大數據分析為零售商炒熱假日經濟

“黑色星期五”和“網絡星期一”來表示一年中的兩個重大節日購物事件。但很多人可能不知道的是，雖然這一時期只是標志著近似日歷上的日期，但是這段時間是許多零售企業開始從赤字到賺取實際上整個年度的利潤。因此，在此直到新年假期的期間內性能是非常重要的。本賽季獲勝的零售商使用的秘密武器是“大數據分析”。

那么在大數據和零售市場上發生了什么？網站，GPS功能的平板設備和智能手機，嵌入式傳感器（所有越來越多地使用移動通信技術），這些正產生大量關于消費行為的數據。這是第一次，也正是在技術上和經濟上同時可行的存儲和分析這些數據來發現新的見解和模式。在更加個性化和直接的層面上，大數據精明的零售商正在收集和挖掘這些數據，特別是在這個重要的節日期間。

零售商今年如何利用大數據的？在一個廣泛的活動上，部署性能閉環分析，分析對大量不同數據的處理，包括有效的營銷活動、顧客在線購買行為、促銷活動、社交商務和庫存優化。

例如，大數據分析有可能使零售商將消費者網絡活動和營銷活動直接相關聯，并跟蹤由此產生的銷售交易。而作為一個結果，零售商可以在關鍵時期監視和調整接近實時的促銷和活動，最大限度地提高消費，提高盈利能力和產生收益。他們這樣做是通過快速地交叉分析TB級的數據，包括以百萬計的日常郵件，在網站上的每一個點擊，每一個商務和交易。

這些先進的分析方法使零售商通過人口統計資料進行深度、精確的客戶細分，如年齡和收入，興趣和生活方式概況的心理研究，然后用來驅動高度優化和個性化的優惠活動。

對于時間敏感的大數據分析的需要正促使“自助服務”大數據分析的最新潮流的興起。使用大數據源，使得數據分析能夠在幾分鐘內回答自己的業務問題，而不需要等待數周甚至數月，而他們的IT部門為他們提供的數據不僅太少而且延后。這是尤其必要的，當組織使用的是最新的和最具成本效益的大數據平臺時，例如Hadoop，雖然非常強大，但是不能訪問使用傳統的基于SQL的方法和工具。

大數據分析起作用的一個例子是BeachMint，一個網上銷售高級時裝珠寶，服裝和鞋的網店。BeachMint是一個非常精明的由個人驅動的社會商務站點，產生了大量的數據。BeachMint跟蹤的所有數據，包括每次點擊網站，每次點擊的電子營銷郵件，和每一個銷售交易的記錄。對于BeachMint來說，大數據分析為在客戶獲取方面改變游戲規則，通過使有效的交叉銷售機會和先進的推薦引擎實現很方便的分析。

我有信心預測，今年最大的零售贏家將是那些已經將賭注壓在早期的創新者，在這個假期利用大數據分析來優化收入。