那么大數據分析將給零售行業帶來怎樣的影響，從業者又如何利用這樣的影響實現快速超越呢?
機器學習、人工智能等技術或許是一個可以迅速超車的手段。
人工智能可通過機器學習、虛擬現實和語音處理等來增強現實，促進更好的客戶體驗。根據Gartner的報告，到2020年，AI將管理85%的零售客戶互動。
比如最近的亞馬遜公司“亞馬遜Go”雜貨店和沃爾瑪“貨架掃描機器人”，就是機器學習和AI系統在零售業中的經典應用。
但是，如果這些僅僅是作為概念證明，我們永遠都不會知道技術會給我們帶來什么。 像亞馬遜和沃爾瑪這樣的公司雖然規模很大，但其實并不自滿，他們仍然不斷投資于技術，這給相對較小的網上商店和實體店帶來巨大的競爭壓力。
中小零售商面臨的挑戰
(1)中小型零售商正努力提供更好的購物體驗，并以有限的預算為顧客提供滿意的服務。
(2)中小零售商無法充分的利用資源去滿足顧客的需求。
(3)中小零售商并沒有分配足夠的資源來識別有利可圖的客戶，以及可能的潛在客戶，從而來定制營銷和服務工作。
許多人沒有時間充分利用金錢來嘗試提高營銷投資回報率。
個性化和產品推薦是由大公司在個人客戶層面提供的，來提高轉化率，這使得中小零售商難以將cart abandonment降到最低。
中小型零售商也沒有資源建立優化易腐/半易腐貨物庫存計劃的解決方案，無法確保為最終客戶提供正確的產品。
中小型零售商如何競爭
通過授權組織內的個人利用大數據來準確而自信地做出決策，這些零售商可以更深入地了解客戶并發現隱藏的趨勢，從而揭示新的機會。 大數據分析在每個階段都有應用程序，可以幫助預測趨勢(季節性和其他)和需求，從而隔離客戶的興趣和理解并預測客戶行為。
我們來看看一些對零售行業有用的常用技術。
客戶行為和預測分析
您可以使用數據分析來找到潛在客戶，激勵他們購買更多商品的關鍵驅動因素，以及實現這些目標的最佳方式，可以通過社交媒體，電子商務等多種渠道與客戶進行互動。 此外，可以在店內使用位置分析，以幫助更好地了解人們的購買行為并監控消費者流量。 客戶的購買和瀏覽歷史(店內和在線)可用于預測需求和興趣并實現客戶的個性化促銷。
運營分析和供應鏈分析
零售商可以使用分析來優化供應鏈和產品分銷以縮減價格。 您可以將結構化數據與非結構化數據進行組合，然后使用此數據來發現異常值，進行根本原因的分析、解析，然后重新構建和可視化數據。
其他一些數據驅動的方法包括：
(1)文本挖掘算法自動到達物品和訂單數量。
(2)深度學習技術，如卷積網識別和分析。
(3)使用文本挖掘進行客戶情緒分析。
(4)客戶生命周期價值(CLTV)評分可識別需要定位或重新激活的特定客戶。
(5)使用類似于第三方數據庫的建模來識別類似于高價值客戶的配置文件。
(6)創造獨特的客戶角色。
(7)通過過去的購買行為和時間分析來識別客戶最有可能購買的潛在產品。
(8)根據客戶角色和購買行為推薦更多相關的產品。
(9)通過在當天正確的時間推薦合適的產品來增強最終用戶體驗。
中小零售商可以通過大數據分析技術重新開始一段旅程，以應對數據分析帶來的挑戰和機遇，但是開始的過程可能很艱苦，零售商可以尋求服務提供商(如Techvantage Systems)的幫助，這些服務提供商在這個領域經驗豐富，并且已經構建了類似的解決方案，可以幫助零售商帶來良好的開局。
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