導語
微冷的早晨來杯熱咖啡，炎炎下午來杯思樂冰，晚上回家前再順手提個兩罐啤酒回家，無所不在的便利商店隨時等著人們的突發需求。但現在便利商店已不滿足于接球，還要主動出擊，在你想要的時間點，給你需要的商品優惠券，背后的秘密就是大數據。
越貼近消費者，消費基礎越大的產業，越積極導入大數據
小米創辦人雷軍曾說：“天下武功，惟快不破。”這個道理用在零售業特別貼切，商品種類多樣、門市眾多，再加上服務多元，便利商店提供高度實時的方便服務，堪稱現代人的好朋友、好鄰居。但顧客流動性高，商品汰換率也高，如何快速消化商品庫存并提升銷售額，是零售業亙古不變的核心議題。
在這波企業大數據浪潮中，越是貼近消費者，消費基礎越大的產業，越是積極導入大數據的就是領先者！
目前，臺灣已有零售業成功導入大數據的案例，如全家便利商店結合天氣信息調整店面商品狀況，統一商超(7- Eleven)則根據發票信息制定營銷策略，以此決定每家店的主打商品。
臺灣零售業大數據用得早，大多圍繞著店面商品種類和數量打轉。而遠在太平洋另一端的美國7-Eleven，從去年開始力推“移動”顧客數據管理，主打一對一個性化營銷，結合大數據，深入分析顧客行為，提升顧客每月來店購物意愿整整4倍，靠的就是一字訣：快！
7-Eleven在美國有1萬多家分店，而美國幅員遼闊、種族多元、區域差異性大，因此掌握每位顧客個別的消費行為格外重要，但要怎么開始呢？7-Eleven首先發現有超過三分之二的消費者會使用智能型手機，店面每天至少產生700萬筆交易記錄，7-Eleven于是想了個辦法：消費者既然都出沒在手機上，何不連結消費者的手機和寶貴的線下交易數據呢？為了和消費者之間建立基于數據分析之上的互動關系，他們做了一個App。
做App不稀奇，每個店家都有，但7-Eleven的App在整個大數據計劃中扮演重要角色，因為它“既是數據搜集器也是行動店員”。
7-Eleven同步在手機上推出咖啡買六送一的活動，買一杯咖啡送一點，集滿六點就可以免費兌換一杯咖啡。類似的營銷手法看起來是否頗為眼熟？但7-Eleven將整個集點流程全都搬到手機上來，目的很簡單，就是為了一方面提高消費者下載App的誘因，另一方面進一步掌握消費者喜好。
推出最符合消費者個人需求的優惠券，將消費者頻頻“拉進”店里
綜合消費明細、天氣、地點和時間數據，7-Eleven方能推出最符合消費者個人需求的優惠券，將消費者頻頻“拉進”店里，而且整個分析過程不用一秒，完全符合便利商店惟快不破的戰略。7-Eleven的營銷活動乍看之下只是一個平凡無奇的App，實則是大數據分析計劃的成功關鍵，App不只扮演與消費者第一線接觸的角色，更有助于7-Eleven搜集數據和優化數據。
“說真的，其實沒有人會想要跟便利商店建立什么關系，但當消費者打開我們的App時，就是他們最需要我們、對我們最開放的時候，所以我們一定要立刻給予響應，無論他們在哪，我們都要尾隨而至。”美國7-Eleven資深產品經理麥克萊恩（Robert McClarin）如是說。
整合內外部數據，構建企業數據模型，實現持續增長
大數據應用專家-辰智上海總經理袁勝揚先生對現階段國內零售行業大數據應用的狀況做了深入解析：
目前國內零售企業的數據應用尚處在內部數據整合、簡單統計的階段，并未真正實現“大數據”的應用。
簡單銷售數據、運營數據雖能為零售企業提供一定程度上的銷售和管理支持，但企業內部“過去的”“結果性的”數據，并不能很好地去發現：經營行為、市場環境、客戶變化。
7-Eleven整合了內、外部數據，通過數據建模找到了關鍵經營要素，從而實現了銷售的持續增長。
因此，辰智建議，國內零售企業在收集內部數據之后，應進一步擴大數據范圍，整合內外部數據，構建適合本企業的數據模型，發現經營中的關鍵要素，實現業績增長！
用數據串聯客戶
辰智，助企業贏得先機！
美國7-Eleven App自2013年1月推出以來，已累積超過400萬的下載量，每天新增7千名用戶。未來也計劃加入手機移動支付的數據，讓便利商店不只快，還要精準。
辰智-大數據應用專家
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