大數據時代來臨之際，各類電子商務網站紛紛以數據為武器，分析和識別顧客的購物喜好，為顧客提供個性化服務，由此收到了良好的效果。如今，傳統零售商也不甘落后，開始利用手中的大數據武器進行反擊，并由此拉開了一場線上線下的大數據營銷之戰。

英國廣播公司（BBC）發表的關于大數據在商務營銷中的應用：

零售業正發生翻天覆地的變化

想象一下，當你走進一家百貨商店時，你的所有情況都被商家如指掌地掌握了：你的名字、身材尺寸、在線或實體店的購物記錄，甚至你的生活觀、宇宙觀等等。

如果這樣的話，你是否覺得自己成為了名人？抑或一個正在被調查的嫌疑犯？你的回答將事關未來零售業（專題閱讀）的前景，因為在實時大數據分析的推動下，零售業正發生了翻天覆地變化。

早在1994年，英國零售巨頭旗下的顧客研究數據庫Dunnhumby就設立了顧客忠實卡系統“Clubcard”，專門用來收集顧客的信息資料。

如今，這些歷史銷售記錄被大量的新數據補充和完善，這些新數據包括，社交媒體內容、天氣狀況——從天氣狀況可以獲知應當采購多少燒烤材料、啤酒、雨傘等。

這些數據收集起來之后，被進一步實時分析，零售商及其員工就可以為顧客提供量身定做的服務，無論在線商店還是實體店，都可以這么干。SAP軟件公司的高管Klaus Boeckle稱，如果你知道顧客想買什么，以及你現在擁有庫存的貨物是什么，那么你就可以為這些顧客提供精準的服務，不過這些必須實時操作才行。SAP軟件公司開發的數據分析平臺Hana被ebay、B&Q等知名零售公司所采用。

蘋果公司開發的iBeacon是一款藍牙跟蹤器，用于定位顧客智能手機的位置。當顧客走進商店時，這款設備將幫助商家或APP發布者識別和定位這些顧客，收集顧客資料。與智能手機對接的類似設備還將會被繼續推出，用以收集顧客的資料。

化妝品零售公司Lush的商店和倉庫員工手上都掌握了數據分析工具，因此他們可以輕而易舉地獲知實時銷售數據。Lush公司高管稱，員工掌握了數據分析工具之后，既可以鼓勵他們的銷售熱情，也能使他們獲知更多信息，并為顧客提供更好的服務。

比如，當銷售員通過數據分析結果發現，某款沐浴液與某種洗發水搭配起來賣得很好。此時，銷售人員可以重新布局店鋪，將兩類商品放在一起，這將提升銷售額。

電子商務的個性化大數據營銷

在網絡銷售的大數據更具有個性化，這一趨勢非常明顯。

亞馬遜在全球范圍內擁有2.4億個顧客，年營收總額達750億美元。即便面對著如此龐大的顧客群體，亞馬遜也成功地進行了顧客數據的收集和分析，并據此提升了自己的服務質量。早在2004年，亞馬遜的數據收集和分析能力已經超過了現在大部分的零售商。

亞馬遜首席技術官Werner Vogels稱，再多數據你也不嫌夠，數據越大越好，因為你收集了越多數據，你的收獲越多。

他補充道，云計算的出現和實時數據處理技術的誕生，使零售們更加精準地為顧客提供服務。比如，在一個極其寒冷的冬日，你所在城市的零售商會向你推薦此前光顧過的某品牌外套。如果你加入其它的數據資源，比如語音或視頻，結果將變得非常有趣。

亞馬遜開發了一款購物推薦搜索引擎，它可以根據你之前的采購行為和習慣，向你推薦你可能感興趣的商品。如果你正在購買一個燒水壺，亞馬遜將根據你之前的數據，向你推薦一個能與你廚房的其他器具相匹配的水壺。

不過，這一購物推薦搜索引擎并不太完美，幸好它具備 “機器學習”的功能，可以自動改進和修復其數據，因此它將變得越來越好。

實體零售商的大數據武器

面對著亞馬遜勢如破竹的進攻，傳統零售商們也利用自己的大數據武器進行反擊。

RichRelevance公司就是這樣一位反擊者。RichRelevance公司的零售顧客包括瑪莎百貨（拓展選址信息）、Boots、John Lewis等，如今它也非常擅長利用這些零售商收集的數據資料，并為顧客提供個性化的購物服務。

RichRelevance公司利用其開源代碼體系Apache Hadoop收集并分析數據，根據顧客之前和現在的購物習慣，實時地預測顧客在某一特定的時間最可能買什么東西。分析這些數據的時間只有20毫秒，公司老板Selinger稱，幫顧客找到他們最想買的東西，可以將銷售量提高到3%至10%。