會。因此，取得競爭優勢、提升業務表現就顯得格外關鍵。
使用資料工程平臺來提升運營效率的關鍵，是利用它們去發現隱藏在日誌、感測器和機器資料中的洞察。這些洞察包括有關趨勢、樣式和異常情況的資訊，這些資訊可以改進決策，改善運營，並大幅縮減成本。
伺服器、工廠裝置、顧客持有的裝置、手機訊號發射塔、電網基礎設施，乃至產品日誌——這些都是能產生有價值資料的資產。這些資料支離破碎（通常是非結構化的），其收集、準備和分析不是什麼簡單的任務。每隔幾個月，資料量就有可能翻倍，而且資料本身也很複雜，通常存在幾百種不同的半結構化與非結構化格式。
在一個加速擴張的市場中，零售企業要維持競爭優勢，就有必要尋求創新手段，主動利用新的大範圍的資料來源，這一點正變得愈加重要。在資料的幫助下，零售商可以深入理解顧客資料，進而獲取寶貴的商業洞見。
轉自品覺公眾號
原文: Cash In Data Analytics: 5 Big Data Use Cases forRetail
來源: https://www.retailtouchpoints.com/features/executive-viewpoints/cash-in-data-analytics-5-big-data-use-cases-for-retail
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