大資料如何與零售業的結合？

這個時代已經完全不是此前單純的數位媒體化年代，一些商業巨頭已經不聲不響地運用「大資料」技術好多年，用大資料驅動市場行銷、驅動成本控制、驅動產品和服務創新、驅動管理和決策的創新好多年。

大資料裡面包含了企業運營的各種資訊，如果能對它們進行及時有效整理和分析，就可以很好地有效地説明企業進行經營決策，為企業帶來獲取巨大的增值價值效益。

本期大叔就與大資料聯繫最緊密的零售業，和小夥伴們一起分享大資料如何真正的與零售業相結合。

一、「大資料」的商業價值

1.對顧客群體細分

「大資料」可以對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。 瞄準特定的顧客群體來進行行銷和服務是商家一直以來的追求。 雲存儲的海量資料和「大資料」的分析技術使得對消費者的即時和極端的細分有了成本效率極高的可能。

2.類比實境

運用「大資料」類比實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。 現在越來越多的產品中都裝有感應器，汽車和智慧手機的普及使得可收集資料呈現爆炸性增長。 Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網路也在產生著海量的資料。

雲計算和「大資料」分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下，即時地把這些資料連同交易行為的資料進行儲存和分析。 交易過程、產品使用和人類行為都可以資料化。 「大資料」技術可以把這些資料整合起來進行資料採礦，從而在某些情況下通過模型類比來判斷不同變數(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。

3.提高投入回報率

提高「大資料」成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。 「大資料」能力強的部門可以通過雲計算、互聯網和內部搜尋引擎把」大資料」成果和「大資料」能力比較薄弱的部門分享，説明他們利用「大資料」創造商業價值。

4.資料存儲空間出租

企業和個人有著海量資訊存儲的需求，只有將資料妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。 具體而言，這塊業務模式又可以細分為針對個人檔存儲和針對企業使用者兩大類。 主要是通過便於使用的API，使用者可以方便地將各種資料物件放在雲端，然後再像使用水、電一樣按用量收費。 目前已有多個公司推出相應服務，如亞馬遜、網易、諾基亞等。 運營商也推出了相應的服務，如中國移動的彩雲業務。

5.管理客戶關係

客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、瞭解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。 對中小客戶來說，專門的CRM顯然大而貴。 不少中小商家將飛信作為初級CRM來使用。 比如把老客戶加到飛信群裡，在群朋友圈裡發佈新產品預告、特價銷售通知，完成售前售後服務等。

6.個人化精准推薦

在運營商內部，根據使用者喜好推薦各類業務或應用是常見的，比如應用商店軟體推薦、IPTV視頻節目推薦等，而通過關聯演算法、文本摘要抽取、情感分析等智慧分析演算法後，可以將之延伸到商用化服務，利用資料採礦技術説明客戶進行精准行銷， 今後盈利可以來自于客戶增值部分的分成。

以日常的「垃圾短信」為例，資訊並不都是「垃圾」，因為收到的人並不需要而被視為垃圾。 通過使用者行為資料進行分析後，可以給需要的人發送需要的資訊，這樣「垃圾短信」就成了有價值的資訊。 在日本的麥當勞，使用者在手機上下載優惠券，再去餐廳用運營商DoCoMo的手機錢包優惠支付。 運營商和麥當勞搜集相關消費資訊，例如經常買什麼漢堡，去哪個店消費，消費頻次多少，然後精准推送優惠券給使用者。

7.資料搜索

資料搜索是一個並不新鮮的應用，隨著「大資料」時代的到來，即時性、全範圍搜索的需求也就變得越來越強烈。 我們需要能搜索各種社交網路、使用者行為等資料。 其商業應用價值是將即時的資料處理與分析和廣告聯繫起來，即即時廣告業務和應用內移動廣告的社交服務。

運營商掌握的使用者網上行為資訊，使得所獲取的資料「具備更全面維度」，更具商業價值。 典型應用如中國移動的「盤古搜索」。

二、「大資料」與零售業的結合運用

對於資料的使用，許多實體零售商同樣表示非常重視，他們對企業積累的資料進行了各種預測和分析。 然而，對具體的銷售業務來說，往往存在理想與現實的糾結，前不久市場中一家知名的服裝零售企業一方面在宣傳盈利上市的同時，一方面曝出有近10億元的庫存。 國內很多零售企業都知道「大資料」應用的好處，但他們一旦將「大資料」的應用結合到自己的企業經營中時，便會出現與目前經營有非常大的不適應問題，如此導致許多企業對此都持非常謹慎的態度。

1.將零售策略與「大資料」技術進行結合

零售企業談的「大資料」的最大價值，是在零售策略上與「大資料」技術進行結合，最大程度地編制前置性的零售策略，確保銷售計畫的實現。 「大資料」講究四個「V」：一是資料體量大（Volume）；二是資料類型複雜（Variety），多涉及到各種結構性與非結構性的；三是價值密度低（Value），這和體量大是相對應的 ；四是資料更新與處理速度快（Velocity）。

根據這些特性主動地在業務資料產生的同時做出相應的策略應對，會為企業贏得更多的時間和市場策略調整空間。 這類似于大江大河的洪峰預警，上游的洪峰出現什麼狀況，下游要做什麼樣的應對。 資料用到這一層面上，才具有直接的業務價值，這不是那種銷量同期比、環比、銷售計畫比資料能指導業務的價值能相比的。 例如一家涉足線上業務的實體零售商，在一組貨品的15分鐘促銷時間內，往往準備著3套應變策略，以確保貨品能夠按計劃賣出。

在實體商業領域，有許多關於資料與行銷的案例。 一個較早的版本就是美國沃爾瑪啤酒和尿布的資料關係。 原來，美國的婦女在家照顧孩子，所以她們會囑咐丈夫在下班回家的路上為孩子買尿布，而丈夫在買尿布的同時又會順手購買自己愛喝的啤酒。

當分析師瞭解到啤酒和尿布銷量存在正相關關係、並進一步分析的時候，發現了這樣的購買情境，於是將這兩種屬於不同門類的商品擺在一起。 這個發現為商家帶來了新的銷售組合。 當然，即使再多的零售連鎖企業知道這個故事，也極少從平時銷售中能發現這樣的組合，哪怕是牽強附會的。

所以，零售策略設計是零售業「大資料」價值最大的地方，也是「大資料」可以直接為其提供支援的業務。

2.零售企業對「大資料」應保持正確態度

企業的領導者首先要重視「大資料」的發展、重視企業的資料中心，把收集顧客資料作為企業行銷運營的第一目標；第二，對企業內部人員進行培訓及建立收集資料的軟硬體機制；第三，以業務需求為準則，確定哪些資料是需要收集的；第四， 確認在企業已有的資料基礎上或者未來方向前提下，如何達成前三專案標的基礎建設方案。

在這些IT基礎工作需要企業有實實在在的投入和建設規範的資訊化團隊，作為中國商業最大的一分子——中小微型零售企業似乎是不可能也沒有足夠的能力來面對這樣一場變化的。

大中型零售商因為本身業務及利潤的積澱，已經能夠承擔這樣一場需求趨勢的需要成本。 中小微型企業還處於快速發展過程中，如果也如同大中型企業進行全方面的投入，將很快會被新型的IT工具拖垮或者遭受重創。

但這並不意味著中小零售企業沒有機會，實際上IT的發展為所有的企業都提供了平等的選擇，雲計算的廣泛應用即是對這樣一場變革帶來的臨時禮物。

作為中小微型零售企業，完全不必考慮自己建設一套「大資料」的IT系統，他們從精力、成本、能力上來說都不適合，因此此類企業可以將企業的IT建設外包給適合的服務商，企業本身的所有精力可以投入到對商圈的開發上。

目前，一些IT軟體發展運營商也已經針對傳統零售企業推出了雲服務的基礎平臺，為中小微型商業企業提供了大型企業和超大型企業同樣的基礎環境及系統架構，小企業只需清晰地規劃出自己的目標和適合的步驟，使用雲平臺按需付費即可， 大可不必進行巨大的初始投入和不可預測的運行成本。

三、「大資料」在零售企業實戰中的應用

1.Target

最早關於「大資料」的故事發生在美國第二大的超市塔吉特百貨（Target）。 孕婦對於零售商來說是個含金量很高的顧客群體。 但是他們一般會去專門的孕婦商店而不是在Target購買孕期用品。 人們一提起Target，往往想到的都是清潔用品、襪子和手紙之類的日常生活用品，卻忽視了Target有孕婦需要的一切。 為此，Target的市場行銷人員求助於Target的顧客資料分析部要求建立一個模型，在孕婦第2個妊娠期就把她們給確認出來。 在美國出生記錄是公開的，等孩子出生了，新生兒母親就會被鋪天蓋地的產品優惠廣告包圍，因此必須趕在孕婦第2個妊娠期行動起來。 如果Target能夠趕在所有零售商之前知道哪位顧客懷孕了，市場行銷部門就可以早早的給他們發出量身定制的孕婦優惠廣告，早早圈定寶貴的顧客資源。

如何能夠準確地判斷哪位顧客懷孕？ Target想到公司有一個迎嬰聚會（baby shower）的登記表，開始對這些登記表裡的顧客的消費資料進行建模分析，不久就發現了許多非常有用的資料模式。 比如模型發現，許多孕婦在第2個妊娠期的開始會買許多大包裝的無香味護手霜；在懷孕的最初20周大量購買補充鈣、鎂、鋅的善存片之類的保健品。 最後Target選出了25種典型商品的消費資料構建了「懷孕預測指數」，通過這個指數，Target能夠在很小的誤差範圍內預測到顧客的懷孕情況，因此Target就能早早地把孕婦優惠廣告寄發給顧客。

為了不讓顧客覺得商家侵犯了自己的隱私，Target把孕婦用品的優惠廣告夾雜在其他一大堆與懷孕不相關的商品優惠廣告當中。

根據這個「大資料」模型,Target制訂了全新的廣告行銷方案，結果Target的孕期用品銷售呈現了爆炸性的增長。 Target的「大資料」分析技術從孕婦這個細分顧客群開始向其他各種細分客戶群推廣，從Target使用「大資料」的2002年到2010年間，Target的銷售額從440億美元增長到了670億美元。

2.ZARA

ZARA平均每件服裝價格只有LVHM四分之一，但是，回看兩家公司的財務年報，ZARA稅前毛利率比LVHM集團還高23.6%。

（1）分析顧客的需求

在ZARA的門店裡，櫃檯和店內各角落都裝有攝影機，店經理隨身帶著PDA。 目的是記錄其顧客的每個意見，如顧客對衣服圖案的偏好，扣子的大小，拉鍊的款式之類的微小舉動。 店員會向分店經理彙報，經理上傳到ZARA內部全球資訊網路中，每天至少兩次傳遞資訊給總部設計人員，由總部作出決策後立即傳送到生產線，改變產品樣式。

關店後，銷售人員結帳、盤點每天貨品上下架情況，並對客人購買與退貨率做出統計。 再結合櫃檯現金資料，交易系統做出當日成交分析報告，分析當日產品熱銷排名，然後，資料直達ZARA倉儲系統 。

收集海量的顧客意見，以此做出生產銷售決策，這樣的作法大大降低了存貨率。 同時，根據這些電話和電腦資料，ZARA分析出相似的「區域流行」，在顏色、版型的生產中，做出最靠近客戶需求的市場區隔。

（2）結合線上店資料

2010年，ZARA同時在六個歐洲國家成立網路商店，增加了網路巨量資料的串連性。 2011年，分別在美國、日本推出網路平臺，除了增加營收，線上商店強化了雙向搜尋引擎、資料分析的功能。 不僅回收意見給生產端，讓決策者精准找出目標市場；也對消費者提供更準確的時尚訊息，雙方都能享受「大資料」帶來的好處。 分析師預估，網路商店為ZARA至少提升了10%營收。

此外，線上商店除了交易行為，也是活動產品上市前的行銷試金石。 ZARA通常先在網路上舉辦消費者意見調查，再從網路回饋中，擷取顧客意見，以此改善實際出貨的產品。

ZARA將網路上的海量資料看作實體店面的前測指標。 因為會在網路上搜尋時尚資訊的人，對服飾的喜好、資訊的掌握，催生潮流的能力，比一般大眾更前衛。 再者，會在網路上搶先得知ZARA資訊的消費者，進實體店面消費的比率也很高。

這些顧客資料，除了應用在生產端，同時被整個ZARA所屬的英德斯（Inditex）集團各部門運用：包含客服中心、行銷部、設計團隊、生產線和通路等。 根據這些巨量資料，形成各部門的KPI，完成ZARA內部的垂直整合主軸。

ZARA推行的海量資料整合，後來被ZARA所屬英德斯集團底下八個品牌學習應用。 可以預見未來的時尚圈，除了檯面上的設計能力，檯面下的資訊/資料大戰，將是更重要的隱形戰場。

（3）對資料快速處理、修正、執行

H&M一直想跟上ZARA的腳步，積極利用「大資料」改善產品流程，成效卻不彰，兩者差距愈拉愈大，這是為什麼？

主要的原因是，「大資料」最重要功能是縮短生產時間，讓生產端依照顧客意見，能于第一時間迅速修正。 但是，H&M內部的管理流程，卻無法支撐「大資料」供應的龐大資訊。 H&M的供應鏈中，從打版到出貨，需要三個月左右，完全不能與ZARA兩周的時間相比。

因為H&M不像ZARA，後者設計生產近半維持在西班牙國內，而H&M產地分散到亞洲、中南美洲各地。 跨國溝通的時間，拉長了生產的時間成本。 如此一來，「大資料」即使當天反映了各區顧客意見，無法立即改善，資訊和生產分離的結果，讓H&M內部的「大資料」系統功效受到限制。

「大資料」運營要成功的關鍵，是資訊系統要能與決策流程緊密結合，迅速對消費者的需求作出回應、修正，並且立刻執行決策。

(責任編輯：蒙遺善)