零售業現狀
隨著中國經濟結構調整的加快，2014中國零售業的發展格局發生了進壹步的變化。商務部數據顯示，2014年，全國社會消費品零售總額26.2萬億元，同比增長12.0%，其中電子商務(含B2B和網絡零售)交易額約13萬億元，同比增長25%，電子商務業務已占社會消費品零售額的半壁江山。
毋庸置疑，零售行業已經成為前端同質化競爭最激烈，受到線上沖擊最劇烈的行業之壹。在強大的沖擊下，零售企業對後端精細化運營的需求正在顯著增加，這使得越來越多的企業開始重視利用大數據提升自身的管理和營銷水平。
零售數據管理的特點
從目前零售企業的數據積累來看，線下企業由於地域性強，通常只輻射10-15公裏左右，線下會員的增長空間非常有限。這類企業擁有大量的交易數據，但由於大量的線下企業尚未建立完善的會員體系，或者數據收集不夠全面，難以對數據進行定向追蹤，相關性較差。另壹方面，領先的網絡零售企業因為可以輻射全國，已經獲得了上億的註冊用戶。然而，這類企業中存在大量的非結構化數據，需要對這些數據進行挖掘才能獲得價值。
2015壹套完整的大數據營銷方案，包括數據采集、整合、分析、可視化呈現以及與營銷平臺的整合，已經成為大量零售企業信息化的重點建設方向。其中，線上數據資源與線下數據資源的連接成為重中之重。
零售業大數據應用的特點和方向
根據易觀智庫的研究，隨著零售業同質化競爭的加劇和新增用戶人口紅利的消失，企業面臨的市場環境發生了顯著變化。充分競爭的市場環境促使零售行業逐漸將重點放在從商品、渠道到消費者的數據上，即如何管理核心用戶群成為很多企業的核心目標。以購物中心為例，如何讓購物中心成為周邊社區的生活焦點，同時學習人群在購物中的行動軌跡、消費行為和喜好，將每個觸點的用戶行為精準匹配到對應的個體，成為了龍頭企業大數據營銷拓展的切入方向。
此外，數據采集能力的提升也使得零售企業可用的數據資源迅速擴大。隨著智能手機、Wi-Fi、藍牙等技術的日益普及，零售企業可以更方便地定位和追蹤線下消費行為，並有人脈接觸到這類消費者。
在這樣的趨勢下，零售企業對大數據的應用需求逐漸集中在兩大方向——業務優化和業務預測。
在業務優化方面，零售企業需要利用大數據了解客戶群體的屬性和活動規律，制定自己的定位，制定精細化的招商和營銷方案，包括:
老客戶營銷——實現消費者行為的精準挖掘
個性化服務——提升客戶體驗的新鮮感和滿意度
互動營銷——微博、微信等新媒體營銷，讓粉絲更好的互動。
在預測方面，企業不僅要知道客戶過去和現在使用過什麽產品，還要幫助企業預測客戶未來最適合使用什麽產品，提供什麽服務。因此，企業壹方面可以合理調整產品和服務管理的重點，另壹方面也可以通過對可能流失的客戶群體進行預警，提前進行有針對性的客戶留存，幫助企業鞏固客戶忠誠度。
企業對大數據提供商的選擇
根據易觀智庫的研究，零售企業在選擇大數據服務提供商時，往往會面臨來自多種服務提供商競爭的局面，包括傳統IT提供商和垂直行業解決方案提供商。各廠商的優勢各不相同:
易觀易觀智庫認為，零售企業在選擇大數據服務商時，應重點關註廠商的三大能力:
首先，收集和整合數據源的能力
相比線上零售企業，線下零售企業更難收集數據。在實際應用中，廠商需要考慮Wi-Fi定位精度、無幹擾設置、數據易用性、投入產出比、智能POS等新設備的集成等因素。因此，目前壹些大數據服務商會選擇與各種周邊提供商合作實現基礎數據采集，將更多的資源花在零售企業用戶線上數據與線下數據的整合上，包括企業POS數據與CRM數據、會員卡數據與會員微信數據、社交行為數據與網購數據、GPS數據與通訊數據的銜接。可以說，在大數據在零售業的應用中，能否打通各種線上資源和線下資源，已經成為企業成功精準挖掘用戶需求潛力的關鍵能力。
二、產品分析模型的抽象能力
企業整合線上線下數據資源後，需要將分析模型抽象到產品中，大規模解決行業問題，這也是各廠商產品經得起市場考驗的壹大難點。易觀易觀智庫分析認為，分析模型的好壞不僅取決於能否與企業的業務流程數據進行整合，還取決於廠商是否具備數據分析的能力和行業經驗。在壹個高質量的模型中，數據分析能力決定了多維數據的關聯性，行業經驗決定了數據的因果關系。兩種技術缺壹不可。
正因如此，大量大數據服務商越來越重視對數據科學家的爭奪。未來2-3年，零售大數據建模與分析人才仍將是熱門。
第三，整合營銷平臺的自動化水平
零售企業在對海量用戶數據進行整合分析後，還需要與自身的營銷平臺進行整合，實現營銷手段的推廣。這個時候，營銷平臺能否及時與大範圍的用戶溝通，即時實現效果評估，就顯得非常重要。
其中，企業需要考慮廠商搭建的營銷平臺的四種能力:
自動化程度——系統運行條件是否豐富；
營銷的精準性——能否實現精準的用戶標簽和精準的消費者行為預測；
運營的靈活性——是否有豐富的客戶分組和組合方式；
易用性——界面是否友好等等。
此外，零售企業需要註意的因素還包括:方案中對數據隱私的保護；並在新技術應用後及時進行必要的組織結構調整。
大數據在零售業的應用趨勢
目前，壹二線城市零售企業的大數據營銷意識已經逐漸成熟，但擁有成熟應用的企業比例仍然較低。根據易觀智庫的研究統計，即使在購物中心等信息化水平較高的企業中，中國已經能夠利用大數據實現營銷支持的企業比例也只有1%-2%，而在百貨、超市、便利店等業態中，這壹比例將低於1%。因此，未來3-5年，零售行業大數據服務的拓展空間非常巨大。
根據Analysys易觀智庫研究，未來大數據在零售行業的應用趨勢將有以下特點:
1.如何通過數據進壹步驅動運營和營銷——每個零售企業都會優化以會員為核心的管理，比如忠誠度的差異化。通過以人為中心的數據驅動，實現決策優化和精準營銷。
2.行業會探索出越來越多的新的大數據營銷模式——各類零售企業會積極嘗試新的機會，比如微店，尋找消費者偏好的新趨勢。
3.不斷豐富外部數據源——在零售大數據營銷中，獲取豐富的線上數據和線下數據是壹種趨勢。在公司自身線下數據收集能力不斷提升的同時，與更豐富的外部數據源合作，包括權威的市場調研機構和領先的互聯網巨頭，都會快速提升營銷的精準度。可以說，只要合法，不侵犯隱私，就會成為對外合作的數據來源。
4.通過大數據“相知”後，企業被迫“相知”的壓力會進壹步加大。當企業獲得詳細的用戶數據後，為了突破實現快速營銷的瓶頸，將被迫通過移動銷售巡查、庫存盤點等方式，進壹步完善采購、庫存、員工行為等信息采集，實現進壹步的“知己知彼”，最終為實現大數據在全產業鏈的應用奠定基礎。
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