随着零售业持续加速扩张，零售商们也急于寻找大数据在零售业中的最佳用例。为更好地理解大数据分析在零售业发挥的价值，快时尚商品带你一起看看以下五个用例，眼下，它们正在多家领先的零售企业中发挥作用。
原文: Cash In Data Analytics: 5 Big Data Use Cases forRetail
中文翻译源自知乎
随着零售业持续加速扩张，商户们也急于寻找大数据在零售业中的最佳用例。
从日志文档、交易信息，到传感器数据和社交媒体指标——这些新的数据来源为零售机构带来了新的机遇，助其在一个日益扩张的行业领域内，实现空前的价值与竞争优势。
零售商要在内部提供有利条件，使人们可以“快准狠”地做出决策。要达到这一目标，唯一的途径就是将大数据利用起来，制定最好的计划与决策，更加深入地了解顾客，并挖掘隐藏趋势，展现出新的机遇。
01 零售业的顾客行为数据分析
提升客户转化率，以个性化的广告提振营收，预测并避免顾客流失，降低获取客户所需要的成本——要应对这类挑战，深层次的数据驱动型洞察至关重要。但如今，顾客通过多个交互点与企业互动——移动设备、社交媒体、门店、电子商务网站等等。因此，需要汇总与分析的数据的复杂性陡然上升，涉及的数据类型也骤然增加。
一旦这些数据得到汇总与分析，你将收获前所未有的洞见——比如说，最有价值的顾客是哪些，促进他们消费更多商品的动力是什么，他们的行为模式是怎样的？与他们互动的最佳方式与时机是什么？有了这些洞见，你不仅能收获更多客户，还能提升客户忠诚度。
要发掘顾客行为数据中隐藏的洞见——不论这些数据是结构化还是非结构化的——数据工程是关键。因为，你可以同时汇总并分析所有数据，进而得到所需洞见，以提升客户获取率与忠诚度。
02 利用大数据，将店内体验个性化
过去，销售被视为一种艺术形式，人们认为，商品销售中，决策的具体影响是无法确切衡量的。而随着在线销售的增长，一种新的趋势开始显现：顾客会先去实体店对商品作一番了解，继而回家网购。
行为追踪技术的出现，为分析店内行为以及衡量销售策略提供了新的途径。零售商必须吃透这些数据，以优化销售策略，同时，通过忠诚度应用程序，对店内体验进行个性化定制，并及时采取行动，促使顾客完成购置——最终目标就是提升所有渠道的销售额。
通过分析POS机系统和店内传感器等数据来源，全渠道零售商可以：
就不同营销与销售策略对客户行为和销售产生的影响，进行相应的测试与量化。
依据顾客的购买和浏览记录，确定顾客的需求与兴趣，然后为顾客量身定制店内体验。
监测店内顾客习惯，并及时采取行动，促使顾客当场完成购物，或是之后上网购置，由此保住交易。
03 通过预测型分析和定向宣传，提升顾客转化率
要在提升客户获取率的同时，降低成本，零售企业需要有效地进行定向促销。为此，商家需要全方位地了解顾客，并掌握尽可能准确的预期。
历来，顾客信息都仅限于交易发生时的地理数据。但如今，顾客的互动行为多于交易行为，而这些互动发生在社交媒体等多种渠道上。考虑到这些趋势，对零售商最有利的做法，就是将顾客在互动过程中生成的数据加以利用，将其转变为顾客信息与洞见的宝库（例如，理解他们的喜好）。
将顾客的购物记录和个人资料，及其在社交媒体网站上的行为结合起来，通常能揭示出意料之外的洞见。打个比方，一家零售商的多名高价值顾客都“喜欢”在电视上观看美食频道，而且经常在全食超市购物。这种情况下，零售商就可以利用这些洞察，在烹饪相关的电视节目中、Facebook页面上，以及有机食品店内，投放有针对性的广告。
结果会如何呢？这家零售商的顾客转化率有可能大幅提升，获取客户所需的成本也有望显著降低。
04 顾客历程数据分析
如今，顾客所掌握的便利条件超过了以往任何时候。基于可以获取的信息，顾客可以视便利与否，随时随地做出购买决定，或是直接购买。
与此同时，顾客的期望值也更高了。他们期待企业提供前后一致的信息，以及跨渠道的无缝体验，这些体验要能反映出他们的购物记录、喜好和兴趣。客户体验的质量比以往任何时候都更能推动销售额与顾客保留率。这就需要从数据中获取洞见，助你理解每一位顾客的跨渠道历程。
借助大数据工程技术，零售商得以将结构化与非结构化的数据结合起来，作为单一数据集加以分析，将不同的数据类型一网打尽。分析结果可以揭示出你未曾预料到的全新的模式和洞察，甚至可以带来传统分析手段无法企及的结果，比如：
顾客历程的每一步究竟发生了什么？
哪些是你的高价值顾客？他们的行为方式是怎样的？
与他们互动的最佳方式与时机是什么？
05 运营分析与供应链分析
由于产品生命周期的加快以及运营的日益复杂化，零售商开始利用大数据分析来理解供应链和产品分销，以期缩减成本。优化资产利用、预算、绩效与服务质量的压力不可小觑，对此，很多零售商都深有体会。因此，取得竞争优势、提升业务表现就显得格外关键。
使用数据工程平台来提升运营效率的关键，是利用它们去发现隐藏在日志、传感器和机器数据中的洞察。这些洞察包括有关趋势、模式和异常情况的信息，这些信息可以改进决策，改善运营，并大幅缩减成本。
服务器、工厂设备、顾客持有的设备、手机信号发射塔、电网基础设施，乃至产品日志——这些都是能产生有价值数据的资产。这些数据支离破碎（通常是非结构化的），其收集、准备和分析不是什么简单的任务。每隔几个月，数据量就有可能翻倍，而且数据本身也很复杂，通常存在几百种不同的半结构化与非结构化格式。
在一个加速扩张的市场中，零售企业要维持竞争优势，就有必要寻求创新手段，主动利用新的大范围的数据来源，这一点正变得愈加重要。在数据的帮助下，零售商可以深入理解顾客数据，进而获取宝贵的商业洞见。
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