零售「增长黑客」：5大经典的零售大数据用例

从多渠道产生的海量数据，使得零售行业的边际不断扩大，也为零售企业实现前所未有的价值和竞争优势提供了新的机遇。从商业角度来看，零售商需要使整个企业内的人员快速、准确且自信地做出决策，而实现这一目标的唯一方法是利用大数据制定最佳计划和决策，从而更深入地了解客户，发现隐藏的趋势，揭示新的机遇。

为了更好地理解零售行业中大数据分析的价值，让我们来看看以下5个经典用例，目前它们正在各个领先的零售公司中得到广泛实践。

1.零售客户行为分析

以数据为导向的客户洞察力通常被认为对于提高客户转化率、制定个性化营销活动、增加营收、预测并避免客户流失以及降低客户获取成本等挑战具有至关重要的意义。但今天的消费者通过多个交互渠道与零售商互动-包括移动设备、社交媒体、商店、电子商务网站等，这极大地增加了企业必须聚合和分析的数据类型的复杂性和多样性。

当所有这些数据汇总起来并进行分析时，它将产生前所未有的洞察力。例如：

• 谁是您的高价值客户？
• 是什么促使他们购买更多？
• 他们的行为方式如何表现？
• 如何触达消费者以及何时是最佳触达时机？
  ……

有了这些见解，您就可以改善客户获取并提高客户忠诚度。搭建诸如观远数据智能分析平台的数据工程是解析您的客户行为数据的关键所在，因为您可以实现一次性组合、集成和分析所有数据，以生成推动客户获取和忠诚度所需的洞察力。

2.打造个性化店内购物体验

在过去，商品推销被认为是一种艺术形式，也没有真正的方法来衡量商品推销对消费者购买决策的影响。随着在线销售的兴起，出现了一种新的趋势，即购物者可以在店内体验商品实物，然后在线上购买。

人员跟踪技术的出现，为分析商店购物行为和衡量商品推销工作的影响提供了新的方法。数据智能分析平台可以帮助零售商理解他们的数据，优化营销策略、与消费者建立可信赖的联结，并适时进行产品露出，推动消费者完成购买，从而打造个性化的店内购物体验，最终目标是带来所有渠道销售的全面提升。

数据智能分析平台将店内的客户数据转变为零售商的核心竞争优势，从数据中获取的洞察力可以推动交叉销售（*即发现现有客户的多种需求，并通过满足其需求而实现销售多种相关的服务或产品的营销方式。），提高促销效果等等，这些数据可以从以下这些方面收集：

• 网站
• POS系统
• 移动应用
• 供应链系统
• 店内传感器
• 相机
  ……

在智能数据分析平台的帮助下，全渠道零售商可以实现：

• 测试和量化不同营销和商品策略对客户行为和销售的影响
• 使用客户的购买和浏览记录来识别需求和兴趣，然后为客户打造个性化的店内服务
• 监控店内客户行为并及时推动客户提供店内购买或之后的在线购物，从而使消费者购买保持在零售商的可控范围内

3.通过关联分析和有针对性的促销提高转化率

为了以较低的成本获取更多的客户，零售企业需要制定有效的促销策略，这需要其对现有客户和潜在客户的360度视图描绘得尽可能准确。

以前，客户信息仅限于销售交易期间统计到的数据，但是今天，客户与零售企业交互的次数超过了交易本身-这些交互通常发生在社交媒体上，包含多种渠道来源，这促使零售商不得不开始重视客户通过交互而生成的海量数据的价值。

智能数据分析平台能够串联客户购买历史和个人资料，以及社交媒体网站上的行为，这种相关性往往会揭示出意想不到的结果，例如，零售商的高价值客户喜欢在电视上观看美食频道并经常在全食超市购物，假如零售商从数据分析结果中获取了这一信息，他就可以通过在与烹饪相关的电视节目，社交媒体页面和有机杂货店中精准投放广告和特别的促销活动推送，针对性地转化这些高价值客户，从而带来整体客单价的提升。

使用数据智能分析平台，全渠道零售商可以实现：

• 测试和量化不同促销策略对客户行为和转化的影响
• 使用客户的购买和浏览记录来识别需求和兴趣，然后为客户制定个性化促销方案
• 监控客户行为和社交媒体活动，以便及时向客户提供优惠，并刺激购买行为发生

4.客户旅程分析

今天的消费者比以往任何时候都更有自主性和连接性。借助成熟的移动互联技术，他们可以在几秒钟内获取他们想了解的任何商品信息。其中包括他们应该从哪里购买，以什么价格购买……然后再根据他们获得的信息，随时随地进行购买决策。

与此同时，客户期望也随之增多。他们希望零售企业能够跨渠道提供一致的信息和无缝衔接的购买体验，优质的客户体验将比以往任何时候都更能促进销售和客户保留。鉴于这些趋势，营销人员需要不断调整他们与消费者的联系方式，这同样需要有数据驱动的洞察力，来帮助您了解每个客户跨渠道的消费旅程。

借助智能数据分析平台，您可以将社交软件、收银系统、客户管理系统等多种数据来源的数据整合起来进行分析，进而发现全新的客户洞察并探索更具创造性的销售模式，而这些是运用传统分析无法达到的。通过智能分析，您将能够回答复杂的客户旅程的问题，例如：

• 客户旅程的每一步都发生了什么？
• 谁是您的高价值客户以及他们的行为方式？
• 如何以及何时与他们联系最好？

5.运营分析和供应链分析

零售行业更快的产品生命周期和不断复杂的运营，让零售商必须使用大数据分析来了解供应链和产品分销，从而降低成本。许多零售商都深知优化资产利用率、预算、性能和服务质量的巨大压力，因此推动更好的业务绩效来获得竞争优势至关重要。

利用智能数据分析平台提高运营效率的关键是利用它们来解锁埋在日志、传感器和机器数据中的洞察力。这些见解包括有关销售趋势，运营模式和异常值的信息，这些信息可以改善决策，提高运营绩效并节省数百万美元。

服务器，工厂机器，客户拥有的应用设备，手机信号塔，能源网格基础设施甚至产品日志 – 这些都是数据资产的载体。收集，准备和分析这些碎片化数据并非易事，因为数据量可能每几个月翻一番，数据本身也很复杂 – 通常有数百种不同结构化的格式。

智能数据分析平台允许您快速组合多数据源，如CRM，ERP，地理位置和公共数据等，然后您可以采用平台预置的分析工具和模型，使用此数据来检测异常值以及进行基于时序的分析、因子挖掘，以及解析，转换和可视化数据。

结语

数据智能分析平台快速汇集并探索大量多数据源数据，从而得以发现隐藏其中的新模式、新关联、新趋势，这为零售企业带来了深入的客户洞察以及其他有用的业务信息，并带领零售从业务洞察走向了业务决策的发展进程。

它的业务影响是真实且有效的。根据IBM商业价值研究所最近进行的一项研究：“百分之二十二的零售商报告显示，使用信息（包括大数据）和分析正在为其组织创造竞争优势，相比之下，63％的跨行业受访者表示。我们还发现零售商正在采用更加务实的即以业务驱动的方法处理大数据。最有效的大数据策略首先是确定业务需求，然后定制基础架构，融合多数据源分析以支持业务机会。“