怎么用大数据做新零售

1. 大数据如何与零售业结合 在实战中应用

大数据如何与零售业结合 在实战中应用

一、“大数据”的商业价值

1、对顾客群体细分

“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

2、模拟实境

运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。

云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

3、提高投入回报率

提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。

4、数据存储空间出租

企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。

5、管理客户关系

客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。 对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。

6、个性化精准推荐

在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。

7、数据搜索

数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。

运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。

二、“大数据”与零售业的结合运用

对于数据的使用，许多实体零售商同样表示非常重视，他们对企业积累的数据进行了各种预测和分析。然而，对具体的销售业务来说，往往存在理想与现实的纠结，前不久市场中一家知名的服装零售企业一方面在宣传盈利上市的同时，一方面曝出有近10亿元的库存。国内很多零售企业都知道“大数据”应用的好处，但他们一旦将“大数据”的应用结合到自己的企业经营中时，便会出现与目前经营有非常大的不适应问题，如此导致许多企业对此都持非常谨慎的态度。

1、将零售策略与“大数据”技术进行结合

零售企业谈的“大数据”的最大价值，是在零售策略上与“大数据”技术进行结合，最大程度地编制前置性的零售策略，确保销售计划的实现。“大数据”讲究四个“V”：一是数据体量大（Volume）；二是数据类型复杂（Variety），多涉及到各种结构性与非结构性的；三是价值密度低（Value），这和体量大是相对应的；四是数据更新与处理速度快（Velocity）。

根据这些特性主动地在业务数据产生的同时做出相应的策略应对，会为企业赢得更多的时间和市场策略调整空间。这类似于大江大河的洪峰预警，上游的洪峰出现什么状况，下游要做什么样的应对。数据用到这一层面上，才具有直接的业务价值，这不是那种销量同期比、环比、销售计划比数据能指导业务的价值能相比的。例如一家涉足线上业务的实体零售商，在一组货品的15分钟促销时间内，往往准备着3套应变策略，以确保货品能够按计划卖出。

在实体商业领域，有许多关于数据与营销的案例。一个较早的版本就是美国沃尔玛啤酒和尿布的数据关系。原来，美国的妇女在家照顾孩子，所以她们会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。

当分析师了解到啤酒和尿布销量存在正相关关系、并进一步分析的时候，发现了这样的购买情境，于是将这两种属于不同门类的商品摆在一起。这个发现为商家带来了新的销售组合。当然，即使再多的零售连锁企业知道这个故事，也极少从平时销售中能发现这样的组合，哪怕是牵强附会的。

所以，零售策略设计是零售业“大数据”价值最大的地方，也是“大数据”可以直接为其提供支持的业务。

2、零售企业对“大数据”应保持正确态度

企业的领导者首先要重视“大数据”的发展、重视企业的数据中心，把收集顾客数据作为企业营销运营的第一目标；第二，对企业内部人员进行培训及建立收集数据的软硬件机制；第三，以业务需求为准则，确定哪些数据是需要收集的；第四，确认在企业已有的数据基础上或者未来方向前提下，如何达成前三项目标的基础建设方案。

在这些IT基础工作需要企业有实实在在的投入和建设规范的信息化团队，作为中国商业最大的一分子——中小微型零售企业似乎是不可能也没有足够的能力来面对这样一场变化的。

大中型零售商因为本身业务及利润的积淀，已经能够承担这样一场需求趋势的需要成本。中小微型企业还处于快速发展过程中，如果也如同大中型企业进行全方面的投入，将很快会被新型的IT工具拖垮或者遭受重创。

但这并不意味着中小零售企业没有机会，实际上IT的发展为所有的企业都提供了平等的选择，云计算的广泛应用即是对这样一场变革带来的临时礼物。

作为中小微型零售企业，完全不必考虑自己建设一套“大数据”的IT系统，他们从精力、成本、能力上来说都不适合，因此此类企业可以将企业的IT建设外包给适合的服务商，企业本身的所有精力可以投入到对商圈的开发上。

目前，一些IT软件开发运营商也已经针对传统零售企业推出了云服务的基础平台，为中小微型商业企业提供了大型企业和超大型企业同样的基础环境及系统架构，小企业只需清晰地规划出自己的目标和适合的步骤，使用云平台按需付费即可，大可不必进行巨大的初始投入和不可预测的运行成本。

三、“大数据”在零售企业实战中的应用

1、Target

最早关于“大数据”的故事发生在美国第二大的超市塔吉特百货（Target）。孕妇对于零售商来说是个含金量很高的顾客群体。但是他们一般会去专门的孕妇商店而不是在Target购买孕期用品。人们一提起Target，往往想到的都是清洁用品、袜子和手纸之类的日常生活用品，却忽视了Target有孕妇需要的一切。为此，Target的市场营销人员求助于Target的顾客数据分析部要求建立一个模型，在孕妇第2个妊娠期就把她们给确认出来。在美国出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，因此必须赶在孕妇第2个妊娠期行动起来。如果Target能够赶在所有零售商之前知道哪位顾客怀孕了，市场营销部门就可以早早的给他们发出量身定制的孕妇优惠广告，早早圈定宝贵的顾客资源。

如何能够准确地判断哪位顾客怀孕？ Target想到公司有一个迎婴聚会（baby shower）的登记表，开始对这些登记表里的顾客的消费数据进行建模分析，不久就发现了许多非常有用的数据模式。比如模型发现，许多孕妇在第2个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜；在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。最后Target选出了25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”，通过这个指数，Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况，因此Target就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。

为了不让顾客觉得商家侵犯了自己的隐私，Target把孕妇用品的优惠广告夹杂在其他一大堆与怀孕不相关的商品优惠广告当中。

根据这个“大数据”模型,Target制订了全新的广告营销方案，结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。Target的“大数据”分析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广，从Target使用“大数据”的2002年到2010年间，Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。

2、ZARA

ZARA平均每件服装价格只有LVHM四分之一，但是，回看两家公司的财务年报，ZARA税前毛利率比LVHM集团还高23、6%。

（1）分析顾客的需求

在ZARA的门店里，柜台和店内各角落都装有摄影机，店经理随身带着PDA。目的是记录其顾客的每个意见，如顾客对衣服图案的偏好，扣子的大小，拉链的款式之类的微小举动。店员会向分店经理汇报，经理上传到ZARA内部全球资讯网络中，每天至少两次传递资讯给总部设计人员，由总部作出决策后立即传送到生产线，改变产品样式。

关店后，销售人员结帐、盘点每天货品上下架情况，并对客人购买与退货率做出统计。再结合柜台现金资料，交易系统做出当日成交分析报告，分析当日产品热销排名，然后，数据直达ZARA仓储系统 。

收集海量的顾客意见，以此做出生产销售决策，这样的作法大大降低了存货率。同时，根据这些电话和电脑数据，ZARA分析出相似的“区域流行”，在颜色、版型的生产中，做出最靠近客户需求的市场区隔。

（2）结合线上店数据

2010年，ZARA同时在六个欧洲国家成立网络商店，增加了网络巨量资料的串连性。2011年，分别在美国、日本推出网络平台，除了增加营收，线上商店强化了双向搜寻引擎、资料分析的功能。不仅回收意见给生产端，让决策者精准找出目标市场；也对消费者提供更准确的时尚讯息，双方都能享受“大数据”带来的好处。分析师预估，网络商店为ZARA至少提升了10%营收。

此外，线上商店除了交易行为，也是活动产品上市前的营销试金石。ZARA通常先在网络上举办消费者意见调查，再从网络回馈中，撷取顾客意见，以此改善实际出货的产品。

ZARA将网络上的海量资料看作实体店面的前测指标。因为会在网络上搜寻时尚资讯的人，对服饰的喜好、资讯的掌握，催生潮流的能力，比一般大众更前卫。再者，会在网络上抢先得知ZARA资讯的消费者，进实体店面消费的比率也很高。

这些顾客资料，除了应用在生产端，同时被整个ZARA所属的英德斯（Inditex）集团各部门运用：包含客服中心、行销部、设计团队、生产线和通路等。根据这些巨量资料，形成各部门的KPI，完成ZARA内部的垂直整合主轴。

ZARA推行的海量资料整合，后来被ZARA所属英德斯集团底下八个品牌学习应用。可以预见未来的时尚圈，除了台面上的设计能力，台面下的资讯/数据大战，将是更重要的隐形战场。

（3）对数据快速处理、修正、执行

H&M一直想跟上ZARA的脚步，积极利用“大数据”改善产品流程，成效却不彰，两者差距愈拉愈大，这是为什么？

主要的原因是，“大数据”最重要功能是缩短生产时间，让生产端依照顾客意见，能于第一时间迅速修正。但是，H&M内部的管理流程，却无法支撑“大数据”供应的庞大资讯。H&M的供应链中，从打版到出货，需要三个月左右，完全不能与ZARA两周的时间相比。

因为H&M不像ZARA，后者设计生产近半维持在西班牙国内，而H&M产地分散到亚洲、中南美洲各地。跨国沟通的时间，拉长了生产的时间成本。如此一来，“大数据”即使当天反映了各区顾客意见，无法立即改善，资讯和生产分离的结果，让H&M内部的“大数据”系统功效受到限制。

“大数据”运营要成功的关键，是资讯系统要能与决策流程紧密结合，迅速对消费者的需求作出回应、修正，并且立刻执行决策。

3、亚马逊

此前亚马逊并未大张旗鼓推展广告业务，直至2012年年底，有报道指出，亚马逊即将推出实时广告交易平台，从而向Facebook和谷歌发起挑战。这个实时广告交易平台又称“需求方平台”（Demand Side Platform，DSP），可以让广告与目标消费者相遇。广告商可以在“需求方平台”上竞标网站的闲置广告空间，而竞标标的包括广告版位，以及符合特定条件的消费者。

亚马逊开发的“需求方平台”可以“协助广告商接触网路上的众多用户，同时也帮助客户迅速找到想购买产品的相关资讯”，“需求方平台”概念虽非亚马逊首创，但以丰富资料为后盾。

亚马逊与广告商分享的资讯有两类，一是依用户网路行为所做的通用分类，例如热衷时尚、喜爱电子产品、身份为母亲、爱喝咖啡等，二是用户的商品搜寻记录。至于消费者的实际购物资料，亚马逊似乎尚未列入分享。广告商即使无法得知实际消费记录，能了解潜在顾客的商品搜寻记录；亚马逊如果全力进军网路广告市场，仍可能大大改变产业生态。

亚马逊2012年的广告收入约为5亿美元， 2013年的广告收入将达10亿美元。这会成为亚马逊未来几年内营收增长的新动力，更重要的是，它可能是亚马逊各项业务中利润率最高的业务之一。

4、沃尔玛

2011年，沃尔玛电子商务的营收仅是亚马逊的五分之一，且差距年年扩大，让沃尔玛不得不设法奋起直追，找出各种提升数字营收的模式。最终，沃尔玛选择在社交网站的移动商务上放手一搏，让更大量、迅速的资讯，进入沃尔玛内部销售决策。沃尔玛的每张购买建议清单，都是大量资料运算而出的结果。

2011年4月，沃尔玛以3亿美元高价收购了一家专长分类社群网站Kosmix。Kosmix不仅能收集、分析网络上的海量资料（大数据）给企业，还能将这些资讯个人化，提供采购建议给终端消费者（若不是追踪结帐资料，这些细微的消费者习惯，很难从卖场巡逻中发现）。这意味着，沃尔玛使用的“大数据”模式，已经从“挖掘”顾客需求进展到要能够“创造”消费需求。

沃尔玛本身就是一个海量资料系统，适用各种商业上的分析行为，它的综合功能，作为世界最大的零售业（专题阅读）巨人，沃尔玛在全球超过200万名员工，总共有110个超大型配送中心，每天处理的资料量超过10亿笔。由于资料量过于庞大，沃尔玛的“大数据”系统最重要的任务，就是在做出每一笔决定前，将执行成本降到最低，并且创造新的消费机会。

Kosmix为沃尔玛打造的“大数据”系统称做“社交基因组（Social Genome）”，连结到Twitter、Facebook等社交媒体。工程师从每天热门消息中，推出与社会时事呼应的商品，创造消费需求。分类范围包含消费者、新闻事件、产品、地区、组织和新闻议题等。同时，针对社交网络快消息流的性质，沃尔玛内部的“大数据”实验室专门发展出一套追踪系统，结合手机上网，专门管理追踪庞大的社交动态，每天能处理的资讯量超过10亿笔。

“社交基因组”的应用方式五花八门。举例来说，沃尔玛实验室内部软件能从Foursquare平台上的打卡记录，分析出在黑色星期五，不同地区消费者最常购买的品项，然后，针对不同地区送出购买建议。

以上是小编为大家分享的关于大数据如何与零售业结合 在实战中应用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

2. 新零售模式是什么要怎么做

新零售模式是什么？
新零售模式，亦即New Retailing，它依托互联网，运用大数据、人工智能等先进技术，并结合心理学知识，对商品的生产、流通和销售进行革新。这一模式旨在重塑业态结构，打造全新的生态圈，并将线上服务、线下体验与现代物流深度融合。
新零售模式需要怎么做？
1. 线上线下融合：结合线上和线下门店，提供多元化的消费场景，以满足消费者个性化需求和提升购物体验。例如：线上预约、线下体验；线上下单、门店配送；线上领券、线下使用。
2. 渠道一体化：通过开放接口，整合小程序、app、电商平台等，实现消费者精准画像，并通过拼团、送礼、优惠等活动吸引和留住客户。
3. 场景智能化：利用AI、VR技术连接虚拟与现实，部署智能触屏、智能货架、电子标签等设备，增强消费者互动，提升购物体验。
4. 在线支付：客户可在线预约、挑选商品、支付，享受即买即走的便捷服务。智能支付系统连接线上线下消费和服务，实现实体店的精准营销。
5. 高效物流：新零售优化线上物流，结合线下门店，采用门店发货系统，实现全渠道订单统一管理、就近配送，提升用户体验，有效减少库存，降低成本。

3. 新零售到底是什么意思，新零售的模式又该怎么做

其实“新零售”这个概念已经不“新”了。

新零售的概念最初是2016年开始，传统电商的红利逐渐萎缩，进入瓶颈期，而线下销售优势犹存，且仍然不可代替。因此，新零售是零售行业通过渠道拓展的方式来推进消费者购物体验的升级的一个尝试。自此以后，线上和线下开始了“梦幻联动”。

而2022年又是一个转折，消费者们的消费趋势大幅下降，众多零售企业开始进行数字化升级，为的是提升自身的抗风险能力，这就离不开一个具体的搭建完整数字化体系的方案。接下来我们将从以下几点做一个体系搭建的分享，希望对题主有帮助：

• 数据经营

零售行业最重要的资源是稳定的消费者，由于产品特性和需求的周期性，如何引导消费者复购、做好流量运营成为了一个重要课题。可以通过线上多触点连接、打通和整合割裂分散的粉丝、会员、用户和订单数据，并围绕业务洞察、业务决策、执行监控环节，建立符合零售行业特点和企业体量匹配的会员指标体系、沉淀用户画像数据库，有效提升零售行业会员运营效率。

关于选址，数说故事总结了以下五个步骤，助力门店以最低成本实现最优业绩商业布局：

S1-筛选潜力城市：城市开店空间模型计算出全国各个城市的开店潜力，从中挑选出排名靠前的潜力城市；

S2-挑选目标城市：从潜力城市中挑选出要进驻的目标城市；

S3-选择行政区：在目标城市中查看各行政区的情况，选出潜力相对较大的区域；

S4-寻找目标栅格：在该行政区内找出最具潜力的栅格确定开店的点位；

S5-助力门店选品：根据目标点位周围门店产品销量排行确定门店，通过数说睿见选品模型推荐门店选择适合的产品，赢得更多消费者关注，提升销量。

除了选址，找到目标客户的定位也非常重要，根据门店的性质，是社区店、街铺店、购物中心店还是写字楼的驻扎商铺，不同性质的店铺需要关注的人群就有所不同。例如社区店更多关注这个区域内的小区数量和居住人口情况；临街铺或者购物中心店，更多关注该区域范围内的客流，以及周边是否存在聚客点（比如地铁站、公交站等）；同样如果门店开设在写字楼，品牌更多关注点位周边的工作人群情况。

本回答作者：数说故事

4. 新零售模式是什么要怎么做

新零售模式是一种前沿的零售理念，它将互联网、大数据、人工智能等先进技术与传统的零售业相结合，重新定义了业态结构和消费体验。它的核心在于线上线下无缝对接，以满足消费者个性化需求和提供全面的购物体验。以下是新零售模式实施的关键要点：

首先，线上线下一体化是新零售的基础。通过线上预约、线下体验，如线上下单、门店配送，以及线上领取优惠券在实体店使用，实现了消费场景的无缝链接。

其次，精准营销是通过开放多渠道接口，如小程序、APP和电商平台，对消费者进行深入画像，通过拼团、送礼和优惠券等活动吸引并保留客户。

再者，智能化技术的应用提升了购物体验。通过AI、VR等技术，打造虚拟与现实的链接，智能设备如触屏和电子标签增强消费者与商品的互动。

在支付环节，新零售提倡在线支付，消费者可以实现即买即走，线上支付无缝连接线下服务，强化了实体店的营销效率。

最后，高效物流是新零售的重要组成部分，通过线上线下物流的协同，如门店发货系统和就近配送，不仅提升了用户体验，还有效降低了库存成本。

总结来说，新零售模式是通过技术创新和优质服务，实现零售业的全面升级，以提升消费者的购物体验和企业的运营效率。