信息民主化和快速訪問互聯(lián)網(wǎng)使大多數(shù)市場變得透明并極具競爭力，從而改變了大多數(shù)市場。價格和銷售廠商的比較方法類似于經(jīng)濟(jì)學(xué)教科書中描述的那樣，而達(dá)到這種平衡只是幾次點擊即可。
但是，當(dāng)價格不再是優(yōu)勢時，企業(yè)就需要創(chuàng)造吸引和留住客戶的新方法，而這些方法與經(jīng)驗密切相關(guān)。這是大數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的地方，通過利用商業(yè)智能咨詢就能提供必要的見解。
SMART的方法
企業(yè)管理人員習(xí)慣于SMART目標(biāo)系統(tǒng)來定義可實現(xiàn)的目標(biāo)。而作為縮略詞，只需稍作修改，就可以用來記住使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行零售的主要好處。
(1)具體(Specific)
交易數(shù)據(jù)、社交媒體、客戶反饋、網(wǎng)站日志，這些都可以幫助企業(yè)回答一些特定的問題，并通過用數(shù)據(jù)替代它們來猜測。企業(yè)現(xiàn)在可以準(zhǔn)確回答“我們最有消費(fèi)潛力的客戶在哪里?今年與去年相比，客戶花費(fèi)了多少費(fèi)用?那么考慮到客戶購買的歷史和偏好，下一步最有可能購買的項目是什么?”通過這種原子級別獲得的信息，可以使企業(yè)具有很大的靈活性和反應(yīng)速度。
(2)測量(Measure)
績效管理就是定義正確的關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)。大數(shù)據(jù)通過允許將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提煉到KPI中，帶來了全新的維度。在這個新工具的幫助下，企業(yè)可以在這些產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)入市場之前發(fā)現(xiàn)趨勢，并相應(yīng)地調(diào)整報價。例如，與某個熱門電視連續(xù)劇有關(guān)的某些搜索字詞的流量很高，可能表明該主題的商品具有很好的領(lǐng)先優(yōu)勢。從他們的個人資料中添加有關(guān)用戶的信息，縮小范圍，尋找出最好的銷售產(chǎn)品。
(3)分析(Analysis)
使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以提高零售行業(yè)知識，并能夠在多個層面展開：
· 客戶分析 - 通過這種分析，企業(yè)可以了解自己的客戶習(xí)慣的轉(zhuǎn)變，找出他們真正想要的激勵，以此來褒獎他們的忠誠度，并提升忠誠度和商譽(yù)。
· 庫存分析 - 未利用的庫存是企業(yè)最重要的資源浪費(fèi)。通過大數(shù)據(jù)獲取有關(guān)庫存、最佳/最差表現(xiàn)產(chǎn)品的所有數(shù)據(jù)，并通過查看趨勢來做計劃。
· 預(yù)測模型 - 在利潤率為3%左右的商業(yè)部門，企業(yè)需要知道自己的客戶將購買什么以及數(shù)量。
· 價格優(yōu)化 - 價格不再是選擇特定零售商的主要原因，但是如果顯示的價值比企業(yè)的競爭對手的網(wǎng)站上看到的要少，那么動態(tài)優(yōu)化就會產(chǎn)生影響。
· 營銷 - 查看由Google Analytics(谷歌分析)或Facebook Insights等免費(fèi)平臺提供的數(shù)據(jù)，可以讓企業(yè)了解客戶，以及他們的行為和偏好。
(4)相關(guān)(Relevant)
要將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為大業(yè)務(wù)，企業(yè)需要選擇那些長期提示客戶行為的見解。回答這個問題的相關(guān)因素是：這些信息是否有助于某人采取更好的行動?
自助維度通過給予第一線員工一些權(quán)力，來增強(qiáng)特定組織的數(shù)據(jù)的相關(guān)性。
(5)時機(jī)(Timing)
顧客喜歡購物，而像天氣這樣簡單的事物可以提高或減少銷售。例如，比薩連鎖店曾根據(jù)雨量預(yù)測向客戶發(fā)送優(yōu)惠券，而連鎖酒店通過查看取消的航班來提高預(yù)訂量。
時機(jī)意味著客戶準(zhǔn)備聽取企業(yè)的意見，并在擁擠的廣告空間里導(dǎo)航時，企業(yè)就要給客戶一些適當(dāng)?shù)募睢崟r的演示和行動將會提供真正的競爭優(yōu)勢。
在藝術(shù)與科學(xué)之間的零售行業(yè)
幾十年前，當(dāng)分析只在月底甚至季度發(fā)布時，數(shù)字只是一種了解零售代理技能的方法。現(xiàn)在，這些數(shù)字正在決定企業(yè)如何進(jìn)行銷售。人們可能會說這不再是一種說服的藝術(shù)，而是關(guān)于推銷的科學(xué)。
利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行零售業(yè)的挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)最重要的問題是從信息海洋中選擇正確的指標(biāo)并創(chuàng)造一個連貫的敘述。這是在一個統(tǒng)一的儀表板中組織所有可用的記錄，企業(yè)可以使用這些記錄來回答有關(guān)庫存、分銷、定價的日常問題。
第二個挑戰(zhàn)與數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和清潔度有關(guān)。使用大數(shù)據(jù)的人工智能模型要與輸入系統(tǒng)的信息的基本質(zhì)量一致。從不同來源提取的不同集合或類型的數(shù)據(jù)需要在技術(shù)上可行。
第三，在操作可能包括個人數(shù)據(jù)(如銀行交易和家庭住址)的客戶數(shù)據(jù)時，安全性仍然是主要的問題。旨在使用這些集合來提供個性化體驗的系統(tǒng)應(yīng)該使用加密和數(shù)據(jù)保護(hù)等安全措施。此外，定制背后的算法預(yù)期會使客戶關(guān)心，而不是跟蹤。而一流周到的服務(wù)與無所不在的監(jiān)控可能只有一線之隔。
企業(yè)是否準(zhǔn)備好處理3V?
大數(shù)據(jù)是由3V定義的：數(shù)量(volume)，速度(velocity)，種類(variety)。在全球化時代，這樣的特征可以很容易地用來描述零售行業(yè)。
由于無庫存的商業(yè)模式，開放的邊界，以及網(wǎng)上銷售，提高數(shù)量(volume)主要取決于說服客戶的能力。而速度(velocity)則來自不同時區(qū)的全天候工作時間表，如果零售商想更好地銷售，就不能再以朝九晚五的工作周期運(yùn)作。大數(shù)據(jù)甚至可以告訴企業(yè)，其目標(biāo)客戶的最佳時間是多少。種類(variety)體現(xiàn)了庫存類型、客戶概況或客戶對公司的期望組合。
使用分析來使所有這些部件一起工作不再是一種選擇，而是一種生存工具。
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