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浅析大数据应用之零售行业

www.scol.com.cn  (2018-03-02 17:33:48)  来源:四川在线  
编辑:彭焘  

作者:张若芊

【摘 要】 随着云计算、移动互联网的迅猛发展,信息技术在各行各业发挥了越来越重要的作用,产生于不同行业的大量数据带来了新的机遇和挑战,大数据技术在社会经济发展中脱颖而出。在电子商务、企业财务管理、出版行业、金融、质检、食品安全、零售行业等领域表现出巨大的优势,本文主要在大数据的应用现状进行研究,尤其是在零售行业领域的应用进行研究,通过实际案例进行分析,并对大数据在零售行业的发展前景及未来应用进行展望。

【Abstract】With the rapid development of cloud computing, mobile Internet and information technology in all walks of life play an increasingly important role, produced in large amounts of data in different industry has brought new opportunities and challenges, big data technology to stand out in the social and economic development. In e-commerce, enterprise financial management, the publishing industry, finance, quality inspection, food safety, the retail industry in areas such as showed huge advantage, this paper mainly study on the present situation of the application of large data, especially in the retail industry in the field of applied research, through the analysis of actual case, and the development prospect of big data in the retail industry and the future application was discussed.

【关键词】大数据;应用;零售行业;发展前景

随着信息技术的快速发展带动了各行各业的发展,催生了物联网、互联网、电子商务等新兴产业的发展。在信息化的社会,人们的生活已经习惯了互联网、随时在移动终端的状态下办公、娱乐、生活的方式,因此,我们对“物联网”和“云计算”的需求应运而生。而在这一信息爆炸式的环境———我们平常进行网络社交、上京东、淘宝、天猫等网站购物、上博客、打电话、发短信等等都会产生海量信息———正因为有这样一个大环境,所以我们所需要处理的数据也是巨大了[1]。数据挖掘可以说是大数据当中的核心技术,通过该技术的应用,将在有效实现零售行业的升级和新的商业模式的探索。

大数据的概述

1.1大数据的概念

大数据(Big Data)是一个宽泛的概念,业界没有统一的定义,大数据概念的兴起可以追溯到2000年前后,最初理解为一类海量数据的集合。2011年,美国麦肯锡在研究报告《大数据的下一个前沿:创新、竞争和生产力》中给出了大数据的定义:大数据是指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。根据Gartner的定义,大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

1.2.大数据的特征

大数据不仅有传统数据定义的“三个V”,即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety),还包含了更重要的第四个V,价值(Value)[2]。

阿姆斯特丹大学提出了大数据体系架构框架的5V特征,在原有4V基础上增加了真实性(Veracity)特征,包括数据可信性、真伪性、来源和信誉、有效性和可审计性等特性,如图1所示。

图 1 大数据体系架构框架5V特征

1.3大数据的商业价值

1.31.对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

1.3.2.模拟实境运用“大数据”模拟实境,发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装传感器,汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下,实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据” 技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘,从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

1.3.3.提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度,提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据” 能力比较薄弱的部门分享,帮助他们利用“大数据”创造商业价值。

1.3.4.数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求,只有将数据妥善存储,才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言,这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主是通过易于使用的 API,用户可以方便地将各种数据对象放在云端,然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务,如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务,如中国移动的彩云业务。

1.3.5.管理客户关系客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性),从不同角度深层次分析客户、了解客户,以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。 对中小客户来说,专门的 CRM 显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级 CRM 来使用。比如把老客户加到飞信群里,在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知,完成售前售后服务等。

1.3.6.个性化精准推荐在运营商内部,根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的,比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等,而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后,可以将之延伸到商用化服务,利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销,今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例,信息并不都是“垃圾”,因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后,可以给需要的人发送需要的信息,这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳,用户在手机上下载优惠券,再去餐厅用运营商 DoCoMo 的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息,例如经常买什么汉堡,去哪个店消费,消费频次多少,然后精准推送优惠券给用户。

1.3.7.数据搜索数据搜索是一个并不新鲜的应用,随着“大数据”时代的到来,实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来,即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息,使得所获取的数据“具备更全面维度”,更具商业价值。型应用如中国移动的“盘古搜索。

2大数据应用在零售行业的案例分析

2.1盒马鲜生

2016年1月15日,盒马鲜生第一家店在上海开业,创始人是原京东物流总监侯毅。盒马鲜生创造了一种超市+餐饮+物流+APP的复合业态,这种新零售模式与传统零售最大区别是,盒马运用大数据、移动互联、智能物联网、自动化等技术及先进设备,实现人、货、场三者之间的最优化匹配,从供应链、仓储到配送,盒马都有自己的完整物流体系。

2.2百货新零售代表:银泰

从2014年阿里对银泰首次投资,到今年1月阿里私有化银泰商业的3年间,阿里对银泰百货的新零售改造可以说是百货商业新零售的案例代表。与阿里从其他实体零售挖掘线下客流相反,阿里在2015年为银泰推出了逛街神器“喵街”,想把线上流量导入已经缺乏流量的银泰百货和购物中心,这一模式直到今年双方会员打通之后,才逐步跑通。用银泰商业CEO陈晓东的话说,银泰从阿里获取了互联网思维和大数据,这让阿里系统生态圈中的消费者有机会接触到银泰的商品和服务,让银泰更具有阿里基因,实现“人、货、场”更高效率的提升。“今年银泰完全拥抱了互联网,与阿里体系也完全融合后,双11这天成为了我们这样一个实体零售门店全年单日营业额最高的一天。”

2.3快递新零售代表:顺丰“丰e足食”

在无人货架的新玩家中,唯一的物流公司值得关注——顺丰。“丰e足食”是顺丰在新零售板块的独立孵化项目,希望抢占“无人货架”这一高频的线下流量入口,实现线上导流,最终盘活顺丰的各项商业资源。自11月20日启步于深圳丰的e足食,下一步要将业务扩展至广州、北京、上海、成都等13个一二线城市。

2.4永辉超级物种

传统零售行业的创新业态中,唯一能和阿里旗下的盒马鲜生抗衡的就是超级物种了。这个完全在永辉内部依靠自身创新孵化出来的新业态,诞生还不到一年,就已经成为永辉最为重要的一块业务。相较于盒马鲜生,永辉慢了一年,超级物种面积也不足1000平方米,但其通过多样化的消费场景(8-12个工坊)吸引了需求差异化的客群,部分门店直接借助永辉Bravo超市的现有客流,另一部分门店还被设置成了24小时营业门店。它鼓励消费者线上下单,并提供半小时送达服务。由于开店灵活,超级物种已在福州、厦门、深圳、南京、北京等城市开出了19家门店,未来一个月还有4家开业,数字直逼盒马鲜生。

2.5良品铺子

良品铺子介绍通过大数据分析消费者需求,已建设2000多家智慧门店,实现单店单客的用户群体精准分析与挖掘。 2017年,良品铺子将3700万会员信息匹配到2000多家智慧门店系统。据介绍,良品铺子通过以周为单位研究消费大数据,平均每月抓取超过200万条顾客评论,通过反馈数据来洞察消费者的行为和偏好,适时研发新产品。良品铺子高级副总裁赵刚介绍,“仅2017年3月至9月,通过顾客心声系统,良品铺子挖掘了超过千万顾客评价数据,获得了产品改善、内部运营、销售增长等多方面的机会点。”同时,良品铺子加强了智慧门店的建设,从2017年6月开始,直到双11前夕,良品铺子打通了2000多家门店,完成了会员数据、支付、财务核算和大数据营销系统的对接。

在“新零售”带来的大变革面前,一些身躯庞大的线下零售企业为了跳好这支舞,尝试了一些新的办法:建设全渠道营销组织,争夺更准确的消费者数据,改造柔性供应链。在线上红利悄然远去,无论是传统的线下巨头还是线上风光无限的淘品牌,都在挣扎着,是否能够找到新的方法,走的更远。似曾相识的想法,但却并非人人都有能力企及,没有大数据的有力支撑,一家企业的新零售难于上青天。美国第一大食品公司亿滋中国区销售发展总监周力就有这种感慨,过去品牌商通过经销商,或者批发商把货铺到零售小店,都认为这是一个黑洞。“整个数据在不同的链路上形成了孤岛,我们不知道是哪些人在买我们的商品,也不知道货铺到哪些小店去了。借助“全链路的数据化”,亿滋第一次清晰看到消费者真实的喜好和需求。

小结

新零售时代,大数据对新零售模式起着至关重要的作用,可以说是新零售模式的核心竞争力。在新零售模式下,企业依托大数据技术,激活内部数据,通过专业化信息平台建设和多源化数据采集,全线打通内部数据,深入挖掘和分析数据资源,实现用户会员跨区域共享信息,从而激活潜在用户,甚至“老客新单”挖掘二次销售机会,直接产生经营价值,实现精准营销。

生活在大数据时代,大数据与物联网的结合对零售行业的影响极为深远,将重塑零售行为模式和存在形态。大数据使得零售行业更加多维度、更加动态、更加丰富。以前,数据是根据企业的财务报表分析整理的,电商数据虽然丰富但也只能是商户的平台交易数据,而与物联网技术的结合之后才能真正深入到实体经济当中,让企业的产品质量与数量、物流仓储信息、成本信息、销售信息等汇集成综合信息流。最终实现真正意义上的消费升级和“新零售”。

纵观人类社会的发展史,人的需求及意愿始终是推动科技进步的源动力.在大数据时代,通过挖掘和分析处理,大数据可以为人的决策带来参考答案,但是并不能取代人的思考.正是人的思维,才促使众多利用大数据的应用,而在大数据更像是人的大脑功能的延伸和扩展,而不是大脑的替代品.随着物联网的兴起,移动感知技术的发展,数据采集技术的进步,人不仅是大数据的使用者和消费者,还是生产者和参与者.基于大数据的社会关系感知、众包、社交网大数据分析等与人的活动密切相关的应用,在未来会受到越来越多的关注,也必将引起社会活动的巨大变革[3]。在变革来临之际,顽固不化和狂妄自大都是不可取的。面向不可预知的未来,我们应该满怀敬畏。同时,在这样一个变革的时期,观察、学习和思考变得非常必要也非常重要。

总之,大数据是现代社会发展带来的产物,充分利用计算机的超级计算能力,通过建

立模型和基础信息数据,根据客户需求及时分析和采集相关信息,科学合理的提出最佳的解

决方案,大数据的应用将使社会资源充分得到运用,将为我们的生活带来极大的便利

参考文献

[1]陈 曈,朱志慧.大数据技术的发展情况综述.福建电脑,2017.3:1-4

[2]王福林.大数据技术在智能建筑中的应用,专题探究,2017,204:39-44

[3]张引,陈敏,廖小飞.大数据应用的现状与展望.计算机研究与发展,2013,50(增):216-233

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