零售行業(yè)是過去十年里規(guī)模發(fā)展最快、競爭最激烈的行業(yè)之一，而零售企業(yè)能否應(yīng)用好大數(shù)據(jù)，做到零售要素的數(shù)字化、運營管理的智能化，在接下來的市場競爭中至關(guān)重要。在實際運營中，產(chǎn)品能否滿足用戶的心理需求，產(chǎn)品外觀是否吸引人，貨架擺放是否到位，價格是否有競爭力，產(chǎn)品知名度是否夠高，廣告投放是否準確等，最終都會在激烈競爭的市場中影響銷量及市場份額的變化。本篇就來講講大數(shù)據(jù)分析平臺在金融領(lǐng)域的應(yīng)用及案例。
零售：線上線下場景融合,智能設(shè)備終端接入,數(shù)據(jù)分析日趨復(fù)雜
新零售，即依托互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等手段,升級改造商品環(huán)節(jié),深度融合線上服務(wù)、線下體驗以及現(xiàn)代物流,重塑"人-貨-場”業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)與生態(tài)圈的零售新模式。新零售商在不同的業(yè)務(wù)場景下,布局各類智能終端設(shè)備,進行數(shù)據(jù)采集、算法運行和數(shù)據(jù)交互等操作。由于不同環(huán)節(jié)接入的設(shè)備終端采集的數(shù)據(jù)種類、敏感程度、商業(yè)價值不同,因而數(shù)據(jù)收集、處理場景和共享鏈條更加多樣和復(fù)雜。隨著新零售從消費終端獲取的數(shù)據(jù)量和類別“爆發(fā)式”增長,對大數(shù)據(jù)分析的維度和深度提出了新的要求,包括從"人臉驗證”"人臉識別”到"人臉分析”的創(chuàng)新應(yīng)用、“不殺熟” 和"不強制”的算法模型和個性化推薦,以及數(shù)據(jù)交互的具體場景和風險識別等。
新零告以“人”為本，收集數(shù)據(jù)呈現(xiàn)點多面廣的特征。生產(chǎn)環(huán)節(jié)涉及對存量用戶數(shù)據(jù)的分析，如客戶購物車數(shù)量、重復(fù)購買率、點擊瀏覽次數(shù)等。在銷售環(huán)節(jié)，新零售收集消費者的個人信息，包括生物識別信息，以實現(xiàn)如無人貨架、智能收銀等服務(wù)。線下體驗店結(jié)合線上平臺雙應(yīng)用場景，也包含大量數(shù)據(jù)傳輸，存儲和處理。
那么大數(shù)據(jù)分析平臺能夠在零售業(yè)中發(fā)揮什么樣的作用呢？
1、進行用戶需求分析
根據(jù)銷售的結(jié)果，利用大數(shù)據(jù)進行分析，可以找出用戶需求較大的商品，排放在顯眼的位置，或者是進行捆綁銷售，能夠提高成交率。
2、用戶體驗分析
通過不同的傳感器，可以將客戶的瀏覽記錄和一舉一動進行分析，預(yù)測客戶的興趣愛好，打造令客戶最舒服的購物環(huán)境，極大地增加交易率。
3、精確宣傳
廣告幾乎存在于每個角落，但是并不是所有的廣告都是有效率的。因此如何讓客戶對商品的印象更加深刻是重點。通過移動設(shè)備、電子商務(wù)網(wǎng)站、門店等等，進行數(shù)據(jù)的匯總分析，可以了解客戶的行為模式是什么樣的，他們的喜好是什么樣的，與他們互動的最佳模式是什么樣的，由此確定廣告形式，讓宣傳更加精確，深入人心。
4、減少成本
商品的供應(yīng)鏈比較復(fù)雜，很多時候會造成不必要的浪費，因此零售可以利用大數(shù)據(jù)來進行預(yù)測。本季度會銷售多少？多少的生產(chǎn)量是最合適的？這些信息可以改善運營，減少成本。
