隨著越來越高的全球互聯網普及率，通過連接的移動設備，如手機和平板電腦，正以迅猛的速度增長。根據來自國際電信聯盟的報告顯示，全球互聯網用戶數量從2000年的7.38億增長到2015年的32億，也就是說世界43%的人口通過Interweb工作、生活。數據密集型技術的使用同樣在企業和普通消費者之間加強。因此，數據產生了以指數速度的增長。據IBM聲稱每天都在產生2.5百萬兆字節的數據。本沃克，Vouchercloud的營銷高管，認為千萬藍光光盤儲存的數據高達250萬比特。如果這些盤被堆疊，高度是埃菲爾鐵塔的四倍。企業每天都要應對巨大的基礎數據集。多年來，數據在成交量、速度和類型方面顯著增長。勞瑞萬里，SAS分析主管指出，75％左右的數據在本質上是非結構化的。數據分析幫助企業整合和清洗這些數據。這使企業派生出有意義的信息，如趨勢和模式。與其他行業不同，零售商目睹了電子商務的出現以及連接設備和應用的增加帶來的海量數據。零售商正在融合基礎架構來存儲數據。相對于傳統的存儲系統，這些基礎設施提供恰到好處的儲蓄靈活性，可擴展性以及成本控制。使用與分析串聯先進的存儲系統是設置路徑上的零售商實現數字化的主導地位。零售商使用分析平臺和解決方案，以充分利用客戶洞察。分析提取指標，如通過購買頻率、交易平均花費、某種特定產品的花費、轉化率來分析顧客的購買行為和趨勢。如今城市化的發展，日益擴大的收入，以及改變消費者偏好的因素正在推動零售行業。印度零售市場在2015年達到6000億美元，并有可能在2020年將達到1萬億美元。然而，與這個快速增長的印度市場分析解決方案較慢相比，像北美和歐洲地區的零售商都領先很多，因為他們總是會嘗試新的分析。盡管如此，印度零售商正在迎頭趕上，盡管速度緩慢，像Shoppers Stop，Croma Retail以及Babyoye等零售商正在分析解決方案，以改善客戶體驗，并推動銷售。Shoppers Stop（SS）通過其忠誠度計劃—第一公民運用大數據分析。第一公民幫助SS研究顧客的購買模式。根據研究結果和洞察，SS針對褲子的銷售進行促銷，這導致了三個星期促銷的銷售收入達到10億盧比。Croma Retail正面臨的挑戰—其龐大而多樣化的產品組合，而正是它導致轉化率的下降。下降的原因是，顧客們很難找到他們所需要的產品的事實。同時，除非通過人工推廣，否則，并不會有消費者會注意到新產品。因此，Croma采取的分析解決方案不僅要研究歷史數據，還要實時了解客戶的意圖。這些解決方案使零售商的電子商務團隊察覺到變化的偏好和購物者的需求。該解決方案還允許高效率的產品建議和無縫的網址導航，從而無需手動推廣產品。6個月采用的分析后，Croma獲得了24.9％收入份額，217％的轉化率和28.8％的推薦購買的增長。從迪恩·艾博特(Abott Analytics總裁)了解到，顧客智能和預測分析對零售行業的增長至關重要。客戶智能是生成語境客戶數據的過程。零售商通過預測分析，利用這些數據來了解客戶的意圖，并預測未來的客戶行為。此外，這種洞察力幫助零售商向他們的顧客發送有針對性的廣告和相關的優惠，從而提高客戶的參與度和保留率。零售業專家與數據科學家和預測建模師協同工作來實現營銷目標，并在零售領域幫助他們了解什么樣的數據是需要首要關注的。預測建模，然后使用相關數據計算出，這將有助于關鍵營銷決策的制定。很明顯，大數據分析作為一個強大的營銷工具，它的日益普及預示著整個零售行業的改革。技術和數據的融合提供給了數字營銷策略實施數字化的優勢。在大數據時代，零售商不僅停留漂浮在海量數據，而且還要提高需求預測的能力，聰明的銷售決策，提高運營效率，有價值的社交媒體的見解來獲取成功，當然，還包括暴漲的銷售額。分析—你用或不用它就在這里，但是聰明的企業總是會嘗試下它的威力。大數據分析，使用它的企業會發現他未來在全球不可估量的潛力。http://bridgei2i.com/blog/big-data-analytics-for-big-retail-success/
大數據應用專家-辰智深圳公司總經理梁世盛
大數據已不是營銷的熱門宣傳，而正在改變與影響這個世界與企業！
在美國有上千個門市的女裝零售Chico’s，前幾年感受到傳統商業模式的局限，因此決定改弦易轍，引進大數據分析技術，來重新審視其多年來累積的客戶資料。Chico’s從昔日的事務歷史記錄中，篩選出較受歡迎的產品，并選擇最適合的促銷手段；一旦發現銷售不佳的產品，該公司也可以迅速調整促銷策略。善用大數據讓Chico’s挽回了更多流失客戶，成功率是以前的三倍。
零售業是全世界競爭最劇烈的消費戰場之一。隨著競爭加劇，如何提升管理效能，將成為影響零售業發展的關鍵。
大數據可以將企業內外部消費者特征、行為串連起來，辰智消費族譜數據連續沉淀5年的結晶，它能夠解讀到全中國不同類型消費者各自不同的消費特征，如果企業善用關系匹配，比如消費者的生日,甚至星座信息,來匹配我們的族譜，勢必會更多維度了解到這些消費者是否是企業真正的目標群體，是否有更多細分群體可以去拓展。
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