零售大數據解密

電商有很好的數據化的基礎，線上越來越希望了解線下是怎么消費的，所以會有更多的資源置換。最近的一段時間，我們看到線上線下滲透，商戶自然交換這種情況會越來越多。在這種情況下，同樣缺少的是這個交換怎么能夠真正的實現消費者最終的精準畫像。但是我認為，僅僅通過這樣簡單的探索，可能還不是真正的“全息”人。

真正的“全息”人包括這幾個方面，第一個，無論是線上線下，會員數據，每一家企業都可能會有；第二個，我們的購物軌跡的信息；第三個，POS或者小票記錄，而且還有一部分，即我們的社會化的線上線下以及個人、家庭的消費信息。IRI在美國做得比較熟悉，有一些數據是企業已經能夠提供的，可以通過一些特定的關鍵終端來進行打通，把數據真正打通成能用的數據，比如說像消費者身份證號、手機號關聯信息。

除了企業之外更多的消費，我們是通過固定樣品組分析。在美國我們做了十萬個家庭樣本，把這十萬個家庭每一天所有的消費記錄下來，我們通過這十萬個投射到整個大的市場，我們對市場進行精準的預測。

利用大數據技術促進零售行業的障礙和推動力

1、突破零售大數據的五重障礙

我們怎么來利用大數據？真正大數據的價值，現在大家有很多數據，每家企業零售數據非常海量。但是很多時候，往往很多企業十三個月就把前面的數據扔掉了。而大數據時間越長，數據量越大，中間的金礦越大。

首先，大數據可能會涉及到有數據無標準，我們怎么把數據標準化；第二個，數據的存儲與清洗難；第三個，數據的孤島問題，數據不能活化；第四個，我們沒有“全息”的數據；第五個，我們怎么把這些數據用一個分析框架應用起來。比如說數據標準的統一化，我們在美國做了大概7500個SKU的產品試點，這個產品試點跨線上線下、跨品牌可以做一對一的比較。

數據的活化，關鍵我們怎么通過不同的數據架構來真正打通數據。數據的存儲和清洗，現在數據是海量的數據，我們在與很多零售企業溝通的時候，他們僅僅是做到基礎報表的數據呈現，對數據有一些基礎的了解，比如說每個月，每周有個報表。零售企業賣出的東西都有一張小票，當我們把所有的小票匯總在一起，這里面蘊含的價值是非常巨大的，我們怎么利用這些小票精準化定位到消費者的每一個購物籃子，這可以做很多的分析。

關于數據采集的問題，現在大型的連鎖店鋪比較容易，但是對夫妻店的數據怎么收集，傳統的店鋪怎么收集，我們有一個在國外的工具。

2、推進大數據在零售應用的六動力

最后簡單介紹一下大數據的對大家的價值，第一個是追蹤，大家都會特別關注每一個門店，或者說每一個區域目前發展的怎么樣，哪個漲了，哪個跌了，有沒有問題。大數據時代我們面臨的是瞬息萬變，需要有實時的數據，把數據及時的轉化為真正的營銷洞察。

第二個是增效。有了這個數據，看到這些情況怎么做才能夠有價值。

第三個是節流。大數據應該把我們的庫存、我們的銷售整合在一起，形成一個大的平臺，這時候實現的是節流。

第四個是增黏。增加會員的黏性和忠誠度。

第五個是引流。我們怎么增加新的客戶。

第六個是紅利。通過數據怎么實現更多的紅利。

在增效部分，我們更強調的是大小數據的結合，大家現在有很多現有的數據，我們也經常做消費者的調研，做客戶的洞察，這些數據怎么跟大數據整合在一起？舉一個比較簡單的例子，像貨架擺放大家有一定的規則，我們可以通過數據來解讀消費者對這樣的貨架擺放銷售情況是怎么樣，消費者怎么取貨的。

我們曾經做過一個小實驗，數據調整了之后，我們把貨架調整了一下，大概是60%的單個貨架，整個的貨架優化可以通過數據化手段來進一步的實現。

在節流部分，我們主要解決的是從采購到供應鏈，把數據進行整合。

增黏形成會員，會員大家都特別關心。對于會員來講，我們IRI不會做會員系統，我們做不了會員系統，但是我們做的是怎么用數據，怎么幫助你實現價值最大化。

大家在做O2O的時候，特別關心的問題，我要選出針對性的人群做針對性個性化營銷，但到底怎么選？最常見的辦法是標簽，通過特定的標簽，比如這個人群，打算賣一個什么樣產品的時候，這個年齡段有可能對我的產品是感興趣的，我把若干個標簽選中以后，我來對選中標簽的人群做針對性的推送或者營銷。

但這里面，我們不知道這個消費者到底在未來一段時間，對你的產品有多大的消費價值，他會花多少錢來買你的東西。所以說在這個時候，真正精準化營銷，不僅僅是我要什么樣的可能，而是有多大可能，它給我帶來多大的價值，在這個時候，我需要對消費者從既往的行為來預測未來的消費價值。

在美國已經覆蓋到一億家庭，對他做價值評估，我們會涉及到所有的品類、子品類做精準的預測，這個預測是不斷優化的過程。通過這個預測，當我們想對特定的人群做營銷的時候，我們會告訴你選什么樣的人給你帶來多大價值，這個事后可以是追蹤的。我們對人群的細分，結合細分做更有價值的消費者洞察。

在引流方面，我們IRI跟百度合作，有一些探討。今年初我們在美國剛發布了一個產品，這是全球第一個真正大數據幫助實現跨媒體。我們有零售數據，他們有數字媒體的數據，他們把它整合大數據產品，已經在美國推出，幫助美國企業實現精準的媒體引流。

通過現有的零售數據，企業目前已經擁有的，而且質量最好的一定是現有的零售數據，怎么通過零售數據來增加我們的銷售，以及提升我們客戶的價值，這是我們目前所做的工作。