最近有個段子在微信上流行，說世界上最早運用大數據的是中國的“戰神”——孫臏。他曾用敵營做灶的數量來判斷對方軍隊的數量，從而指導打仗。
世界上最早運用大數據的是中國的“戰神”——孫臏
我也要利用數據成為智者“`
無論你是否想成為智者，如今大數據洶涌來襲，正在改變著世界，充分利用大數據都將是各個企業發展與競爭的關鍵。
數據縫隙零售業更是不能例外，部分店面已開始涉足大數據分析。
以一家連鎖書店為例：書店擁有自己的大數據，從進書選題開始，貫穿整個銷售流程。令人遺憾的是，很多時候我們并不關心。
通過對這些數據進行分析，可以給這些消費者貼上不同的標簽，比如科技迷、讀書狂、體育迷等，并依此進行精準營銷，這就是大數據分析。
選題、進貨、銷售、人力、辦公，未來，所有這些環節都會由銷售數據驅動。
傳統意義上，書店是從選題開始整個流程，但是現在這個流程應該是循環往復的。
從數據驅動的選題開始，各環節的數據監控和分析貫穿始終，當然所有環節都少不了人和團隊的參與，這樣就可以實現數據驅動運營。
下面舉一些例子，看看現有數據是如何驅動運營的。
1哪本書缺貨了？
在這個圖書品種過剩的年代，如何確保長銷書不缺品是書店工作的重中之重。
比如我們有三大門店今年一季度銷量前十名的匯總表，無須任何分析，只要把三個書店的數據放在一起，就可以發現問題。
第一個問題就是三個網店都有缺品
第二個問題是書店排行榜銷售前十位的品種銷量差異很大。
無論實體店還是網店，零售靠的就是品種，新書發出去只是萬里長征的第一步，有針對性地二次甚至多次回添才是銷量生生不息的源泉，才是書店所有運營的原始推動力。
針對缺品的問題，可以采取的應對措施就是每周跟蹤前300本及上市3個月內新書的庫存及添貨比對。
2平時需要進哪些書？
眾所周知，網店的系統都比較先進，系統每周都有1～2次的邏輯補貨，還有和中盤的電子數據交換對接。
但是，由于出版社印制周期及發貨速度的影響，仍會出現不同程度的斷貨，實體店的二次回添更是個大問題。
因此要定期對各零售店進行有針對性地補貨。
具體到網店可以分成兩部分：一是網店整體庫存不足的直接生成訂單，二是網店各倉之間內配。
3不同產品進行區別營銷！
假設出版社有A到K共11個品類的圖書，做出矩陣關聯分析圖，橫坐標代表市場份額，縱坐標代表出版效率，圓形的大小代表每個品類的收益。
可以看出，B屬于明星產品，書店應持續投入資源，保持優勢；A和C屬于現金牛，雖然出版效率比較低，但占據了較高的市場份額，應該維持優勢。
第二象限的產品屬于問題產品，需要加大宣傳力度，讓其變為明星產品。
第三象限的出版效率和市場份額都比較低，可以適當放棄，把資源投入到其他幾個象限的產品中去。
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