成都弱電公司訊：

零售行業隨著數據采集與存儲技術的進步也逐步形成了零售業大數據。通過對這些數據進行挖掘分析，能夠給零售企業帶來巨大的商業價值以及服務創新，諸如能夠更好地了解和洞察消費者，從而實現精準化營銷，或者變革供應鏈模式，實現貨品精細化經管等。

2018年，IBM商業價值研究院聯合ECR，針對零售行業大數據應用的現狀進行了調研。數據為王的時代，如何利用大數據分析提高企業生產經營效率？IBM商業價值研究院發布《大數據助力零售業轉型》報告為大家解讀。

的零售行業，特殊是線下傳統零售行業，大數據分析還處于剛剛起步的階段。多數企業正在進行大數據的探索并進行相關試點項目。僅有少數領先的零售企業開始利用大數據應對明確的業務挑戰。

從組織結構來看，零售企業大數據分析更多地分散在各個業務部門中，只有不到1/3的企業有獨立的部門負責整體的大數據分析。在已經開展大數據分析的零售企業中，分析主要集中在精準營銷、顧客洞察、商品優化和供應鏈完善幾個方面。

現階段，零售企業表示最需要利用大數據提升客戶洞察，開展精準營銷和實現商品優化。將企業最需要利用大數據提升的業務與已經實施的大數據項目進行對比發現，提升客戶洞察是零售企業最需要進一步利用大數據提升的領域。在調查中，74%的企業表示最需要利用大數據幫助解決的業務問題是準確理解客戶行為和消費習慣，進行全面的顧客洞察。42%的企業表示需要在精準營銷方面運用大數據，基于需求預測及顧客特點進行有針對性的營銷，提高成交率和客單價。37%的企業表示需要運用大數據幫助解決商品優化問題，找出暢銷、滯銷款商品，提高售罄率，降低過期損耗，同時優化商品組合與陳列。

完整的大數據生命周期包括數據獲取和整合、數據分析和根據數據洞察采取行動三個階段。零售企業對大數據分析整體表現的自我評價結果一般。

在“獲取和整合數據”階段，只有36%的企業評價良好。在“數據分析”和“依據洞察采取行動”階段，評價良好的比例分別只有32%和24％。可見，企業對自身的大數據分析和利用滿意度不高。即使在數據分析意識較強的企業中，對數據的利用也仍集中于初級階段。

企業希望在分析手段方面更加深化和多樣化，如使用預測性、規定性和認知性分析方法。

零售企業對未來如何利用大數據以及大數據的發展構想可以分為三個層面：第一個層面是支持大數據運營，零售企業可以通過對價值鏈上多方數據的分析挖掘，提高供應鏈、物流等方面的運營效率，并利用大數據分析的結果支持領導層決策。第二個層面是形成大數據產品，即形成獨立的大數據產品，采用免費、出售或合作方式提供給內外部客戶。

第三個層面是構建大數據平臺，即部分向平臺型企業轉型的零售商將利用大數據搭建企業生態平臺，為平臺上的企業服務，促進共同的繁榮。

我們認為大數據主要通過以下三個方面幫助零售企業提升自我，創造價值。包括：

1.打造智慧的購物體驗

2.構建智慧的商品經管和供應鏈網絡

3.以及實現智慧的運營

具體來說，零售企業大數據分析應用可以歸納為如下幾個方面：

1、在智慧的客戶體驗領域的全方位的顧客洞察、提升客戶服務、基于位置的營銷和服務、以及精準營銷；

2、在智慧的商品經管和供應聯網絡領域的供應鏈優化和商品優化；

3、在智慧的運營領域的財務經管、勞動力經管和防損/防偷盜經管。

零售企業已經充分意識到大數據分析對其未來業務發展的戰略意義，他們需要從這三個方面規劃戰略和實施步驟，將大數據分析作為向未來轉型升級的核心驅動力。