大數據技術在零售行業中的應用分析

摘要：科學技術的不斷發展，人工智能逐漸普及，各行業要發展離不開數據分析。對零售行業而言，通過大數據技術對消費數據進行收集并整理，有助于行業準確判斷消費者消費情況（趨勢），獲取消費者消費愛好及水平相關數據，進行針對性調整，更好滿足消費者需求，促進零售行業進一步發展。因此，明確大數據的特點及來源，結合零售行業發展情況，將大數據技術充分應用于零售行業，對其實現可持續發展有積極作用。

關鍵詞：大數據技術；零售行業；應用；分析

大數據技術為零售行業的進一步發展提供了新動力。它使得零售行業能夠更深入地了解客戶需求，并利用技術增加客戶黏性，實現重復購買。此外，大數據技術還為零售行業的經營方向提供了數據支持。不僅如此，通過使用大數據技術收集和整理消費者的消費數據，零售行業能夠精準地分析客戶數據，從而為客戶匹配更符合其需求的產品。通過深入洞察客戶需求，了解客戶消費習慣，挖掘客戶的偏好和興趣，并根據客戶畫像，零售行業能夠實現精準營銷。近年來，零售行業對大數據技術的重視程度越來越高，以進一步提高大數據技術在零售行業中的有效應用，提升消費者的消費體驗，促進零售行業的進一步發展，分析和了解大數據技術的應用策略變得非常重要。

一、大數據的來源與特點

（一）大數據來源

1.企業交易

對于零售行業而言，其數據包括兩部分，營銷與管理數據。其中，營銷數據指的是產品銷售、顧客消費、采購、競爭對手等的相關數據，這些數據主要反映行業銷售情況，消費者喜好及未來購買形勢。管理數據指的是生產成本、人力成本、設備消耗及內部經營等數據。

2.用戶交互

用戶交互所產生的數據，指的是消費者、網站、移動終端進行交互時產生的數據。消費者通過網購，企業能夠收集數據，包括消費者瀏覽次數、時間、網購次數、喜好選擇、產品數量等[1]。

（二）大數據的特點

1.數據規模大

通過大數據技術所收集到的數據，其良基規模達到TB/PB級，信息化發展的過程，人們通過生產、生活而產生的數據，遠遠超過原來的經驗數據。

2.數據要素多元化

大數據背景下產生的數據來源于不同渠道，類型多，不僅有傳統文本、語言和圖像數據，還有視頻、行業情況及地理等數據，主要有結構、半結構、非結構化數據。

3.數據價值的密度較低，但具備較高商用價值

互聯網背景下產生的大數據，包含較大商用價值，對這些數據采用不同方式分析，還能獲得不同結果。

4.時效性高

通過大數據技術處理得到的數據，具有極高的時效性（收集、分析、處理快），并且，這些數據須在秒級時間內得到結論[2]。

二、大數據背景下零售行業需培養的核心技能

（一）數據共享

大數據主要由物聯化、智能化和互連化三個元素構成。這三個元素對數據來源、傳輸方式和運用方式進行了相應的改變，加快了信息社會的變革。大數據技術的主要目標是打破信息壁障，實現資源共享。過去，人們借助經驗了解世界的大致發展，但現如今的認知環境早已發生改變，通過經驗累積已無法掌握大環境的發展情況。再加上繁雜的分工，零售行業各個部門間、員工之間溝通存在很大問題。這時候，大數據成為突破口，將信息化成果在各部門間進行共享，有助于行業管理鏈條和產業鏈條的投資收益增加[3]。

（二）數據整合

首先，信息的獲取是大數據架構的基本條件。在獲取信息時，需要采取不同的方式，但每一種方式都需要保證數據的真實有效和準確。因為大數據分析模型的建立是基于獲取到的數據，只有確保數據的準確和真實，才能保證得到的結果精準可靠。數據組織相關的工作可以分為數據抽取和數據轉化兩個部分。數據抽取指的是對數據的相關性進行檢驗和核實，然后分析其關聯性，并與企業的運營和決策數據進行快速匹配，得出參考數據，將大量繁雜的數據轉變為具有實際價值的決策信息。而數據轉化指的是將原有的非結構化數據轉變為具有條理性和高價值的信息系統。

（三）商業洞察

所謂商業洞察，是指通過對市場數據進行分析，尋找符合消費者需求的新商業機會，并根據現有數據預測未來的發展趨勢。同時，通過對內部數據的分析，發現管理方面存在的缺陷，并提出相應的解決對策。在零售行業中，管理層通過綜合各類信息并進行分析，獲取潛在的市場發展規律，預測未來的商業模式，積極把握機遇，并利用有限的資本和營銷策略，獲取更多的投資回報[4]。

三、大數據技術在零售行業中的運用

傳統的零售行業主要由人、場地、貨物構成，但隨著科學技術的不斷發展，互聯網的廣泛運用，逐漸打破了傳統零售的邊界，走向現代信息化。過去，零售商需要通過多個代理商進貨，還需要租賃高價的營業店。在面對各種類型的消費者時，精準營銷存在困難，常常導致商品積壓等問題。然而，隨著大數據時代的到來，零售行業的發展模式也發生了巨大變革。定制化、人格化銷售模式迅速發展，零售企業通過場景感應，讓交易所產生的信息可視化、數據化，并通過深入挖掘數據，及時了解市場運營狀態，優化供應鏈。將業務驅動轉變為數據驅動，進一步減少溝通成本，提升運營效率，進一步增強客戶體驗感。

（一）優化升級行業供應鏈

對于零售行業而言，通過應用大數據技術，能夠將線上線下共同管理起來，把供應商的采購、交易、庫存信息、物流信息等相關系統進行整合，實行數據化管理和數據信息共享，達到科學預警、實時更新和動態優化供應鏈的目的，從而實現及時滿足客戶需求。大數據技術可以根據客戶的消費情況及時分析出他們對產品的需求，并在零售客戶端為他們提供產品選擇和服務。此外，大數據技術通過對客戶消費信息的整合，零售行業的相關工作者可以對整合的數據進行分析，明確消費者更喜歡哪種供應方式，并將得出的數據分享給各部門，使各部門的相關人員根據數據進行相應調整，實現靜態規劃和動態調整的有機結合，從而實現行業供應鏈的優化升級，既符合大數據時代的發展，又能促進零售行業穩中求進。

（二）實現個性化服務，提升體驗感

對于零售行業而言，滿足消費者的個性化需求是其對大數據技術的運用目標。由于我國對各種新型技術的累積時間較短，并且在技術研究領域缺乏相應人才，很長一段時間，客戶的消費并未得到區別對待，導致零售行業中各個企業競爭同質化，大量無差別產品出現在零售市場。但隨著商業進一步發展，產品過剩和消費者需求個性化越來越明顯。隨著社會不斷發展和市場競爭激烈，注意到消費者的消費體驗也備受關注。為了更好地滿足個性化服務需求和提升消費者的體驗感，大數據技術的運用刻不容緩。零售行業可以通過大數據技術整合和分析消費者的瀏覽記錄、收藏分享、轉發等行為，作為零售營銷的依據。尤其是對消費需求獨特的數據整合，對零售企業規劃個性化營銷方案非常有幫助。為了提升零售企業的競爭優勢，既要重視普遍性，更要注重個性化。擴大銷售范圍和目標，提升消費者的體驗感，才能更好地立足市場。此外，零售行業還可通過大數據技術分析消費者的喜好，按照數據結果有針對性地提供試用裝和體驗服務，為消費者提供更高附加值的服務，從而吸引更多消費者[5]。

（三）深挖客戶需求

大數據技術的運用，要確保信息系統與市場決策相聯系，能夠迅速將消費者需求反饋，根據反饋信息對營銷策略進行及時調整。零售行業產品銷售得到保障根本在于滿足消費者需求。只有盡可能滿足消費者需求，才能讓產品獲得市場青睞。就傳統零售行業而言，其運營的數據來源于每日成交量，與消費者實際需求存在一定的背離，并且時效性極差，尤其是在大數據技術發展的情況下。隨著數據化技術的不斷發展，實體店或者線上商店均已實現信息化，可以對用戶消費情況進行追蹤，并對追蹤到的數據進行深入分析，以實現對消費者需求的精準定位。零售企業所采集的數據量越大，針對性越強，其可以獲得的商業價值也會越大。比如，應用大數據技術對市場流行趨勢、消費者行為、特征、習慣、消費熱點等進行分析和預測，可以獲得更多有價值的營銷數據。對于實體店而言，零售企業可以在門店柜臺安裝攝像頭，記錄消費者購買過程，記錄的內容可以包括消費者對品質的需求、款式建議、消費服務反饋等。營業結束后，相關工作人員可以回顧當天的商品情況和結賬情況，統計當天的交易和退貨數據，并結合當天的收銀情況制作相應的數據報表。這些數據可以及時反饋給系統部門，數據技術部門通過分析，總結消費者的消費喜好，并及時調整商品配置。

（四）進行精準營銷

一直以來，傳統零售行業所采用的營銷方式均為無差別營銷。然而，對于零售企業而言，他們發現已有客戶中有50%是忠實顧客，而這50%的忠實客戶對企業經濟收入的貢獻率達到90%。相比之下，剩下的50%顧客僅對企業經濟收入貢獻10%左右。因此，如果零售企業繼續使用廣撒網的模式進行營銷，那么這些忠實顧客也會因為未被“區別對待”而逐漸流失，對零售企業來說必定是一大損失。因此，大數據技術的運用就是要讓零售企業實現精準營銷，即精準收集顧客的相關信息，創建多種模式，通過關聯計算、情感歸類、文本抽取等方式進行智能分析，模擬客戶消費行為，將繁雜的數據轉變為企業的營銷策略。借助大數據技術進行精準定位，明確目標客戶，為其提供適合的產品，實現精準營銷。為了促進消費成功，零售企業還需充分利用網絡平臺、線上聯系等方式，向精準客戶發布優惠信息，進一步強化其消費欲望，實現數字化營銷。例如，給精準客戶發送新商品的預售、優惠通知，或者根據其之前的消費數據為其制定新的購買決策，從而真正實現精準營銷[6]。

（五）店鋪選址、商品陳列

對諸多有名企業的選址分析可以發現，其地理位置的選定均是通過大數據分析之后做出的精準選擇。通過大數據技術，能夠將大量繁雜的數據進行細化分析，并將其協調統一，最后呈現出店鋪的選址數據分析結果。在對選址數據進行分析時，大數據技術包含用戶定位、用戶畫像、交通情況、物業狀況、街道流量、所選位置與品牌的相符程度、周邊商戶的匹配情況，以及同類型的競爭對手或相關的配套商家等因素。利用大數據精準分析，可以選出更具市場競爭力的店鋪位置，對零售企業的發展和收益等方面都有諸多益處。

而對于零售行業而言，商品的有效陳列可以吸引客戶并獲得更多客流量。零售企業可以定期檢查自己店鋪的陳列方式，并觀察每次陳列對當天銷量的影響。同時，利用大數據技術對相關數據進行分析處理，根據數據得出哪種陳列方式更有利于銷售，分析各年齡段消費者的購買情況，了解氣溫等因素對消費者購買行為的影響，調整商品陳列方式，吸引客戶，使其更符合消費者的需求，從而促成購買行為。

（六）提升回報率

在信息技術欠發達時期，由于信息的封閉性，許多零售企業無法準確了解消費者的需求，錯過了許多大規模生產和銷售所帶來的利潤機會。然而，隨著改革開放和中國的發展，國內的商品供需逐漸平衡，甚至供過于求。在這種情況下，如何進行成本管理、降低消耗和提高利潤成為零售企業發展的主要目標，而數據分析變得非常重要，大數據技術的運用也變得必不可少。通過大數據技術對零售企業交易、庫存和數據管理等信息進行分析，成為企業決策的關鍵。零售企業能夠利用大數據技術進行模擬實境，對運營過程中產生的數據進行整合分析，挖掘有效數據，并借助模型模擬的方式判斷各種變量（如消費群體、營銷方案和地域），分析哪種方式回報率更高。此外，零售行業還能通過線上平臺和電子商務加強雙向搜索引擎，分析數據并結合線下實體店面，共同吸引流量，從而控制營銷成本，進一步提高零售行業的回報率。

四、結束語

隨著互聯網技術的不斷發展，信息技術的廣泛運用，人們生活和思想均發生了巨大變化。正是這些變化導致每個人的消費觀發生了較大差異。大量的數據的產生讓消費者擁有了更廣的眼界，消費意愿也明顯提升。大數據時代的到來打破了傳統零售模式的局限性，在很大程度上緩解了商品過剩和資源浪費的情況。在大數據的推動下，零售行業可以對客戶群體及其需求相關的數據進行分析，根據數據結果提供符合客戶需求的商品和服務，提高零售行業的綜合運營效率。總之，大數據技術的運用為零售行業提供了戰略性資源。若能快速適應并掌握大數據相關技術，零售企業便可以在如此形勢下獲取先機，穩定立足于行業中。

作者單位：趙鳳龍 北京美杰華科技有限公司

參考文獻

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[2]田歆，汪壽陽，鄂爾江等.零售大數據與商業智能系統的設計、實現與應用[J].系統工程理論與實踐，2017，37（5）：1282-1293.

[3]高峰.大數據技術在零售企業的應用研究[J].銷售與管理，2022（2）：120-122.

[4]任偉強.大數據技術在零售企業的應用研究[J].銷售與管理，2022（2）：93-95.

[5]解萍，張朋勛.“互聯網+”背景下大數據在零售業的應用[J].商場現代化，2022（16）：31-33.

[6]吳浩.大數據在新零售中的應用策略研究[J].中國高新區，2018（22）：216.