大数据如何助力新零售持续发展？

在这个信息化和数字化时代，数据越来越重要，无论是社交还是、网络、购物等等都对数据有了很大的需求，而数据被记录下来通过运用、分析等等得出结论，进而对商业行动做出指导，数据作为现代新零售的大头部分，时刻影响着新零售的发展和运行。

新零售时代，作为零售企业，需要高度重视自己的和跨界伙伴的大数据资产，并加以充分利用，包括CRM顾客数据、社交媒体粉丝数据、供应商数据、企业运营数据、行业数据、天气数据等。企业需要逐步整合、不断扩大、有效积累并结构化大数据资产，通过数据分析不断挖掘大数据资产的价值，最终转化为用户价值、企业价值和社会价值。因此，零售产业可以充分结合“大数据智慧体系”的特点进行四大角度的大数据创新性应用，分享数据经济时代的成果。

应用一：大数据营销

新零售时代，零售商应该充分挖掘大数据的商业力量来提高商品的转化率。消费者是全渠道购物者，他们的购买旅程普遍是从一个渠道开始，最后在另一个渠道结束，例如在网店上浏览查看商品属性、价格、库存等信息，在线购买，线下提货。用户的每一步行为都会留下大量的信息，通常各种类型的数据会混杂在一起。针对这些数据，公司需要充分将数据结构化并进行大数据挖掘，从而提供从“千人千面”的个性化购买建议和促销信息，提供全渠道的客户购买体验，激发他们的情感连接。同样，不仅是电子商务和互联网公司可以根据大数据进行产品研发和服务开发，任何行业的任何公司都可以。每一个零售企业，每天都掌握着每个供应商以及顾客们海量、真实的交易数据，零售企业可以根据这些大数据分析了解消费者购买的关注点，开发很多创新业务，进行商业模式、产品和服务的创新，打开消费新市场。

应用二：数据服务

新零售时代，零售企业通过持续不断地推动数据开放和共享，建立与各种社交媒体、跨界合作伙伴联盟，与自己现有的和潜在的供应商、第三方软件开发商、第三方卖家平台、银行等形成数据合作，确立科学的数据标准和应用程序调用接口，以保证数据质量和可用性。零售商和互联网公司掌握着大量消费者数据、品牌商渠道商的销售数据、库存数据等，可以充分将大数据成果向各渠道、品牌商进行定期分享。在未来，我们会看到，大数据和人工智能方面的工具就如同水和电这样的资源，由专门的公司提供给全社会使用。新一轮更加深入的变革正酝酿航行，零售业必将转向将“大数据智能体系”植入消费产品和服务业务的新航线。

应用三：大数据预测

对大数据进行分析的核心目的就是预测顾客的下一步的需求，基于海量数据结构化分析的基础上，通过各种算法包括人工智能、机器学习等前沿技术和数学建模来进行预测并做出相应决策，进而创造更优的顾客体验、更多的交易、更多的业务创新，释放储存于数据之中的能量。大数据预测的目的其实为更加精准的服务消费者，而这种精准的服务其实是建立在和消费者大量持续的互动基础之上的，其实一方面是让消费者产生更多更好的数据，另一方面是令产品和服务可被持续优化和迭代，这也是让消费者在海量信息选择中享受到和自己更加匹配适合的产品和服务的基础，同时也成为零售商提升利润降低成本的重要方法。

想要在新零售时代取得成功的企业，需要对数据有足够的掌控，也要对数据足够敏感，要站在高位看待数据的价值和作用，从跟上考虑如何利用数据来为自己和客户创造价值，并以此来对企业做出改变，提高企业和产品的竞争力，驱动企业得到持续发展。若有其他相关咨询请联系友数。