中國(guó)連鎖經(jīng)營(yíng)協(xié)會(huì)

得益于移動(dòng)技術(shù)，消費(fèi)者可常常進(jìn)行網(wǎng)上購(gòu)物，而不必大費(fèi)周章前往實(shí)體店。要了解買家行為，預(yù)測(cè)需求和優(yōu)化商品計(jì)劃，零售商必須運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析消費(fèi)者的數(shù)字記錄。研究表明，大多數(shù)零售商都意識(shí)到了大數(shù)據(jù)的重要性。然而，許多零售商發(fā)現(xiàn)，發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價(jià)值仍然是一件非常困難的事情。幸運(yùn)的是，由日立數(shù)據(jù)系統(tǒng)、英特爾和 SAP 所推出的一些技術(shù)能夠幫助各種規(guī)模的零售商有效利用大數(shù)據(jù)，并取得巨大的業(yè)務(wù)成效。

移動(dòng)設(shè)備徹底改變了人們的購(gòu)物行為，并為零售商帶來(lái)了大量新數(shù)據(jù)

隨著消費(fèi)者持續(xù)采用最新技術(shù)，零售業(yè)當(dāng)前迫切需要進(jìn)行轉(zhuǎn)型。借助智能手機(jī)，消費(fèi)者現(xiàn)在可以 “將商店隨身攜帶”，隨時(shí)隨地購(gòu)物，與傳統(tǒng)零售操作完全不同。過(guò)去，零售商可以通過(guò)對(duì)銷售區(qū)進(jìn)行分析來(lái)獲取所需要了解的一切相關(guān)因素，從而進(jìn)行銷售和產(chǎn)品規(guī)劃。現(xiàn)在，人們的購(gòu)買渠道發(fā)生了巨大的變化。

消費(fèi)者對(duì)數(shù)字領(lǐng)域的相關(guān)解決方案進(jìn)行調(diào)查研究，選擇最合適的解決方案并在線支付，通過(guò)店內(nèi)購(gòu)買或送貨上門拿到商品，然后在 Facebook、Twitter、Pinterest 等網(wǎng)站上談?wù)撡?gòu)物體驗(yàn)。這些對(duì)話會(huì)對(duì)他人產(chǎn)生影響。

由于出現(xiàn)了眾多有別于實(shí)體店的購(gòu)買渠道，零售商不得不轉(zhuǎn)向研究消費(fèi)者的數(shù)字記錄，以期了解買家行為。它們可能屬于交易性記錄，也可能屬于非交易性記錄。這些記錄能夠?yàn)榱闶凵烫峁┯嘘P(guān)需求水平和需求來(lái)源等方面的早期跡象，進(jìn)而幫助他們以全新方式達(dá)到供需平衡。

數(shù)字記錄是零售行業(yè) ‘大數(shù)據(jù)’ 不可或缺的一部分。零售行業(yè)大數(shù)據(jù)指從消費(fèi)者數(shù)字購(gòu)買渠道所收集的交易性或非交易性數(shù)據(jù)，可用于在適當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)為消費(fèi)者傳遞目標(biāo)信息，以改善購(gòu)物體驗(yàn)。相同的數(shù)據(jù)還可用于預(yù)測(cè)需求和優(yōu)化商品計(jì)劃。

零售商必須使用大數(shù)據(jù)來(lái)支持執(zhí)行以消費(fèi)者為本的戰(zhàn)略

近幾年來(lái)，零售行業(yè)開(kāi)始專注于實(shí)現(xiàn)出色運(yùn)營(yíng)。公司通過(guò)重新調(diào)整商品分類和定價(jià)，并以最低的價(jià)格為配送中心和商店提供產(chǎn)品，持續(xù)優(yōu)化供應(yīng)端。零售商假定消費(fèi)者會(huì)走進(jìn)商店、購(gòu)買產(chǎn)品，然后拿著商品走出商店。

2010 年左右，消費(fèi)者突然開(kāi)始要求零售商提供出色的響應(yīng)能力和親密性，使得零售商措手不及。傳統(tǒng)模式注重商品化、價(jià)格和便利性。然而，消費(fèi)者希望獲得個(gè)性化并且與自身需求緊密相關(guān)的體驗(yàn)。這給零售商帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

過(guò)去，公司主要采用以產(chǎn)品為本的戰(zhàn)略，根據(jù)時(shí)間、地點(diǎn)和產(chǎn)品來(lái)安排數(shù)據(jù)。需求就相當(dāng)于在銷售點(diǎn)所達(dá)成的交易。運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)為大型事實(shí)數(shù)據(jù)表饋送數(shù)據(jù)，供零售商分析，以確定最佳的未來(lái)產(chǎn)品組合。零售商創(chuàng)建預(yù)測(cè)、建立產(chǎn)品分類，并將產(chǎn)品分配至商店，認(rèn)為只要有了這些，消費(fèi)者就會(huì)不請(qǐng)自來(lái)。

現(xiàn)在，零售商必須重新整理大數(shù)據(jù)，以反映從以產(chǎn)品為本到以消費(fèi)者為本的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變。在當(dāng)今世界，商店必須以消費(fèi)者為本。RSR 研究為此提供了重要依據(jù)：

· 巨大的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)促使零售商開(kāi)始關(guān)注商業(yè)智能(BI)和分析方法，以解決顧客的各種問(wèn)題。零售商認(rèn)識(shí)到，必須了解消費(fèi)者的購(gòu)買渠道、消費(fèi)者趨勢(shì)和需求的變化，以及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手如何使用顧客信息贏得業(yè)務(wù)。充分利用大數(shù)據(jù)意味著零售商能夠更快地響應(yīng)消費(fèi)者需求。

· 零售商將 “全渠道(omni-channel)” 功能視作保持未來(lái)增長(zhǎng)的關(guān)鍵。零售商都在致力于 360 度全面了解產(chǎn)品、顧客和渠道活動(dòng)。他們看到了單一集成式銷售平臺(tái)以及在電子商務(wù)和實(shí)體店活動(dòng)中采用移動(dòng)技術(shù)的巨大價(jià)值。

零售商看到了大數(shù)據(jù)的重要性，但如何發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價(jià)值卻挑戰(zhàn)重重

2015年，Penton聯(lián)合日立數(shù)據(jù)系統(tǒng)公司、英特爾與SAP對(duì)Penton的零售/餐飲市場(chǎng)進(jìn)行了調(diào)查。Penton共收到了1,508 份調(diào)查回復(fù)，其中 415 份回復(fù)中涉及了大數(shù)據(jù)。此外，Penton 還開(kāi)展了社交媒體研究，以了解零售商通過(guò) Twitter、Facebook、博客、新聞和論壇對(duì)大數(shù)據(jù)發(fā)表了哪些看法。研究結(jié)果包括：

約半數(shù)企業(yè)的大部分業(yè)務(wù)在實(shí)體店完成。然而，約四分之一企業(yè)的實(shí)體店交易和在線交易各占一半，約 12%的企業(yè)在線運(yùn)營(yíng)大部分業(yè)務(wù)。

對(duì)大多數(shù)公司而言，大數(shù)據(jù)是取得成功的非常重要的因素。大多數(shù)零售商都意識(shí)到了大數(shù)據(jù)的重要性。然而這并不代表他們知道如何處理大數(shù)據(jù)。不論哪種運(yùn)營(yíng)方式，63% 的調(diào)查對(duì)象認(rèn)為，使用大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)獲得成功來(lái)說(shuō) “非常重要”或 “至關(guān)重要”，還有另外三分之一的調(diào)查對(duì)象認(rèn)為其 “一般重要”。

眾多公司均認(rèn)為，大數(shù)據(jù)能夠轉(zhuǎn)化成可行洞察。超半數(shù)(60%)公司希望跟蹤訪客和顧客的購(gòu)買記錄，近半數(shù) (49%)公司希望分析訪客和顧客并評(píng)估員工的工作有效性，還有 41% 的公司希望跟蹤容量。

使用大數(shù)據(jù)的主要優(yōu)勢(shì)在于運(yùn)營(yíng)效率、業(yè)績(jī)和顧客體驗(yàn)。約三分之二(65%)使用大數(shù)據(jù)的調(diào)查對(duì)象認(rèn)為其主要優(yōu)勢(shì)是顯著提高了運(yùn)營(yíng)效率。其他重要優(yōu)勢(shì)包括：提升業(yè)績(jī)(63%)和改善顧客體驗(yàn)(62%)。零售商努力響應(yīng)消費(fèi)者的全渠道行為，但效率非常低下。他們希望了解如何定位產(chǎn)品，以最好地滿足消費(fèi)者需求。

零售商將大數(shù)據(jù)用于預(yù)測(cè)性建模。根據(jù)案例研究、社交對(duì)話和行業(yè)報(bào)告，Penton 發(fā)現(xiàn)零售商希望依據(jù)社交領(lǐng)域傳來(lái)的交易前信息預(yù)測(cè)未來(lái)行動(dòng)。這些預(yù)測(cè)可用于不同的用途，比如根據(jù)顧客行為對(duì)商店重新補(bǔ)貨，通過(guò)優(yōu)惠券營(yíng)銷手段交叉銷售產(chǎn)品，以及為顧客提供售前和售后支持。

在線零售商也在其網(wǎng)站中使用了預(yù)測(cè)性搜索技術(shù)，對(duì)顧客的以往搜索記錄和點(diǎn)擊數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

RSR 的近期研究為這些調(diào)查結(jié)果提供了重要依據(jù)。零售商將非交易性數(shù)據(jù)重點(diǎn)用于評(píng)估顧客行為和交叉渠道購(gòu)買決策，以及交叉渠道促銷活動(dòng)的有效性和價(jià)格彈性。另外，零售商希望將非交易性數(shù)據(jù)用于產(chǎn)品采購(gòu)和分類決策。

盡管大數(shù)據(jù)提供了許多機(jī)遇，但企業(yè)仍然對(duì)此存在顧慮。Penton的社交媒體調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，零售商擔(dān)心匿名數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)安全。例如，當(dāng)顧客在在線研究和實(shí)體店瀏覽之間切換時(shí)，了解客戶將變得非常困難，因?yàn)檫@要求采用適用于兩種渠道的同一種數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

零售業(yè) IT 團(tuán)隊(duì)在大數(shù)據(jù)方面面臨著巨大挑戰(zhàn)。零售業(yè)首席信息官努力在不同的部門和渠道之間采用相同的數(shù)據(jù)系統(tǒng)。此外，他們還需要一款既能保護(hù)私有和匿名客戶數(shù)據(jù)，又能簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)管理的解決方案。從數(shù)據(jù)科學(xué)角度來(lái)看，零售商擔(dān)心的是，員工太依賴預(yù)測(cè)算法，而不使用常識(shí)來(lái)解析數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)是支持零售商執(zhí)行其增長(zhǎng)戰(zhàn)略的重要推動(dòng)力量。RSR 研究發(fā)現(xiàn)，許多企業(yè)技術(shù)在支持零售商執(zhí)行業(yè)務(wù)增長(zhǎng)戰(zhàn)略發(fā)面發(fā)揮著重要的作用。在時(shí)裝和季節(jié)性商品細(xì)分市場(chǎng)，大數(shù)據(jù)處理功能發(fā)揮著最為重要的作用。排在重要性前列的還有非交易性客戶數(shù)據(jù)和地理位置數(shù)據(jù)分析，以及數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)性分析和可視演示，對(duì)時(shí)裝和季節(jié)性公司尤其如此。

零售商使用這些技術(shù)來(lái)推進(jìn)行為分析、個(gè)性化促銷活動(dòng)和定價(jià)、直銷、面向客戶的社交媒體活動(dòng)，以及 A/B 測(cè)試等活動(dòng)。

一些零售商在規(guī)劃大數(shù)據(jù)舉措和吸引人才方面先人一步

在問(wèn)及公司的大數(shù)據(jù)行動(dòng)長(zhǎng)期執(zhí)行計(jì)劃時(shí)，超過(guò)三分之一(39%)的調(diào)查對(duì)象表示還不確定。這說(shuō)明大數(shù)據(jù)對(duì)零售商來(lái)說(shuō)仍然屬于新興事物。不過(guò)，43% 的調(diào)查對(duì)象表示他們正在構(gòu)建內(nèi)部能力，而 43% 的調(diào)查對(duì)象表示他們依靠外部供應(yīng)商。盡管在如何開(kāi)展大數(shù)據(jù)行動(dòng)方面存在很高的不確定性，但一半的調(diào)查對(duì)象表示不關(guān)心吸引大數(shù)據(jù)人才。

盡管有許多大數(shù)據(jù)用例和技術(shù)可用，但對(duì)于正在應(yīng)對(duì)這些全新機(jī)遇的零售商來(lái)說(shuō)還為時(shí)尚早。

------Brian Kilcourse (RSR Research 公司執(zhí)行合伙人)

日立數(shù)據(jù)系統(tǒng)、英特爾和 SAP 等科技公司通過(guò)通力協(xié)作，成功幫助零售公司發(fā)揮出了大數(shù)據(jù)的價(jià)值，并取得了重大的業(yè)務(wù)成效

許多零售商都采用了這些公司的技術(shù)，以分析大數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)化成可行洞察。此類信息有助于零售公司增加收入、提升顧客滿意度，并提高運(yùn)營(yíng)效率。Tim Hood 介紹了以下四個(gè)用例：

1. 紅牛。紅牛公司主要銷售功能型飲料，以其與體育賽事的合作而知名。該公司希望形成以消費(fèi)者為本的世界觀，因此創(chuàng)建了中央數(shù)據(jù)庫(kù)，以收集來(lái)自多個(gè)渠道的消費(fèi)者資料信息。通過(guò)使用特定技術(shù)，紅牛公司根據(jù)通過(guò) 14 個(gè)不同的 Web 渠道收集而來(lái)的信息創(chuàng)建了單一消費(fèi)者資料。該信息支持公司根據(jù)消費(fèi)者的偏好為他們提供最佳建議。這種建議可能是一張優(yōu)惠券，也可能是消費(fèi)者最喜歡的球隊(duì) T 恤。該舉措幫助紅牛公司增加了直銷收入。

借助技術(shù)和大數(shù)據(jù)，零售商可以在適當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)提供合適的產(chǎn)品。這并不是簡(jiǎn)單地提升顧客滿意度，以推動(dòng)長(zhǎng)期收入。而是在增加收入的同時(shí)取得具體、可觀的成效。

------Tim Hood(SAP 戰(zhàn)略與技術(shù)部全球副總裁)

2. Bigpoint Games。這家德國(guó)公司推出了多款市場(chǎng)領(lǐng)先的游戲，并通過(guò)在游戲中銷售更好的工具和武器獲得了非常可觀的收入。Bigpoint Games 每秒將 5,000個(gè)事件加載至其技術(shù)實(shí)例，并進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)性分析。根據(jù)與游戲行為和過(guò)往購(gòu)買記錄相關(guān)的事件信息，只耗費(fèi)幾微秒就可為客戶提供適合的產(chǎn)品。通過(guò)在適當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)提供適合的產(chǎn)品，Bigpoint Games 將收入增加了 10%。

3. 墨西哥一家大型百貨商店。該零售商擁有近 200 萬(wàn)種產(chǎn)品，希望了解各產(chǎn)品的情況。實(shí)施技術(shù)之前，運(yùn)行一份報(bào)告需要耗費(fèi) 36 個(gè)小時(shí)。因此，生成報(bào)告的頻率非常低。通過(guò)實(shí)施相應(yīng)的技術(shù)和平臺(tái)，報(bào)告能夠定期在一天內(nèi)在子單位一級(jí)運(yùn)行。這樣有助于該公司分析它在庫(kù)存方面的總投資金額，并制定庫(kù)存投資決策。

4. Home Shopping Europe 24(HSE 24)。這家德國(guó)公司類似于 QVC 或家庭購(gòu)物網(wǎng)絡(luò)。HSE 24 擁有約600萬(wàn)客戶，銷售有 100 萬(wàn)種產(chǎn)品。該公司業(yè)務(wù)依賴于同消費(fèi)者的實(shí)時(shí)交互，以及數(shù)量有限、必須實(shí)時(shí)更新的庫(kù)存。通過(guò)分析大數(shù)據(jù)，該公司可實(shí)時(shí)提供相關(guān)產(chǎn)品。這樣不僅帶來(lái)了可觀的投資回報(bào)，還顯著增加了收入和消費(fèi)者購(gòu)買產(chǎn)品的數(shù)量。