在這個(gè)信息化和數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)越來越重要，無論是社交還是、網(wǎng)絡(luò)、購物等等都對數(shù)據(jù)有了很大的需求，而數(shù)據(jù)被記錄下來通過運(yùn)用、分析等等得出結(jié)論，進(jìn)而對商業(yè)行動做出指導(dǎo)，數(shù)據(jù)作為現(xiàn)代新零售的大頭部分，時(shí)刻影響著新零售的發(fā)展和運(yùn)行。

新零售時(shí)代，作為零售企業(yè)，需要高度重視自己的和跨界伙伴的大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并加以充分利用，包括CRM顧客數(shù)據(jù)、社交媒體粉絲數(shù)據(jù)、供應(yīng)商數(shù)據(jù)、企業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)等。企業(yè)需要逐步整合、不斷擴(kuò)大、有效積累并結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，通過數(shù)據(jù)分析不斷挖掘大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值，最終轉(zhuǎn)化為用戶價(jià)值、企業(yè)價(jià)值和社會價(jià)值。因此，零售產(chǎn)業(yè)可以充分結(jié)合“大數(shù)據(jù)智慧體系”的特點(diǎn)進(jìn)行四大角度的大數(shù)據(jù)創(chuàng)新性應(yīng)用，分享數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的成果。

應(yīng)用一：大數(shù)據(jù)營銷

新零售時(shí)代，零售商應(yīng)該充分挖掘大數(shù)據(jù)的商業(yè)力量來提高商品的轉(zhuǎn)化率。消費(fèi)者是全渠道購物者，他們的購買旅程普遍是從一個(gè)渠道開始，最后在另一個(gè)渠道結(jié)束，例如在網(wǎng)店上瀏覽查看商品屬性、價(jià)格、庫存等信息，在線購買，線下提貨。用戶的每一步行為都會留下大量的信息，通常各種類型的數(shù)據(jù)會混雜在一起。針對這些數(shù)據(jù)，公司需要充分將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化并進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘，從而提供從“千人千面”的個(gè)性化購買建議和促銷信息，提供全渠道的客戶購買體驗(yàn)，激發(fā)他們的情感連接。同樣，不僅是電子商務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)公司可以根據(jù)大數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)和服務(wù)開發(fā)，任何行業(yè)的任何公司都可以。每一個(gè)零售企業(yè)，每天都掌握著每個(gè)供應(yīng)商以及顧客們海量、真實(shí)的交易數(shù)據(jù)，零售企業(yè)可以根據(jù)這些大數(shù)據(jù)分析了解消費(fèi)者購買的關(guān)注點(diǎn)，開發(fā)很多創(chuàng)新業(yè)務(wù)，進(jìn)行商業(yè)模式、產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新，打開消費(fèi)新市場。

應(yīng)用二：數(shù)據(jù)服務(wù)

新零售時(shí)代，零售企業(yè)通過持續(xù)不斷地推動數(shù)據(jù)開放和共享，建立與各種社交媒體、跨界合作伙伴聯(lián)盟，與自己現(xiàn)有的和潛在的供應(yīng)商、第三方軟件開發(fā)商、第三方賣家平臺、銀行等形成數(shù)據(jù)合作，確立科學(xué)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和應(yīng)用程序調(diào)用接口，以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和可用性。零售商和互聯(lián)網(wǎng)公司掌握著大量消費(fèi)者數(shù)據(jù)、品牌商渠道商的銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)等，可以充分將大數(shù)據(jù)成果向各渠道、品牌商進(jìn)行定期分享。在未來，我們會看到，大數(shù)據(jù)和人工智能方面的工具就如同水和電這樣的資源，由專門的公司提供給全社會使用。新一輪更加深入的變革正醞釀航行，零售業(yè)必將轉(zhuǎn)向?qū)?ldquo;大數(shù)據(jù)智能體系”植入消費(fèi)產(chǎn)品和服務(wù)業(yè)務(wù)的新航線。

應(yīng)用三：大數(shù)據(jù)預(yù)測

對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的核心目的就是預(yù)測顧客的下一步的需求，基于海量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化分析的基礎(chǔ)上，通過各種算法包括人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)和數(shù)學(xué)建模來進(jìn)行預(yù)測并做出相應(yīng)決策，進(jìn)而創(chuàng)造更優(yōu)的顧客體驗(yàn)、更多的交易、更多的業(yè)務(wù)創(chuàng)新，釋放儲存于數(shù)據(jù)之中的能量。大數(shù)據(jù)預(yù)測的目的其實(shí)為更加精準(zhǔn)的服務(wù)消費(fèi)者，而這種精準(zhǔn)的服務(wù)其實(shí)是建立在和消費(fèi)者大量持續(xù)的互動基礎(chǔ)之上的，其實(shí)一方面是讓消費(fèi)者產(chǎn)生更多更好的數(shù)據(jù)，另一方面是令產(chǎn)品和服務(wù)可被持續(xù)優(yōu)化和迭代，這也是讓消費(fèi)者在海量信息選擇中享受到和自己更加匹配適合的產(chǎn)品和服務(wù)的基礎(chǔ)，同時(shí)也成為零售商提升利潤降低成本的重要方法。

想要在新零售時(shí)代取得成功的企業(yè)，需要對數(shù)據(jù)有足夠的掌控，也要對數(shù)據(jù)足夠敏感，要站在高位看待數(shù)據(jù)的價(jià)值和作用，從跟上考慮如何利用數(shù)據(jù)來為自己和客戶創(chuàng)造價(jià)值，并以此來對企業(yè)做出改變，提高企業(yè)和產(chǎn)品的競爭力，驅(qū)動企業(yè)得到持續(xù)發(fā)展。若有其他相關(guān)咨詢請聯(lián)系友數(shù)。