❶ 零售行業大數據技術如何應用
1、實時進行管理交付
作為零售商，開展業務和獲利的關鍵要素是盡快收到貨物，並確保貨物也能迅速交付給商店或客戶。大數據通過使零售商能夠實時管理交付而提供幫助，這是零售供應鏈管理的關鍵。零售商可了解交通和天氣狀況最新信息，以及正在運輸的貨物所在的位置。
2、揀選更好的時間
許多零售商的另一個重要組成部分是揀選和包裝訂單。這是一個傳統的勞動密集型流程，在以往，只有大型零售商才能通過自動化揀選機器人或組織大量員工來加快揀選速度。如今採用大數據，即使是小型零售商也可以改進其流程，並在更好的揀選時間進行揀選。
3、將供應鏈細分
消費者比以往任何時候都期待獲得更加個性化的購物體驗和客戶服務。零售商可以通過數據對供應鏈進行細分，更好地迎合不同的目標市場，提高轉化率。通過記錄數據分析告訴零售商在不同渠道(例如，網路、移動和社交)與購物者的互動，從而使其向購物者提供個性化服務。
4、供應商管理常改善
零售商可能與供應鏈中的多家公司合作。可能會有直運供應商、物流供應商、包裝供應商和其他供應商，他們需要組織、管理和審查。反過來，試圖提高盈利能力和可靠性也可能是一項挑戰。大數據技術可以提供幫助。
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❸ 大數據時代，怎麼做好數字營銷
大數據時代做好數字營銷，需要注意以下幾個方面：
一、知己：明確產品定位及目標客戶定位
一個企業如果想要成功營銷，必須明確自己的產品定位和產品賣點，以及企業產品所針對的客戶，即目標受眾。只有明確了產品自身的屬性和針對人群，才能找准用戶，有效的傳達產品賣點和理念。
從大數據的角度，可以從已有的客戶中，提取標簽，從而了解顧客對產品的賣點需求，和客戶的群體畫像。
二、知彼：大數據捕捉精準用戶
所有的營銷都是以用戶為中心實施的，是否對精準用戶投放，是精準營銷與傳統營銷最本質的區別。
區別於傳統營銷方式，精準營銷的關鍵在於利用大數據：將資料庫內信息進行整理分析，構建出一套完整的以標簽為主的用戶畫像，形成對目標客戶的准確認知和判斷，從而篩選出精準的目標受眾。
三、作戰：一對一「個性化精準營銷」
首先，上一步的篩選為我們提供了精準客戶，針對精準客戶進行營銷可提升營銷成交率；其次，很多人上培訓課都知道，1對1的培訓效果更好。同樣，營銷也是同理，一對一的營銷更有利於對不同的對象採取不同的策略，傳達客戶獨特的需求賣點，個性化直擊痛點，實現精準的個性化營銷。
❹ 大數據如何與零售業結合 在實戰中應用
大數據如何與零售業結合 在實戰中應用
一、「大數據」的商業價值
1、對顧客群體細分
「大數據」可以對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。雲存儲的海量數據和「大數據」的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。
2、模擬實境
運用「大數據」模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有感測器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網路也在產生著海量的數據。
雲計算和「大數據」分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以數據化。「大數據」技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。
3、提高投入回報率
提高「大數據」成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。「大數據」能力強的部門可以通過雲計算、互聯網和內部搜索引擎把」大數據」成果和「大數據」能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用「大數據」創造商業價值。
4、數據存儲空間出租
企業和個人有著海量信息存儲的需求，只有將數據妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。具體而言，這塊業務模式又可以細分為針對個人文件存儲和針對企業用戶兩大類。主要是通過易於使用的API，用戶可以方便地將各種數據對象放在雲端，然後再像使用水、電一樣按用量收費。目前已有多個公司推出相應服務，如亞馬遜、網易、諾基亞等。運營商也推出了相應的服務，如中國移動的彩雲業務。
5、管理客戶關系
客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。 對中小客戶來說，專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級CRM來使用。比如把老客戶加到飛信群里，在群朋友圈裡發布新產品預告、特價銷售通知，完成售前售後服務等。
6、個性化精準推薦
在運營商內部，根據用戶喜好推薦各類業務或應用是常見的，比如應用商店軟體推薦、IPTV視頻節目推薦等，而通過關聯演算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析演算法後，可以將之延伸到商用化服務，利用數據挖掘技術幫助客戶進行精準營銷，今後盈利可以來自於客戶增值部分的分成。
以日常的「垃圾簡訊」為例，信息並不都是「垃圾」，因為收到的人並不需要而被視為垃圾。通過用戶行為數據進行分析後，可以給需要的人發送需要的信息，這樣「垃圾簡訊」就成了有價值的信息。在日本的麥當勞，用戶在手機上下載優惠券，再去餐廳用運營商DoCoMo的手機錢包優惠支付。運營商和麥當勞搜集相關消費信息，例如經常買什麼漢堡，去哪個店消費，消費頻次多少，然後精準推送優惠券給用戶。
7、數據搜索
數據搜索是一個並不新鮮的應用，隨著「大數據」時代的到來，實時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強烈。我們需要能搜索各種社交網路、用戶行為等數據。其商業應用價值是將實時的數據處理與分析和廣告聯系起來，即實時廣告業務和應用內移動廣告的社交服務。
運營商掌握的用戶網上行為信息，使得所獲取的數據「具備更全面維度」，更具商業價值。典型應用如中國移動的「盤古搜索」。
二、「大數據」與零售業的結合運用
對於數據的使用，許多實體零售商同樣表示非常重視，他們對企業積累的數據進行了各種預測和分析。然而，對具體的銷售業務來說，往往存在理想與現實的糾結，前不久市場中一家知名的服裝零售企業一方面在宣傳盈利上市的同時，一方面曝出有近10億元的庫存。國內很多零售企業都知道「大數據」應用的好處，但他們一旦將「大數據」的應用結合到自己的企業經營中時，便會出現與目前經營有非常大的不適應問題，如此導致許多企業對此都持非常謹慎的態度。
1、將零售策略與「大數據」技術進行結合
零售企業談的「大數據」的最大價值，是在零售策略上與「大數據」技術進行結合，最大程度地編制前置性的零售策略，確保銷售計劃的實現。「大數據」講究四個「V」：一是數據體量大（Volume）；二是數據類型復雜（Variety），多涉及到各種結構性與非結構性的；三是價值密度低（Value），這和體量大是相對應的；四是數據更新與處理速度快（Velocity）。
根據這些特性主動地在業務數據產生的同時做出相應的策略應對，會為企業贏得更多的時間和市場策略調整空間。這類似於大江大河的洪峰預警，上游的洪峰出現什麼狀況，下游要做什麼樣的應對。數據用到這一層面上，才具有直接的業務價值，這不是那種銷量同期比、環比、銷售計劃比數據能指導業務的價值能相比的。例如一家涉足線上業務的實體零售商，在一組貨品的15分鍾促銷時間內，往往准備著3套應變策略，以確保貨品能夠按計劃賣出。
在實體商業領域，有許多關於數據與營銷的案例。一個較早的版本就是美國沃爾瑪啤酒和尿布的數據關系。原來，美國的婦女在家照顧孩子，所以她們會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。
當分析師了解到啤酒和尿布銷量存在正相關關系、並進一步分析的時候，發現了這樣的購買情境，於是將這兩種屬於不同門類的商品擺在一起。這個發現為商家帶來了新的銷售組合。當然，即使再多的零售連鎖企業知道這個故事，也極少從平時銷售中能發現這樣的組合，哪怕是牽強附會的。
所以，零售策略設計是零售業「大數據」價值最大的地方，也是「大數據」可以直接為其提供支持的業務。
2、零售企業對「大數據」應保持正確態度
企業的領導者首先要重視「大數據」的發展、重視企業的數據中心，把收集顧客數據作為企業營銷運營的第一目標；第二，對企業內部人員進行培訓及建立收集數據的軟硬體機制；第三，以業務需求為准則，確定哪些數據是需要收集的；第四，確認在企業已有的數據基礎上或者未來方向前提下，如何達成前三項目標的基礎建設方案。
在這些IT基礎工作需要企業有實實在在的投入和建設規范的信息化團隊，作為中國商業最大的一分子——中小微型零售企業似乎是不可能也沒有足夠的能力來面對這樣一場變化的。
大中型零售商因為本身業務及利潤的積淀，已經能夠承擔這樣一場需求趨勢的需要成本。中小微型企業還處於快速發展過程中，如果也如同大中型企業進行全方面的投入，將很快會被新型的IT工具拖垮或者遭受重創。
但這並不意味著中小零售企業沒有機會，實際上IT的發展為所有的企業都提供了平等的選擇，雲計算的廣泛應用即是對這樣一場變革帶來的臨時禮物。
作為中小微型零售企業，完全不必考慮自己建設一套「大數據」的IT系統，他們從精力、成本、能力上來說都不適合，因此此類企業可以將企業的IT建設外包給適合的服務商，企業本身的所有精力可以投入到對商圈的開發上。
目前，一些IT軟體開發運營商也已經針對傳統零售企業推出了雲服務的基礎平台，為中小微型商業企業提供了大型企業和超大型企業同樣的基礎環境及系統架構，小企業只需清晰地規劃出自己的目標和適合的步驟，使用雲平台按需付費即可，大可不必進行巨大的初始投入和不可預測的運行成本。
三、「大數據」在零售企業實戰中的應用
1、Target
最早關於「大數據」的故事發生在美國第二大的超市塔吉特百貨（Target）。孕婦對於零售商來說是個含金量很高的顧客群體。但是他們一般會去專門的孕婦商店而不是在Target購買孕期用品。人們一提起Target，往往想到的都是清潔用品、襪子和手紙之類的日常生活用品，卻忽視了Target有孕婦需要的一切。為此，Target的市場營銷人員求助於Target的顧客數據分析部要求建立一個模型，在孕婦第2個妊娠期就把她們給確認出來。在美國出生記錄是公開的，等孩子出生了，新生兒母親就會被鋪天蓋地的產品優惠廣告包圍，因此必須趕在孕婦第2個妊娠期行動起來。如果Target能夠趕在所有零售商之前知道哪位顧客懷孕了，市場營銷部門就可以早早的給他們發出量身定製的孕婦優惠廣告，早早圈定寶貴的顧客資源。
如何能夠准確地判斷哪位顧客懷孕？ Target想到公司有一個迎嬰聚會（baby shower）的登記表，開始對這些登記表裡的顧客的消費數據進行建模分析，不久就發現了許多非常有用的數據模式。比如模型發現，許多孕婦在第2個妊娠期的開始會買許多大包裝的無香味護手霜；在懷孕的最初20周大量購買補充鈣、鎂、鋅的善存片之類的保健品。最後Target選出了25種典型商品的消費數據構建了「懷孕預測指數」，通過這個指數，Target能夠在很小的誤差范圍內預測到顧客的懷孕情況，因此Target就能早早地把孕婦優惠廣告寄發給顧客。
為了不讓顧客覺得商家侵犯了自己的隱私，Target把孕婦用品的優惠廣告夾雜在其他一大堆與懷孕不相關的商品優惠廣告當中。
根據這個「大數據」模型,Target制訂了全新的廣告營銷方案，結果Target的孕期用品銷售呈現了爆炸性的增長。Target的「大數據」分析技術從孕婦這個細分顧客群開始向其他各種細分客戶群推廣，從Target使用「大數據」的2002年到2010年間，Target的銷售額從440億美元增長到了670億美元。
2、ZARA
ZARA平均每件服裝價格只有LVHM四分之一，但是，回看兩家公司的財務年報，ZARA稅前毛利率比LVHM集團還高23、6%。
（1）分析顧客的需求
在ZARA的門店裡，櫃台和店內各角落都裝有攝影機，店經理隨身帶著PDA。目的是記錄其顧客的每個意見，如顧客對衣服圖案的偏好，扣子的大小，拉鏈的款式之類的微小舉動。店員會向分店經理匯報，經理上傳到ZARA內部全球資訊網路中，每天至少兩次傳遞資訊給總部設計人員，由總部作出決策後立即傳送到生產線，改變產品樣式。
關店後，銷售人員結帳、盤點每天貨品上下架情況，並對客人購買與退貨率做出統計。再結合櫃台現金資料，交易系統做出當日成交分析報告，分析當日產品熱銷排名，然後，數據直達ZARA倉儲系統 。
收集海量的顧客意見，以此做出生產銷售決策，這樣的作法大大降低了存貨率。同時，根據這些電話和電腦數據，ZARA分析出相似的「區域流行」，在顏色、版型的生產中，做出最靠近客戶需求的市場區隔。
（2）結合線上店數據
2010年，ZARA同時在六個歐洲國家成立網路商店，增加了網路巨量資料的串連性。2011年，分別在美國、日本推出網路平台，除了增加營收，線上商店強化了雙向搜尋引擎、資料分析的功能。不僅回收意見給生產端，讓決策者精準找出目標市場；也對消費者提供更准確的時尚訊息，雙方都能享受「大數據」帶來的好處。分析師預估，網路商店為ZARA至少提升了10%營收。
此外，線上商店除了交易行為，也是活動產品上市前的營銷試金石。ZARA通常先在網路上舉辦消費者意見調查，再從網路回饋中，擷取顧客意見，以此改善實際出貨的產品。
ZARA將網路上的海量資料看作實體店面的前測指標。因為會在網路上搜尋時尚資訊的人，對服飾的喜好、資訊的掌握，催生潮流的能力，比一般大眾更前衛。再者，會在網路上搶先得知ZARA資訊的消費者，進實體店面消費的比率也很高。
這些顧客資料，除了應用在生產端，同時被整個ZARA所屬的英德斯（Inditex）集團各部門運用：包含客服中心、行銷部、設計團隊、生產線和通路等。根據這些巨量資料，形成各部門的KPI，完成ZARA內部的垂直整合主軸。
ZARA推行的海量資料整合，後來被ZARA所屬英德斯集團底下八個品牌學習應用。可以預見未來的時尚圈，除了檯面上的設計能力，檯面下的資訊/數據大戰，將是更重要的隱形戰場。
（3）對數據快速處理、修正、執行
H&M一直想跟上ZARA的腳步，積極利用「大數據」改善產品流程，成效卻不彰，兩者差距愈拉愈大，這是為什麼？
主要的原因是，「大數據」最重要功能是縮短生產時間，讓生產端依照顧客意見，能於第一時間迅速修正。但是，H&M內部的管理流程，卻無法支撐「大數據」供應的龐大資訊。H&M的供應鏈中，從打版到出貨，需要三個月左右，完全不能與ZARA兩周的時間相比。
因為H&M不像ZARA，後者設計生產近半維持在西班牙國內，而H&M產地分散到亞洲、中南美洲各地。跨國溝通的時間，拉長了生產的時間成本。如此一來，「大數據」即使當天反映了各區顧客意見，無法立即改善，資訊和生產分離的結果，讓H&M內部的「大數據」系統功效受到限制。
「大數據」運營要成功的關鍵，是資訊系統要能與決策流程緊密結合，迅速對消費者的需求作出回應、修正，並且立刻執行決策。
3、亞馬遜
此前亞馬遜並未大張旗鼓推展廣告業務，直至2012年年底，有報道指出，亞馬遜即將推出實時廣告交易平台，從而向Facebook和谷歌發起挑戰。這個實時廣告交易平台又稱「需求方平台」（Demand Side Platform，DSP），可以讓廣告與目標消費者相遇。廣告商可以在「需求方平台」上競標網站的閑置廣告空間，而競標標的包括廣告版位，以及符合特定條件的消費者。
亞馬遜開發的「需求方平台」可以「協助廣告商接觸網路上的眾多用戶，同時也幫助客戶迅速找到想購買產品的相關資訊」，「需求方平台」概念雖非亞馬遜首創，但以豐富資料為後盾。
亞馬遜與廣告商分享的資訊有兩類，一是依用戶網路行為所做的通用分類，例如熱衷時尚、喜愛電子產品、身份為母親、愛喝咖啡等，二是用戶的商品搜尋記錄。至於消費者的實際購物資料，亞馬遜似乎尚未列入分享。廣告商即使無法得知實際消費記錄，能了解潛在顧客的商品搜尋記錄；亞馬遜如果全力進軍網路廣告市場，仍可能大大改變產業生態。
亞馬遜2012年的廣告收入約為5億美元， 2013年的廣告收入將達10億美元。這會成為亞馬遜未來幾年內營收增長的新動力，更重要的是，它可能是亞馬遜各項業務中利潤率最高的業務之一。
4、沃爾瑪
2011年，沃爾瑪電子商務的營收僅是亞馬遜的五分之一，且差距年年擴大，讓沃爾瑪不得不設法奮起直追，找出各種提升數字營收的模式。最終，沃爾瑪選擇在社交網站的移動商務上放手一搏，讓更大量、迅速的資訊，進入沃爾瑪內部銷售決策。沃爾瑪的每張購買建議清單，都是大量資料運算而出的結果。
2011年4月，沃爾瑪以3億美元高價收購了一家專長分類社群網站Kosmix。Kosmix不僅能收集、分析網路上的海量資料（大數據）給企業，還能將這些資訊個人化，提供采購建議給終端消費者（若不是追蹤結帳資料，這些細微的消費者習慣，很難從賣場巡邏中發現）。這意味著，沃爾瑪使用的「大數據」模式，已經從「挖掘」顧客需求進展到要能夠「創造」消費需求。
沃爾瑪本身就是一個海量資料系統，適用各種商業上的分析行為，它的綜合功能，作為世界最大的零售業（專題閱讀）巨人，沃爾瑪在全球超過200萬名員工，總共有110個超大型配送中心，每天處理的資料量超過10億筆。由於資料量過於龐大，沃爾瑪的「大數據」系統最重要的任務，就是在做出每一筆決定前，將執行成本降到最低，並且創造新的消費機會。
Kosmix為沃爾瑪打造的「大數據」系統稱做「社交基因組（Social Genome）」，連結到Twitter、Facebook等社交媒體。工程師從每天熱門消息中，推出與社會時事呼應的商品，創造消費需求。分類范圍包含消費者、新聞事件、產品、地區、組織和新聞議題等。同時，針對社交網路快消息流的性質，沃爾瑪內部的「大數據」實驗室專門發展出一套追蹤系統，結合手機上網，專門管理追蹤龐大的社交動態，每天能處理的資訊量超過10億筆。
「社交基因組」的應用方式五花八門。舉例來說，沃爾瑪實驗室內部軟體能從Foursquare平台上的打卡記錄，分析出在黑色星期五，不同地區消費者最常購買的品項，然後，針對不同地區送出購買建議。
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❺ 大數據營銷究竟該怎麼做
1、數據層：採集和處理數據
傳統採集數據的過程一般是有限的、有意識的、結構化的進行數據採集，例如問卷調研的形式。你能採集到的數據一定是你能設想到的情況。數據的結構化較好。一般的資料庫Mysql甚至Excel就能滿足數據處理過程。
2、業務層：建模分析數據
使
用的數據分析模型，例如基本統計、機器學習、例如數據挖掘的分類、聚類、關聯、預測等演算法，傳統數據和大數據的做法差別不大，例如銀行、通信運營商、零售
商早已成熟運用消費者的屬性和行為數據來識別風險和付費可能性。但是由於數據量的極大擴增，演算法也獲得極大優化提升的空間。
3、應用層：解讀數據
數據指導營銷最重要的是解讀。
傳統一般是定義營銷問題之後，採集對應的數據，然後根據確定的建模或分析框架，數據進行分析，驗證假設，進行解讀。解讀的空間是有限的。
而大數據提供了一種可能性，既可以根據營銷問題，封閉性地去挖掘對應數據進行驗證，也可以開放性地探索，得出一些可能與常識或經驗判斷完全相異的結論出來。可解讀的點變得非常豐富。
❻ 企業的大數據營銷方案該怎麼去做
企業要做大數據營銷就需要通過大數據平台，將企業各個部門之間的數據打通，串聯並相互融合，從而指導企業制定科學的營銷方案。
首先把各個部門的數據匯總到一起，通過對這些數據分析，掌握用戶的精準信息，建立用戶畫像，定義用戶屬性。同時企業要知道自己產品的定位是什麼，產品賣點是什麼等，對不同的對象採取不同的營銷策略，直擊痛點，實現轉化。
然後搜集客戶的個性化信息和需求，推送購買建議和相關促銷信息，到提供跨渠道的客戶購買體驗，以及激發相關的品牌聯系。利用小蜜蜂大數據平台進行數據挖掘和分析，發現客戶思維模式和消費行為模式，指導產品的研發與新技術方向。
最後進行全渠道營銷：整合並分析用戶在終端的行為數據，幫助企業打通外部廣告營銷、自有終端平台、會員營銷、商品分析等多種營銷渠道。其具體具體流程可歸納如下：
1.數據採集
數據採集其中分為線下與線上。線下是在指在門店或某個商圈內放置一個數據採集裝置，採集周圍用戶的手機資源。線上是指利用LBS技術對指定區域、地點來精選數據採集調取。
2.數據清洗
原始數據採集上來時往往都是不規則、非結構化的數據，而且數據大量存在重復、缺失、錯誤等問題。所以需要進行數據清洗，也就是數據畫像分析，並將清洗的結果傳輸到分析及運用系統中以供使用。
原始數據中可能攜帶一些用戶隱私相關的數據，在數據清洗時，需要通過標簽化、分類化等等方式對這些數據進行處理。
對於非結構化的數據我們也需要採用數據建模及數據治理等方法將數據轉化為結構化數據，這樣才能加快統計分析的速度。
3.數據運用
前面二個運用只是基礎的環節，最重要的是如何利用數據來達到營銷效果。
數據可視化是數據分析及運用環節十分重要的展示窗口，通過這個窗口可以讓更多的、各級工種得到數據傳遞的規律和價值，並使數據在工作決策中起到十分重要的作用。
除了數據可視化還是用戶畫像分析也是重要的營銷手段，通過線下數據和線上數據分析，進行精準客戶一系列分析會更加了解客戶他們的喜好、瀏覽習慣、是否擁有消費能力等等，根據這些還可以制定出符合精準客戶痛點的營銷方案，力求營銷最大化。
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