“大数据”与零售业的结合运用

　　对于数据的使用，许多实体零售商同样表示非常重视，他们对企业积累的数据进行了各种预测和分析。然而，对具体的销售业务来说，往往存在理想与现实的纠结。国内很多零售企业都知道“大数据”应用的好处，但他们一旦将“大数据”的应用结合到自己的企业经营中时，便会出现与目前经营有非常大的不适应问题，如此导致许多企业对此都持非常谨慎的态度。

　　1、零售企业对“大数据”应保持正确态度

　　企业的领导者首先要重视“大数据”的发展、重视企业的数据中心，把收集顾客数据作为企业营销运营的第一目标;第二，对企业内部人员进行培训及建立收集数据的软硬件机制;第三，以业务需求为准则，确定哪些数据是需要收集的;第四，确认在企业已有的数据基础上或者未来方向前提下，如何达成前三项目标的基础建设方案。

　　在这些IT基础工作需要企业有实实在在的投入和建设规范的信息化团队，作为中国商业最大的一分子——中小微型零售企业似乎是不可能也没有足够的能力来面对这样一场变化的。

　　大中型零售商因为本身业务及利润的积淀，已经能够承担这样一场需求趋势的需要成本。中小微型企业还处于快速发展过程中，如果也如同大中型企业进行全方面的投入，将很快会被新型的IT工具拖垮或者遭受重创。

　　但这并不意味着中小零售企业没有机会，实际上IT的发展为所有的企业都提供了平等的选择，云计算的广泛应用即是对这样一场变革带来的临时礼物。

　　2、将零售策略与“大数据”技术进行结合

　　零售企业谈的“大数据”的最大价值，是在零售策略上与“大数据”技术进行结合，最大程度地编制前置性的零售策略，确保销售计划的实现。“大数据”讲究四个“V”：一是数据体量大(Volume);二是数据类型复杂(Variety)，多涉及到各种结构性与非结构性的;三是价值密度低(Value)，这和体量大是相对应的;四是数据更新与处理速度快(Velocity)。

　　根据这些特性主动地在业务数据产生的同时做出相应的策略应对，会为企业赢得更多的时间和市场策略调整空间。这类似于大江大河的洪峰预警，上游的洪峰出现什么状况，下游要做什么样的应对。数据用到这一层面上，才具有直接的业务价值，这不是那种销量同期比、环比、销售计划比数据能指导业务的价值能相比的。例如一家涉足线上业务的实体零售商，在一组货品的15分钟促销时间内，往往准备着3套应变策略，以确保货品能够按计划卖出。

　　所以，零售策略设计是零售业“大数据”价值最大的地方，也是“大数据”可以直接为其提供支持的业务。