大數據零售有哪些

『壹』 大數據常見技術應用有哪些

大數據常見技術應用有農業互聯網、金融業互聯網、電子商務、醫療器械行業、零售業大數據、生物科技

一、農業互聯網

生物科技關鍵就是指雲計算技術在基因分析上的運用，根據數據管理平台人們能夠將本身和植物體基因分析的結果開展紀錄和儲存，運用創建應用場景雲計算技術的遺傳基因資料庫查詢。雲計算技術將會加快遺傳基因技術性的科學研究，迅速協助生物學家開展實體模型的創建和遺傳基因組成模擬計算。

『貳』 大數據應用與哪些行業

大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的痕跡。

1、製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2、金融業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

3、汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

4、互聯網行業：藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5、餐飲行業：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

6、電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

7、能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

8、物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。

10、生物醫學：大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

11、公共安全領域：政府利用大數據技術構建強大的國家安全保障體系，公共安全領域的大數據分析應用，反恐維穩與各類案件分析的信息化手段，藉助大數據預防犯罪。

12、個人生活：大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為軌跡，為其提供更加周到的個性化服務。

大數據的價值遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，是推動社會生產和生活的核心要素。

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七個典型的大數據應用案例

1、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

2、Tipp24AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。

3、沃爾瑪的搜索。這家零售業寡頭為其網站Walmart.com自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。

4、快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。

5、Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。

『叄』 零售大數據營銷 重點關注過程性數據

零售大數據營銷：重點關注過程性數據

什麼是大數據營銷？大數據營銷是基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，主要應用於互聯網廣告行業的營銷方式。大數據營銷衍生於互聯網行業，但卻可以作用於互聯網行業和非互聯網行業。依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使廣告更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。

大數據時代：大數據營銷是大勢所趨

以往企業做營銷宣傳基本是一對多的模式，即選定一個大的平台，在這上面做營銷推廣，利用平台優勢去影響更多的用戶。這樣的廣告效果在早先還是比較有效，但是隨著用戶接受內容的渠道和生活習慣行為的變化，這樣的粗放式營銷手段已經對用戶產生不了推動性效果。這時企業需要在有限的時間內，利用精準的營銷內容來吸引目標消費者。

企業在以往會通過不同渠道收集到大量的用戶數據，之前這樣零散、獨立的數據似乎對於企業作用並不大，但是現在大數據技術分析能力的加強，讓企業可以通過這些數據對用戶特徵進行挖掘和分析。

在數據分析的基礎上會得到用戶的個性，幫助企業精準的定位受眾目標用戶，並針對每個個體消費者匹配個性化的推廣營銷內容，讓營銷內容更加有針對性，可以滿足用戶的需求，而不是和用戶本身需求無關的內容，大大減少了用戶的被騷擾感，正是因為這樣越來越多的企業開始做大數據營銷。但一些企業在這中間發現自己做的大數據營銷似乎並不是很准確和有效，那麼什麼導致這樣的結果呢？

過分追求結果性數據讓企業忽略了重點

營銷過程中數據分為結果性數據和過程性數據，而現在多數企業在做大數據營銷的時候往往關注的是結果性數據，把結果性數據作為主導參考標准，導致很多企業在營銷過程中大量的過程性數據被忽視，其實這樣的過程數據對於營銷依然十分重要。

那麼，什麼是過程性數據？什麼是結果性數據？舉個例子：假如你是賣手機的企業，你關心今年有多少人買了你的手機，這個就是結果數據，這個數據是你比較關心的。而這一年中買你手機的人都是什麼樣的，包括年齡階段、職位等以及他們在買你手機時比較關注的點是什麼；這裡面有多少是你的新用戶，有多少是你的老用戶；是什麼原因能夠吸引來新的客戶等等，這些都是過程性數據。

在大數據營銷過程中，如若你只關注結果性的數據，而不關注對過程性數據的分析和利用，這就好比是你賣了手機，但你不知道你賣給了誰，就不會對你的產品定位有一個准確的把握，也不會對產品研發起任何的指導性意見，整個營銷活動變的毫無意義，只是為了賣貨而賣貨的企業營銷，對企業的長遠穩定發展不會有任何推動指導作用。反過來，如果在營銷活動中能把這些過程性的數據考慮進去，並進行記錄，相信會讓你的營銷活動的轉化率和投資回報率都會得到巨大的提升。

隨著大數據挖掘和分析技術的發展和成熟，現在已經可以利用技術手段去追蹤分析過程數據，並且不斷進行優化，從而助力企業更好的開展營銷活動，提升營銷效率。例如信柏科技在做的線下實時場景化營銷，就是基於大數據的挖掘和分析結果，根據消費者所處的環境以及其消費偏好，對其進行實時化的個性化營銷信息推送，大大提升了營銷效率。

因此，大數據背後蘊藏了我們所不可估量的價值，對於企業而言，大數據能夠讓其發現營銷機遇，如潛在客戶、新市場規律、迴避經營風險等，根據用戶的精準畫像還可以及時調整營銷策略和手段。但前提是，企業在運用大數據營銷過程中一定不能一味的只追求結果性數據，只有充分利用好了過程性數據，才能收獲令人滿意的結果性數據。

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『肆』 8個典型案例看懂零售巨頭的「大數據」戰略

8個典型案例看懂零售巨頭的「大數據」戰略_數據分析師考試

未來的零售分析要求零售商藉助集成式業務流程和信息系統，為客戶洞察提供支持，將客戶洞察發展成一種企業級的戰略能力，並根植於企業結構和企業文化中。在這種形勢下，零售商的所有業務職能部門在制定決策時，將把基於情景的客戶洞察作為一個重要依據。

分析公司 EKN 認為，為了真正實現以客戶為中心，零售商需要具備多項關鍵能力，而這些能力均由業務分析驅動。

全渠道集成。如果缺乏相關客戶洞察支持與客戶的互動，零售商將無法實現跨渠道無縫客戶體驗。零售商與客戶互動的聯絡點能為零售商提供豐富的客戶數據，因此，所有聯絡點也成為了零售商的最佳競爭利器。

個性化互動。與網上零售商相比，實體零售商具有兩大優勢：能與客戶進行個人接觸，以及擁有更豐富的歷史記錄和更多樣的客戶數據。如今，「個性化」購物體驗已成為人們津津樂道的話題，而如何巧妙地結合上述兩大優勢，即在行動中及時交付客戶洞察，將成為零售商打造「個性化」購物體驗的基礎。

持續的卓越運營。客戶洞察的應用並非僅局限於面向客戶的使用案例。事實上，如果零售商已經能夠在各個運營職能部門中更成熟地運用分析功能，那麼集成客戶洞察便是他們不容錯過的增量機會。

零售商用例

銷售

瑞士零售商 Globus 使用大數據內存計算和高級分析來獲取寶貴的銷售績效洞察。目前，他們能夠實時處理海量的產品數據，並在幾分鍾內分析不同時間范圍、店鋪和區域內數千種產品的銷售模式與促銷活動。該零售商還向其管理人員提供了這些洞察的訪問許可權，以便他們能夠更迅速地響應市場狀況。

美國零售商 Guess 使用高級分析向其高管提供暢銷產品和可用庫存的實時視圖。該零售商的分析解決方案基於大型客戶數據集，分析銷售額、細分目標客戶，並策劃促銷活動。

市場營銷

沃爾瑪的 Global.com 部門充分利用「快速的大數據」和社交分析，快速識別不斷變化的客戶喜好。該零售商的社交意識（Social Sense）項目能通過社交媒體確定商品的暢銷程度，並幫助顧客發掘潛在需求和感興趣的新產品。同時，藉助 ShoppyCat 工具，他們可根據 Facebook 用戶的愛好和興趣，為這些用戶推薦適合的產品。此外，Global.com 還使用社交基因組（Social Genome）技術，來幫助客戶為朋友挑選禮物。

塔吉特（Target）百貨公司利用預測分析程序，來推斷個體消費者是否具備成為該公司特定營銷活動優質客戶的特質。他們給每位顧客分配了一個獨一無二的客戶識別號碼。該號碼將客戶個人信息、購物行為和喜好整合到一個可跟蹤的實體內。塔吉特還專門成立了一個客戶營銷分析部門，致力於全面了解客戶，超越其他競爭對手，從而獲得競爭優勢。藉助動態數據倉庫（Active Data Warehouse），塔吉特可在整個企業的混合工作負載環境下，基於海量數據管理復雜的用戶查詢。

全渠道

英國零售商巴寶莉（Burberry）集成了旗下所有渠道，包括實體店、網上商店、移動終端以及各大社交網站。他們採用了創新技術和數據分析，用於分析來自所有數據源的數據，旨在實時識別個人客戶並建立客戶檔案。相比過去，巴寶莉的分析速度提高了 14,000 倍，以前需要 5 個小時的請求，現在 1 秒就能完成。不論店員處於什麼位置，他們都能在客戶踏入店內時立即識別客戶信息，了解他們過去的購買記錄，並提供個性化建議。

韓國零售商 NS Shopping 將移動渠道和社交渠道集成到零售環境中，並利用大數據分析，實時、集中地獲取所有渠道的客戶和產品數據。而公司的電子商務團隊和市場營銷團隊將利用這些數據，向顧客提供個性化的產品建議。

供應鏈

美國網上零售商亞馬遜基於非平穩隨機模型，構建了全新的供應鏈流程和系統。該方法能為訂單履行、尋源、產能和庫存決策提供鼎力支持。亞馬遜不僅開發了聯合和協調補貨的新演算法，還基於歷史需求、活動記錄和計劃、各履行中心的預測結果、庫存計劃、采購周期以及采購訂單，在 SKU 級別實施了全新的國家預測方案。

英國零售商樂購（Tesco）採用先進的建模工具，基於歷史銷售數據模擬配送倉庫的運作，從而達到優化庫存的目的。該零售商還組建了一個內部分析團隊，該團隊主要負責通過回歸測試掌握各要素之間的關聯，如天氣數據、特價優惠，及銷售模式等等。

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