专题看点

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近年来，大数据技术的应用范围不断拓宽，零售企业也开始在大数据应用领域进行探索，然而，对于大数据在零售行业发挥的具体作用，不少业内人士仍缺乏清晰的认识。国内零售市场已经进入变革时期，零售企业需要增强核心竞争力，积极应对市场变化。

无论是全渠道运营，还是数字化改革，都不能脱离消费者的需求。但从目前的发展情况来分析，很多企业推送的信息难以获得消费者的认可。零售企业在信息推送方面存在的主要问题有：

（1）对消费者的了解十分有限，因此难以提高信息推送的针对性；

（2）定位准确后，无法在内容与推送方式上进行创新；

（3）在信息推动过程中，无法实现线上渠道与线下渠道的统一。

国内零售行业，尤其是传统的实体零售行业，对大数据应用的实践仍处于探索时期。但零售企业在获取及分析消费者信息时，离不开大数据的支持， 企业要提高营销针对性、完善自身品类管理，也有赖于大数据的熟练应用。

调查结果显示，希望通过大数据应用来获取与分析顾客信息的零售企业占比达七成以上；希望通过大数据应用来提高营销针对性的零售企业占比达四成以上，这类企业能够依托大数据把握客户需求，根据消费者的偏好进行信息推送，促进自身的产品销售；希望通过大数据应用进行品类优化的企业占比达三成以上，这类企业旨在 通过大数据分析技术，划分出热销商品与滞销商品，完善企业的库存管理，最终达到品类优化的目的。

但零售企业对大数据的利用率并不高，这是由多种因素导致的。大部分企业未设置大数据应用部门，无法整合各个部门的数据分析结果，难以发挥大数据应用的整体价值。尽管有些企业在大数据应用方面进行了布局，但除了消费者信息获取、产品营销、品类优化等环节之外，并没有在其他环节中体现大数据的应用价值。

大数据应用不仅能够实现数据资源的获取，还能对数据中的商业价值进行提取，为企业发展起到切实的推动作用。

提高市场定位的准确度

市场定位对品牌发展的重要性不言而喻。为此，品牌运营方需要对市场发展及变化情况进行分析，这就要用到大数据。

面对激烈的市场竞争，零售企业为巩固自身的优势地位，需要将大数据的应用提升到企业的战略层面，通过对海量数据的获取与分析， 对零售行业的市场布局、市场需求情况、竞争对手的发展进度等进行把握， 根据数据分析结果，不断完善自身的产品经营方式，突出品牌的差异化特征，实现精准的市场定位，在长期运营过程中逐渐积累用户基础。

有助于社群营销

伴随着互联网及移动互联网的高速发展，再加上智能移动设备的普遍应用，经由互联网渠道输出的信息量呈几何级增长趋势。近年来，微博、微信及各类资讯平台纷纷崛起，以文字、图片、音视频等形式承载的信息，可以通过多元化渠道进行传播，其每日的信息分享数量可达到千亿级，这些信息中就包含着商家发展、消费者行为、产品反馈、商品搜索、订单处理、市场价格走向等相关内容。 零售企业可采用整合方式，对数据资源中蕴藏的商业价值进行挖掘。

为零售企业管理提供技术支持

零售企业实施收益管理的目的，是为了制定合理的商品价格，并在恰当的时机将商品推出市场，进行准确的市场定位，通过满足消费者需求来拓宽自身的利润空间。企业在实施收益管理的过程中，要从需求预测、细分市场、敏感度分析三方面着手，并发挥大数据的支撑作用。

在进行需求预测时，零售企业要 在获取海量数据的基础上，运用数学模型，对消费者的内在需求进行挖掘， 同时，还要对各个细分市场的价格变动与产品销售情况进行科学合理的推测，当市场出现供需不平衡的问题时，企业可对产品价格进行调整，缓解市场供需之间的矛盾，另外，企业还可以根据各个细分市场的需求情况来设定商品价格。

对市场进行细分能够提高企业商品运营的针对性，企业在进行市场需求预测的基础上，能够灵活调整产品价格，进而提高在不同细分市场的利润所获。

敏感度分析能够帮助企业找到价格变动的合理范围，进而对各个细分市场因价格变动引起的变化进行分析，在企业自身收益与市场接受度之间找到最佳平衡点。

帮助企业把握市场需求

在移动互联网高速发展的今天，微博、微信、论坛、电商平台等都积累了大批用户，人们能够通过多种渠道进行信息发布与分享。纷纷涌现的各类媒体为用户的信息发布及沟通互动提供了平台支持，“网络评论”迅速流行开来。

很多消费者已经习惯于在产品使用后，通过微博、微信等媒体平台对产品的功能、设计、质量、优势与不足等等进行评价，这其中包含了用户的相关需求信息。零售企业应该对平台上的数据资源进行获取，对海量数据进行储存与管理， 通过深度分析，对数据中包含的用户消费特征、消费习惯、对产品的期待等进行提取，并在此基础上实现产品优化， 同时，还要不断完善自身的服务体系，升级消费者的购物体验，进而提高企业的利润所得。

本文摘自王庆先、彭雷清、曹富生编著《全渠道零售：新零售时代的渠道跨界与融合》一书，如有侵权请联系删除

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