大数据零售有哪些

‘壹’ 大数据常见技术应用有哪些

大数据常见技术应用有农业互联网、金融业互联网、电子商务、医疗器械行业、零售业大数据、生物科技

一、农业互联网

生物科技关键就是指云计算技术在基因分析上的运用，根据数据管理平台人们能够将本身和植物体基因分析的结果开展纪录和储存，运用创建应用场景云计算技术的遗传基因数据库查询。云计算技术将会加快遗传基因技术性的科学研究，迅速协助生物学家开展实体模型的创建和遗传基因组成模拟计算。

‘贰’ 大数据应用与哪些行业

大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。

1、制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

2、金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

3、汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

4、互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

5、餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

6、电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

7、能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

8、物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

10、生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

11、公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。

12、个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。

(2)大数据零售有哪些扩展阅读

七个典型的大数据应用案例

1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

2、Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。

3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

5、Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

‘叁’ 零售大数据营销 重点关注过程性数据

零售大数据营销：重点关注过程性数据

什么是大数据营销？大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，主要应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，但却可以作用于互联网行业和非互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。

大数据时代：大数据营销是大势所趋

以往企业做营销宣传基本是一对多的模式，即选定一个大的平台，在这上面做营销推广，利用平台优势去影响更多的用户。这样的广告效果在早先还是比较有效，但是随着用户接受内容的渠道和生活习惯行为的变化，这样的粗放式营销手段已经对用户产生不了推动性效果。这时企业需要在有限的时间内，利用精准的营销内容来吸引目标消费者。

企业在以往会通过不同渠道收集到大量的用户数据，之前这样零散、独立的数据似乎对于企业作用并不大，但是现在大数据技术分析能力的加强，让企业可以通过这些数据对用户特征进行挖掘和分析。

在数据分析的基础上会得到用户的个性，帮助企业精准的定位受众目标用户，并针对每个个体消费者匹配个性化的推广营销内容，让营销内容更加有针对性，可以满足用户的需求，而不是和用户本身需求无关的内容，大大减少了用户的被骚扰感，正是因为这样越来越多的企业开始做大数据营销。但一些企业在这中间发现自己做的大数据营销似乎并不是很准确和有效，那么什么导致这样的结果呢？

过分追求结果性数据让企业忽略了重点

营销过程中数据分为结果性数据和过程性数据，而现在多数企业在做大数据营销的时候往往关注的是结果性数据，把结果性数据作为主导参考标准，导致很多企业在营销过程中大量的过程性数据被忽视，其实这样的过程数据对于营销依然十分重要。

那么，什么是过程性数据？什么是结果性数据？举个例子：假如你是卖手机的企业，你关心今年有多少人买了你的手机，这个就是结果数据，这个数据是你比较关心的。而这一年中买你手机的人都是什么样的，包括年龄阶段、职位等以及他们在买你手机时比较关注的点是什么；这里面有多少是你的新用户，有多少是你的老用户；是什么原因能够吸引来新的客户等等，这些都是过程性数据。

在大数据营销过程中，如若你只关注结果性的数据，而不关注对过程性数据的分析和利用，这就好比是你卖了手机，但你不知道你卖给了谁，就不会对你的产品定位有一个准确的把握，也不会对产品研发起任何的指导性意见，整个营销活动变的毫无意义，只是为了卖货而卖货的企业营销，对企业的长远稳定发展不会有任何推动指导作用。反过来，如果在营销活动中能把这些过程性的数据考虑进去，并进行记录，相信会让你的营销活动的转化率和投资回报率都会得到巨大的提升。

随着大数据挖掘和分析技术的发展和成熟，现在已经可以利用技术手段去追踪分析过程数据，并且不断进行优化，从而助力企业更好的开展营销活动，提升营销效率。例如信柏科技在做的线下实时场景化营销，就是基于大数据的挖掘和分析结果，根据消费者所处的环境以及其消费偏好，对其进行实时化的个性化营销信息推送，大大提升了营销效率。

因此，大数据背后蕴藏了我们所不可估量的价值，对于企业而言，大数据能够让其发现营销机遇，如潜在客户、新市场规律、回避经营风险等，根据用户的精准画像还可以及时调整营销策略和手段。但前提是，企业在运用大数据营销过程中一定不能一味的只追求结果性数据，只有充分利用好了过程性数据，才能收获令人满意的结果性数据。

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‘肆’ 8个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略

8个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略_数据分析师考试

未来的零售分析要求零售商借助集成式业务流程和信息系统，为客户洞察提供支持，将客户洞察发展成一种企业级的战略能力，并根植于企业结构和企业文化中。在这种形势下，零售商的所有业务职能部门在制定决策时，将把基于情景的客户洞察作为一个重要依据。

分析公司 EKN 认为，为了真正实现以客户为中心，零售商需要具备多项关键能力，而这些能力均由业务分析驱动。

全渠道集成。如果缺乏相关客户洞察支持与客户的互动，零售商将无法实现跨渠道无缝客户体验。零售商与客户互动的联络点能为零售商提供丰富的客户数据，因此，所有联络点也成为了零售商的最佳竞争利器。

个性化互动。与网上零售商相比，实体零售商具有两大优势：能与客户进行个人接触，以及拥有更丰富的历史记录和更多样的客户数据。如今，“个性化”购物体验已成为人们津津乐道的话题，而如何巧妙地结合上述两大优势，即在行动中及时交付客户洞察，将成为零售商打造“个性化”购物体验的基础。

持续的卓越运营。客户洞察的应用并非仅局限于面向客户的使用案例。事实上，如果零售商已经能够在各个运营职能部门中更成熟地运用分析功能，那么集成客户洞察便是他们不容错过的增量机会。

零售商用例

销售

瑞士零售商 Globus 使用大数据内存计算和高级分析来获取宝贵的销售绩效洞察。目前，他们能够实时处理海量的产品数据，并在几分钟内分析不同时间范围、店铺和区域内数千种产品的销售模式与促销活动。该零售商还向其管理人员提供了这些洞察的访问权限，以便他们能够更迅速地响应市场状况。

美国零售商 Guess 使用高级分析向其高管提供畅销产品和可用库存的实时视图。该零售商的分析解决方案基于大型客户数据集，分析销售额、细分目标客户，并策划促销活动。

市场营销

沃尔玛的 Global.com 部门充分利用“快速的大数据”和社交分析，快速识别不断变化的客户喜好。该零售商的社交意识（Social Sense）项目能通过社交媒体确定商品的畅销程度，并帮助顾客发掘潜在需求和感兴趣的新产品。同时，借助 ShoppyCat 工具，他们可根据 Facebook 用户的爱好和兴趣，为这些用户推荐适合的产品。此外，Global.com 还使用社交基因组（Social Genome）技术，来帮助客户为朋友挑选礼物。

塔吉特（Target）百货公司利用预测分析程序，来推断个体消费者是否具备成为该公司特定营销活动优质客户的特质。他们给每位顾客分配了一个独一无二的客户识别号码。该号码将客户个人信息、购物行为和喜好整合到一个可跟踪的实体内。塔吉特还专门成立了一个客户营销分析部门，致力于全面了解客户，超越其他竞争对手，从而获得竞争优势。借助动态数据仓库（Active Data Warehouse），塔吉特可在整个企业的混合工作负载环境下，基于海量数据管理复杂的用户查询。

全渠道

英国零售商巴宝莉（Burberry）集成了旗下所有渠道，包括实体店、网上商店、移动终端以及各大社交网站。他们采用了创新技术和数据分析，用于分析来自所有数据源的数据，旨在实时识别个人客户并建立客户档案。相比过去，巴宝莉的分析速度提高了 14,000 倍，以前需要 5 个小时的请求，现在 1 秒就能完成。不论店员处于什么位置，他们都能在客户踏入店内时立即识别客户信息，了解他们过去的购买记录，并提供个性化建议。

韩国零售商 NS Shopping 将移动渠道和社交渠道集成到零售环境中，并利用大数据分析，实时、集中地获取所有渠道的客户和产品数据。而公司的电子商务团队和市场营销团队将利用这些数据，向顾客提供个性化的产品建议。

供应链

美国网上零售商亚马逊基于非平稳随机模型，构建了全新的供应链流程和系统。该方法能为订单履行、寻源、产能和库存决策提供鼎力支持。亚马逊不仅开发了联合和协调补货的新算法，还基于历史需求、活动记录和计划、各履行中心的预测结果、库存计划、采购周期以及采购订单，在 SKU 级别实施了全新的国家预测方案。

英国零售商乐购（Tesco）采用先进的建模工具，基于历史销售数据模拟配送仓库的运作，从而达到优化库存的目的。该零售商还组建了一个内部分析团队，该团队主要负责通过回归测试掌握各要素之间的关联，如天气数据、特价优惠，及销售模式等等。

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