面对竞争愈来愈大的零售业，对于了解顾客需要，从而在顾客未开口前，已主动提供更贴心的服务。大数据提供零售业创新精准营销模式，大数据分析会是一个一鸣惊人的绝佳机会，大数据和物联网（IOT）正在迎来新一代的定量分析，将曾经的商务智能与解决方案远远地抛在身后。许多公司已经开始积极寻求在消费者洞察、产品开发、市场营销和推广、预测、营销和规划、采购、补货和库存流量等方面的新定量分析方法。很简单，他们使用新的数据和新的计算分析方式所得到的洞察，来提高精确度，更准确地预测和实现更高的个性化。由于这一新的领域已经有众多公司进入，公司发现，比较容易的部分是导航数据的爆炸和创造的见解，而较难的部分的重点是正确的见解和应用它们来充分发挥其潜力价值大大提高运营效率、效益和竞争力。咨询公司借助自己在行业内深度的专长以及客户体验来帮助客户快速做出选择，尝试，衡量先进的分析解决方案，并且实现最大的投资回报率。这不仅包括获取正确的数据，并把它变成有意义的见解，也可通过使以下这些见解创造实实在在的变化，以提高公司的表现，可量化的收益为公司的业务和确保他们采取保持和发展。咨询公司了解如何构建现代化的，灵活的分析平台，让零售商及品牌保持灵活和基于分析的最新和最有前途的创新。在当今世界上基于云的架构，创建灵活的平台，是实现以重新定义性能和破坏了竞争格局的水平整体成功的关键。▪ 反季节响应：开发新的预测分析和处理，以帮助全球大型品牌更迅速地对季节趋势做出反应。这增加了全价销售，减少降价促销，得到利润率的改善。▪ 供应链效率：建模，然后实施新的库存使用分析和处理，以支持领先的零售商全方位渠道的能力。这同时可以减少10％的过境时间以及15％的过境费用。▪ 经营模式转型：为全球奢侈品牌设计并实现一个面向未来的状态数据驱动的营销组织。这可以实现节约13%的成本并且使税息折旧及摊销前利润增加3.4分。▪ 分类优化：为购房者开发各种各样优化工具以便在多渠道零售商那里使用。这减少了风格与颜色的多样化来降低零售商的成本，同时保持整体销售额。要用大数据分析，找到客户新的需求后，再去进行精准营销。展望未来，大数据分析是最关键的。过去很多拥有数据的企业并没有成功，其主要原因就是，零售企业对自己的客户理解不到位，所以大数据的利用还不够充分。所以，一定要明白自己需要什么数据，否则，即使有了大数据，仍然会失败。原文链接：http://www.kurtsalmon.com/en-us/Retail/vertical-capability/470/Getting-from-Big-Data-to-Big-Value
大数据应用专家-辰智武汉公司总经理胡意顺
零售业是全世界竞争最剧烈的消费战场之一。随着竞争加剧，如何提升管理效能，将成为影响零售业发展的关键。知名服饰品牌 Zara 巧妙运用大数据以倍增业绩的诀窍。美国 Practical Ecommerce 网站研究发现，大数据可在情境式促销（contextual promotions）、礼物选项、客制化客户经验、客服升级与整合性的分析等领域上发挥魔力，让消费者拥有质量兼具的岁末购物经验。
大数据可以将企业内外部消费者特征、行为串连起来，辰智消费族谱数据连续沉淀5年的结晶，它能够解读到全中国不同类型消费者各自不同的消费特征，如果企业善用关系匹配，比如消费者的生日,甚至星座信息,来匹配我们的族谱，势必会更多维度了解到,这些消费者是否是企业真正的目标群体，是否有更多细分群体可以去拓展。
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