很多企業已經意識到，數據會成為企業的重要資產。但事實上，很多企業都守著一堆數據而不知所措，如何讓數據成為取之不盡的“金礦”，成為擺在企業業務部門以及IT部門面前的重要命題。
接下來，讓我們看看兩家零售企業如何從紛繁復雜的數據中，找到自己新的發展機遇。
Esty：以AB測試指導業務決策
對手工藝電商平臺Esty來說，上線大數據分析平臺是一項巨大的嘗試。負責Esty數據分析平臺的Thomas表示：Esty每天產生的數據量極大，他們不可能每周或每月才進行一次數據整理。Esty目前將數據放在AB測試里，以此來優化用戶在網站的體驗。
此前，AB測試不過是研發人員小規模測試的項目，但如今越來越成為業務部門與IT人員關注的重點。而AB測試的數據也越發的使用大數據相關技術，AB測試可以用于增加轉化率注冊率等網頁指標。本質上是個分離式組間實驗，以前進行AB測試的技術成本和資源成本相對較高，但現在一系列專業的可視化實驗工具的出現，AB測試已越來越成為網站優化常用的方法，而且在云計算和諸如Hadoop大數據平臺的幫助下，數據處理的成本已經變得非常低。
也正是在這樣的背景下，AB測試走出研發實驗室，進入到業務部門辦公室，業務部門需要時刻通過AB測試的結果調整自己的業務決策，而這在Esty有很多嘗試。
在一次偶然測試中，Thomas發現網站一個本該受歡迎的頁面卻無用戶響應，她和她的團隊想知道其中的緣由。進一步調查后，他們發現這個網頁的響應次數非常少。Thomas回憶道：“用戶在這個頁面上可以搜索、購買，我們進一步想到：是不是再增加些項目。”
利用AB測試的結果顯示，用戶更喜歡點擊賣家店鋪網頁頂上的圖片，這些圖片都經過算法優化推薦生成。Thomas表示，測試中，網頁瀏覽量和店鋪互動量都有提升。測試的結果不僅僅是擁有了衡量特定網頁的維度，更重要的是，通過測試讓Esty團隊了解到用戶的習慣，并更好地影響用戶行為。
Esty的AB測試也開始應用在該公司的郵件營銷頻道。在一封郵件的頂部，Thomas團隊設計了一個響應式的功能，用于確認用戶的郵箱地址，測試結果同樣喜人，大約40%的用戶都確認了自己的賬戶。
更重要的是，Esty的IT團隊認為，他們更在乎數據質量。而且，他們會把數據塊進行分割劃分，從而進一步篩選出有質量的數據。Thomas進一步談到，Esty的數據哲學不僅僅是為了取悅股東，更是為了讓買家和賣家都有極致的體驗。
LL Bean：百年老店的數據轉型
LL Bean是一家有著102年歷史的零售企業，這家位于緬因州的企業一直保持與時俱進。在新一輪轉型中，LL Bean的驅動力不僅是技術，還包括文化因素。該公司直銷業務副總裁Chris wilson說：目前我們已經擁有30多個市場渠道。
和其他零售商類似，LL Bean也希望隨時隨地與消費者互動，并提供可定制化的服務。但真正實施起來卻有很多挑戰。Wilson告訴TechTarget記者：“目前最大問題是無法全面知曉用戶的訪問路徑。所以現在我們得出的一些結論都是概率性的。”
除了數據量，LL Bean也希望讓自己的數據處理速度變得更快。Wilson承認，現有的一些非結構化數據在那些傳統的IT系統里處理起來非常糟糕。
LL Bean后來采用來自RichRelevance的產品，這是一家基于Cloudera Hadoop的個性化數據服務提供商，該公司已經為諸如沃爾瑪、塔吉特等大型超市提供服務。再采用RichRelevance的產品后，LL Bean的用于用于營銷的數據增長了2倍之多，而這些數據足夠讓LL Bean老舊的IT系統處理幾十年，但借助云計算技術，這一切都變得異常簡單。
數據收集僅僅是LL Bean大數據項目的一個步驟，接下來，按照Wilson的想法：“我們希望拋棄掉過去幾十年來決策機制，全面通過數據來指導公司內部的一切決策”。Wilson的目標是建立一個去中心化的機制，在這種機制指導下，公司在用戶體驗優化、數據處理以及內容構建上都依靠數據支持。Wilson認為，只有這樣才能適應快速變化的商業世界。
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