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大数据的魅力

程序员文章站 2023-12-24 13:04:27
  据国外媒体报道,IDC Retail Insights日前发布了一份新的报告,研究了零售商的大数据以及分析理论。在实行全方位零售的背景下,新的研究调查了信息技术领域第三方平台的大数据...

  据国外媒体报道,IDC Retail Insights日前发布了一份新的报告,研究了零售商的大数据以及分析理论。在实行全方位零售的背景下,新的研究调查了信息技术领域第三方平台的大数据以及分析支柱相关资料。

  信息技术第三方平台及其四大分析支柱,大数据以及分析、流动性以及多频、社会及业务和云端服务,它在零售业务以及IT战略中创造的生态系统将持续进化。第三方平台已经被广泛应用于零售、创造新的业务角色、基础竞争、应用程序及分析等方面。

  结合所有的这些因素,就能创造出一个信息环境,零售商则可以利用该环境赚得客户的忠诚度。向市场中引入成功的新产品,通过供应链与业务伙伴合作,加强联营降低风险并提高他们的品牌。当然,为了有效地达到该目的,零售商们需要利用大数据和分析理论。

  IDC Retail Insights项目主管Greg Girard表示,将智能零售四等分,分别是客户数据资源、社会数据资源、市场数据资源以及供应数据资源。智能零售能够产出源源不断的数据,创造出数百万的交易以及数以亿计的交互作用。大数据及分析环境中的投资收益将通过传统客户忠诚度、收益增长、成本削减以及新业务模式而货币化。

  甚至有业内人士认为,在大数据推动的商业革命暗涌中,要么学会使用大数据的杠杆创造商业价值,要么被大数据驱动的新生代商业格局淘汰。

  据了解,最早关于大数据分析的故事发生在美国当时第二大的超市塔吉特百货(Target),它硬是从孕妇习惯去的专门的孕妇商店,把大量对于零售商来说含金量很高的顾客群体—孕妇给截留了下来。而其中最大的功臣莫过于大数据分析。

  在美国出生记录是公开的,等孩子出生了,新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围,那时候Target再行动就晚了,因此必须赶在孕妇第2个妊娠期行动起来。如果Target能够赶在所有零售商之前知道哪位顾客怀孕了,市场营销部门就可以早早的给他们发出量身定制的孕妇优惠广告,早早圈定宝贵的顾客资源。

  可是怀孕是很私密的信息,如何能够准确地判断哪位顾客怀孕了呢?Target 市场营销部经理Andrew Pole想到了公司有一个迎婴聚会的登记表,于是开始对这些登记表里的顾客的消费数据进行建模分析,不久就发现了许多非常有用的数据模式。比如许多孕妇在第2个妊娠期的开始会买许多大包装的无香味护手霜;在怀孕的最初20周大量购买补充钙、镁、锌的善存片之类的保健品。最后Andrew Pole选出了25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”,通过这个指数,Target能够在很小的误差范围内预测到顾客的怀孕情况,因此Target就能早早地把孕妇优惠广告寄发给顾客。

  根据Andrew Pole的大数据模型,Target制订了全新的广告营销方案,结果Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。Andrew Pole的大数据分析技术从孕妇这个细分顾客群开始向其他各种细分客户群推广,从Andrew Pole加入Target的2002年到2010年间,Target的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。

  令人难以想象的是,许多孕妇在浑然不觉的情况下成了Target常年的忠实拥泵,许多孕妇产品专卖店也在浑然不知的情况下破产。浑然不觉的背景里,大数据正在推动一股强劲的商业革命暗涌。

  而据安吉尔知识网络公司在2012年5月至6月对北美零售经理进行的一项调查发现,只有17%的零售经理不知道“大数据”概念。其余的受访者对“大数据”具有不同程度的熟悉,有10%的人说自己理解“大数据”的理念,但不确定此概念如何对零售产生影响。

  零售商认为自己在电子商务和多渠道采购领域从“大数据”获益最多,62%的受访者提到以上领域。其次是市场营销(60%)、商品(44%)和供应链(29%)领域。

  零售商在处理大量数据方面已经有很长时间了,多年来条形码和库存管理任务都需要信息分析。但是“大数据”对那些认为自己拥有良好数据分析能力的零售商也提出了挑战。在受访者中,46%的人认为处理大量数据是其最大的挑战,而34%的人表示仅仅大量的数据类型就占据了自己大量注意力,20%的人认为数据产生过于频繁,对自己来说是个麻烦。

  半数以上的零售商已经制定了“大数据”战略,或正在制定这样的战略。但是只有约十分之三的零售商实施了或即将实施这类战略。由于数据分析的潜在回报十分可观,相当多的零售商为“大数据”战略留出了预算空间,44%的受访者表示自己已经为“大数据”战略制定了预算,或计划在未来两年内制定一份预算。

  阻碍零售商把更多的资源投入“大数据”领域的因素是什么?其潜在的收益和投资回报仍然不明朗,有将近一半的受访者表示,这些问题是自己最大的挑战,也是自己对“大数据”最关心的方面。

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