全球零售业的大数据营销革命

大数据时代来临之际，各类电子商务网站纷纷以数据为武器，分析和识别顾客的购物喜好，为顾客提供个性化服务，由此收到了良好的效果。如今，传统零售商也不甘落后，开始利用手中的大数据武器进行反击，并由此拉开了一场线上线下的大数据营销之战。

LIKE.TG在此介绍英国广播公司（BBC）发表的关于大数据在商务营销中的应用：

想象一下，当你走进一家百货商店时，你的所有情况都被商家如指掌地掌握了：你的名字、身材尺寸、在线或实体店的购物记录，甚至你的生活观、宇宙观等等。

如果这样的话，你是否觉得自己成为了名人？抑或一个正在被调查的嫌疑犯？你的回答将事关未来零售业的前景，因为在实时大数据分析的推动下，零售业正发生了翻天覆地变化。

早在1994年，英国零售巨头旗下的顾客研究数据库Dunnhumby就设立了顾客忠实卡系统“Clubcard”，专门用来收集顾客的信息资料。

如今，这些历史销售记录被大量的新数据补充和完善，这些新数据包括，社交媒体内容、天气状况——从天气状况可以获知应当采购多少烧烤材料、啤酒、雨伞等。

这些数据收集起来之后，被进一步实时分析，零售商及其员工就可以为顾客提供量身定做的服务，无论在线商店还是实体店，都可以这么干。SAP软件公司的高管Klaus Boeckle称，如果你知道顾客想买什么，以及你现在拥有库存的货物是什么，那么你就可以为这些顾客提供精准的服务，不过这些必须实时操作才行。SAP软件公司开发的数据分析平台Hana被ebay、B&Q等知名零售公司所采用。

苹果公司开发的iBeacon是一款蓝牙跟踪器，用于定位顾客智能手机的位置。当顾客走进商店时，这款设备将帮助商家或APP发布者识别和定位这些顾客，收集顾客资料。与智能手机对接的类似设备还将会被继续推出，用以收集顾客的资料。

化妆品零售公司Lush的商店和仓库员工手上都掌握了数据分析工具，因此他们可以轻而易举地获知实时销售数据。Lush公司高管称，员工掌握了数据分析工具之后，既可以鼓励他们的销售热情，也能使他们获知更多信息，并为顾客提供更好的服务。

比如，当销售员通过数据分析结果发现，某款沐浴液与某种洗发水搭配起来卖得很好。此时，销售人员可以重新布局店铺，将两类商品放在一起，这将提升销售额。

在网络销售的大数据更具有个性化，这一趋势非常明显。

亚马逊在全球范围内拥有2.4亿个顾客，年营收总额达750亿美元。即便面对着如此庞大的顾客群体，亚马逊也成功地进行了顾客数据的收集和分析，并据此提升了自己的服务质量。早在2004年，亚马逊的数据收集和分析能力已经超过了现在大部分的零售商。

亚马逊首席技术官Werner Vogels称，再多数据你也不嫌够，数据越大越好，因为你收集了越多数据，你的收获越多。

他补充道，云计算的出现和实时数据处理技术的诞生，使零售们更加精准地为顾客提供服务。比如，在一个极其寒冷的冬日，你所在城市的零售商会向你推荐此前光顾过的某品牌外套。如果你加入其它的数据资源，比如语音或视频，结果将变得非常有趣。

亚马逊开发了一款购物推荐搜索引擎，它可以根据你之前的采购行为和习惯，向你推荐你可能感兴趣的商品。如果你正在购买一个烧水壶，亚马逊将根据你之前的数据，向你推荐一个能与你厨房的其他器具相匹配的水壶。

不过，这一购物推荐搜索引擎并不太完美，幸好它具备 “机器学习”的功能，可以自动改进和修复其数据，因此它将变得越来越好。

面对着亚马逊势如破竹的进攻，传统零售商们也利用自己的大数据武器进行反击。

RichRelevance公司就是这样一位反击者。RichRelevance公司的零售顾客包括玛莎百货、Boots、John Lewis等，如今它也非常擅长利用这些零售商收集的数据资料，并为顾客提供个性化的购物服务。

RichRelevance公司利用其开源代码体系Apache Hadoop收集并分析数据，根据顾客之前和现在的购物习惯，实时地预测顾客在某一特定的时间最可能买什么东西。分析这些数据的时间只有20毫秒，公司老板Selinger称，帮顾客找到他们最想买的东西，可以将销售量提高到3%至10%。（编译：吴以辉）

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