摘要：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。零售商需要使整个组织的人员能够迅速，准确和自信地做出决策。实现这一目标的唯一方法是利用大数据制定最佳计划和决策，更深入地了解客户，并发现揭示新机遇的隐藏趋势。
为了更好地理解零售行业中大数据分析的价值，让我们来看看以下五个用例，这些用例目前正在各个领先的零售公司中发挥作用。
一、零售业客户行为分析
深入，以数据为导向的客户洞察力对于应对诸如提高客户转化率，个性化营销活动以增加收入，预测和避免客户流失以及降低客户获取成本等挑战至关重要。但今天的消费者通过多个交互点与公司互动如：移动，社交媒体，商店，电子商务网站等。这极大地增加了您必须聚合和分析的数据类型的复杂性和多样性。
当所有这些数据汇总并一起分析时，它可以产生前所未有的洞察力。例如，谁是您的高价值客户，是什么促使他们购买更多，他们如何表现，以及如何以及何时最好到达他们？有了这些见解，您就可以改善客户获取并提高客户忠诚度。
数据工程是从您的客户行为数据（结构化和非结构化）中获取洞察力的关键，因为您可以一次性组合，集成和分析所有数据，以生成推动客户获取和忠诚度所需的洞察力。
二、利用大数据个性化店内体验
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。
三、通过预测分析和有针对性的促销提升转化率
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。
四、顾客历程数据分析
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？
五、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。
注：文章来源分析客。
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