大数据在零售业的主要优势及四个真实的应用案例

大数据在零售业的应用可以帮助企业更好地了解客户，并为他们提供更加个性化的服务。基于数据的洞察有助于企业做出正确的决策、了解市场趋势并应对不确定性。

大数据并不是一个新概念，它已经存在了一段时间。然而，大数据如今越来越受到企业的欢迎。在Statista公司的一项调查中，33%的受访者表示，大数据对其业务成功至关重要。

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大数据在零售业的主要优势

为什么大数据分析工具在管理、支付处理软件和其他零售软件解决方案中脱颖而出?以下是它带来的主要好处的简要概述：

(1) 更好地了解客户

通过收集客户数据，零售商可以了解其目标受众的偏好、购物习惯、地理区域等信息。这些信息可以进一步用于营销策略。例如，创建更适合客户的渠道(短信、社交媒体或电子邮件)向客户提供个性化服务或建议。

收集客户及其消费模式的反馈可以帮助零售商确定最有效的方法，并在出现任何挑战时改进客户服务。

(2) 紧跟市场潮流

零售商可以使用有关用户社交媒体活动和网络浏览行为的数据来确定哪些产品最受关注。此外，他们可以分析围绕某个项目的讨论情绪。这种预测分析可以帮助确定哪些产品会引起用户的更大兴趣。

(3) 设定最优价格

零售商可以进行A/B测试以设定合适的价格。然而，这个过程可以实现自动化。在大数据技术的支持下，零售商可以转向动态定价策略来分析市场变化并做出相应调整。在动态定价策略中，分析算法会分析竞争对手的定价和库存当前水平，并选择使零售商保持竞争力并获得更多利润的最佳价格。

(4) 仓储优化

通过预测分析和有关产品的实时信息，零售商可以避免供应短缺，优化仓储，以便可以获取最受欢迎的商品等信息。还可以确保产品的可用性，这在需求旺盛期间尤为重要，因为库存耗尽可能会影响收入。

零售商利用大数据的4个真实案例

除了上述大数据的优点之外，行业领先的全球零售商还以独特的方式利用大数据技术获利。以下通过一些示例来说明如何将大数据技术用于特定目的。

(1) 亚马逊

世界知名零售商亚马逊公司采用大数据技术并不奇怪。由数据分析提供支持的亚马逊推荐引擎创造了其销售额的35%%。它在客户使用该公司门户网站时收集客户的信息(包括偏好、搜索历史、愿望清单和购物车)，从而可以预测客户更有可能购买什么商品。其算法考虑了注册客户的送货地址，可以选择最近的仓库送货，减少交货时间和相关成本。

(2) Target

零售公司可以收集有关消费者的信息，例如他们寻找、购买的商品，并将这些见解用于营销实践。例如Target公司通过分析女性的购物行为，使用数据分析来预测是否怀孕。因此，能够向客户发送个性化母婴产品的优惠报价，并在竞争中脱颖而出。

(3) 星巴克

全球咖啡品牌星巴克公司从2016年到2019年的收入增长了26%。星巴克公司利用创新技术改善业务运营，大数据技术也不例外。除了提供更个性化的优惠之外，该公司还使用数据驱动的洞察来预测特定位置商店的表现。因此，星巴克公司确定了可能取得成功的领域，并降低了在低利润领域开业的风险。

(4) Asos

时装零售商Asos公司推出了服装扫描选项和推荐引擎。它允许客户扫描他们喜欢的一件衣服，其算法会建议类似的选项。更重要的是，Asos公司引入了一项附加功能，可以为客户扫描的商品找到更合适的商品。因此在2020年，Asos公司宣布在疫情爆发期间收入增长了19%。

结语

在数字化环境中，客户期望获得量身定制的独特体验。为了取得成功，吸引新客户并留住现有客户，零售商应该适应快速变化的行为并采用数字工具。大数据可以帮助零售商保持市场领先地位，提高绩效并满足客户需求。