但是，當(dāng)價(jià)格不再是優(yōu)勢(shì)時(shí)，企業(yè)就需要?jiǎng)?chuàng)造吸引和留住客戶的新方法，而這些方法與經(jīng)驗(yàn)密切相關(guān)。這是大數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的地方，通過利用商業(yè)智能咨詢就能提供必要的見解。
SMART的方法
企業(yè)管理人員習(xí)慣于SMART目標(biāo)系統(tǒng)來定義可實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。而作為縮略詞，只需稍作修改，就可以用來記住使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行零售的主要好處。
(1)具體(Specific)
交易數(shù)據(jù)、社交媒體、客戶反饋、網(wǎng)站日志，這些都可以幫助企業(yè)回答一些特定的問題，并通過用數(shù)據(jù)替代它們來猜測(cè)。企業(yè)現(xiàn)在可以準(zhǔn)確回答“我們最有消費(fèi)潛力的客戶在哪里?今年與去年相比，客戶花費(fèi)了多少費(fèi)用?那么考慮到客戶購(gòu)買的歷史和偏好，下一步最有可能購(gòu)買的項(xiàng)目是什么?”通過這種原子級(jí)別獲得的信息，可以使企業(yè)具有很大的靈活性和反應(yīng)速度。
(2)測(cè)量(Measure)
績(jī)效管理就是定義正確的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI)。大數(shù)據(jù)通過允許將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提煉到KPI中，帶來了全新的維度。在這個(gè)新工具的幫助下，企業(yè)可以在這些產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)入市場(chǎng)之前發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)，并相應(yīng)地調(diào)整報(bào)價(jià)。例如，與某個(gè)熱門電視連續(xù)劇有關(guān)的某些搜索字詞的流量很高，可能表明該主題的商品具有很好的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。從他們的個(gè)人資料中添加有關(guān)用戶的信息，縮小范圍，尋找出最好的銷售產(chǎn)品。
(3)分析(Analysis)
使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以提高零售行業(yè)知識(shí)，并能夠在多個(gè)層面展開：
•客戶分析 - 通過這種分析，企業(yè)可以了解自己的客戶習(xí)慣的轉(zhuǎn)變，找出他們真正想要的激勵(lì)，以此來褒獎(jiǎng)他們的忠誠(chéng)度，并提升忠誠(chéng)度和商譽(yù)。
•庫(kù)存分析 - 未利用的庫(kù)存是企業(yè)最重要的資源浪費(fèi)。通過大數(shù)據(jù)獲取有關(guān)庫(kù)存、最佳/最差表現(xiàn)產(chǎn)品的所有數(shù)據(jù)，并通過查看趨勢(shì)來做計(jì)劃。
•預(yù)測(cè)模型?? - 在利潤(rùn)率為3%左右的商業(yè)部門，企業(yè)需要知道自己的客戶將購(gòu)買什么以及數(shù)量。
•價(jià)格優(yōu)化 - 價(jià)格不再是選擇特定零售商的主要原因，但是如果顯示的價(jià)值比企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的網(wǎng)站上看到的要少，那么動(dòng)態(tài)優(yōu)化就會(huì)產(chǎn)生影響。
•營(yíng)銷 - 查看由Google Analytics(谷歌分析)或Facebook Insights等免費(fèi)平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)，可以讓企業(yè)了解客戶，以及他們的行為和偏好。
(4)相關(guān)(Relevant)
要將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為大業(yè)務(wù)，企業(yè)需要選擇那些長(zhǎng)期提示客戶行為的見解。回答這個(gè)問題的相關(guān)因素是：這些信息是否有助于某人采取更好的行動(dòng)?
自助維度通過給予第一線員工一些權(quán)力，來增強(qiáng)特定組織的數(shù)據(jù)的相關(guān)性。
(5)時(shí)機(jī)(Timing)
顧客喜歡購(gòu)物，而像天氣這樣簡(jiǎn)單的事物可以提高或減少銷售。例如，比薩連鎖店曾根據(jù)雨量預(yù)測(cè)向客戶發(fā)送優(yōu)惠券，而連鎖酒店通過查看取消的航班來提高預(yù)訂量。
時(shí)機(jī)意味著客戶準(zhǔn)備聽取企業(yè)的意見，并在擁擠的廣告空間里導(dǎo)航時(shí)，企業(yè)就要給客戶一些適當(dāng)?shù)募?lì)。實(shí)時(shí)的演示和行動(dòng)將會(huì)提供真正的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
在藝術(shù)與科學(xué)之間的零售行業(yè)
幾十年前，當(dāng)分析只在月底甚至季度發(fā)布時(shí)，數(shù)字只是一種了解零售代理技能的方法。現(xiàn)在，這些數(shù)字正在決定企業(yè)如何進(jìn)行銷售。人們可能會(huì)說這不再是一種說服的藝術(shù)，而是關(guān)于推銷的科學(xué)。
利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行零售業(yè)的挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)最重要的問題是從信息海洋中選擇正確的指標(biāo)并創(chuàng)造一個(gè)連貫的敘述。這是在一個(gè)統(tǒng)一的儀表板中組織所有可用的記錄，企業(yè)可以使用這些記錄來回答有關(guān)庫(kù)存、分銷、定價(jià)的日常問題。
第二個(gè)挑戰(zhàn)與數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和清潔度有關(guān)。使用大數(shù)據(jù)的人工智能模型要與輸入系統(tǒng)的信息的基本質(zhì)量一致。從不同來源提取的不同集合或類型的數(shù)據(jù)需要在技術(shù)上可行。
第三，在操作可能包括個(gè)人數(shù)據(jù)(如銀行交易和家庭住址)的客戶數(shù)據(jù)時(shí)，安全性仍然是主要的問題。旨在使用這些集合來提供個(gè)性化體驗(yàn)的系統(tǒng)應(yīng)該使用加密和數(shù)據(jù)保護(hù)等安全措施。此外，定制背后的算法預(yù)期會(huì)使客戶關(guān)心，而不是跟蹤。而一流周到的服務(wù)與無所不在的監(jiān)控可能只有一線之隔。
企業(yè)是否準(zhǔn)備好處理3V?
大數(shù)據(jù)是由3V定義的：數(shù)量(volume)，速度(velocity)，種類(variety)。在全球化時(shí)代，這樣的特征可以很容易地用來描述零售行業(yè)。
由于無庫(kù)存的商業(yè)模式，開放的邊界，以及網(wǎng)上銷售，提高數(shù)量(volume)主要取決于說服客戶的能力。而速度(velocity)則來自不同時(shí)區(qū)的全天候工作時(shí)間表，如果零售商想更好地銷售，就不能再以朝九晚五的工作周期運(yùn)作。大數(shù)據(jù)甚至可以告訴企業(yè)，其目標(biāo)客戶的最佳時(shí)間是多少。種類(variety)體現(xiàn)了庫(kù)存類型、客戶概況或客戶對(duì)公司的期望組合。
使用分析來使所有這些部件一起工作不再是一種選擇，而是一種生存工具。
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