时间：2017-03-29 16:20:35 点击：次
来源：HyperS宏路大数据 作者：

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1.高级数据分析不再为分析师所独有

可视化及丰富的交互报表让店长等角色可以方便快捷地查看数据，并挖掘想要看到的答案。比如，一些大卖场会利用预测分析来合理分配高峰时段的人力，以此确保提供优质的客户服务。

高级分析功能，如clustering聚类，outlier detection异常值检测，帮助店员做出基于数据驱动的决定，如选择最优的店铺布置，提升购物体验，最终带来销量的增长。

梅西百货在美国45个州拥有885家分店，以及在线电商。Nihar Bhatt，梅西营销系统经理，说道：“我们拥有海量数据，以及从不同角度出发产生的各种问题，我们想要知道答案。”梅西百货基于跑在Hadoop集群上的自助式数据看板，制定了一系列数据驱动的决定，包括在哪个门店存储哪些货物，何时向消费者发出优惠促销信息，以及在电商官网首页重点推广哪个产品。营销分析与CRM部门副经理Karem Tomak表示：“数据可视化让理解一个现象更简单。”

2.利用移动设备查看数据分析将成为新常态

借助移动设备挖掘数据洞察正成为决策制定的核心。比如说，消费者想知道一件商品是否还有存货，店员可利用随身的移动设备(如平板，手机等)快速地查询到结果，比以往更有效率。

与此同时，办公室内的员工正在减少对电脑及纸质报告的依赖。每时每刻与移动数据相关联已是商业新常态。商家、区域经理、损失预防部门，甚至是供应商，都会摒弃传统的电子数据表，取而代之的是利用移动设备上可协作的可视化图表。这将大大提升库存、跨渠道供应链及运营部门的效率。

3.物联网开始提升数据准确性

Beacons、基于Wi-Fi的传感器、Radio Frequency Identification(RFID) tags、二维码等等，可以将供应链的数据完全打通，提升店内库存数据的准确性。

商家多渠道触点的覆盖，让消费者已经习惯于随时随地获取想要的信息，如准备购买的商品在哪家有库存，离自己最近的提货点的位置等等。为了进一步提升购物体验，零售商将利用物联网数据，在线下店铺及电商实时呈现商品库存数、商品的具体位置、具体门店等信息。

Bill Connell,梅西报货物流及运营副经理，在接受RFID Journey采访时表示：“消费者群体的需求太多了，‘我想要这件商品，我想要知道你们是不是售卖它，我想要确保你知道我购买方式的偏好，我现在就想要拥有它’，如果作为零售商的你的数据无法满足这些需求，麻烦可大了。”

许多传统企业也开始利用物联网数据洞察消费者行为。移动数据帮助商家清楚掌握店内的哪种营销手段表现最好，以及消费者最常有的购物路径。然后营销部门会利用这些数据对店内的展示路径进行规划来规划，以此提升销售额。

4.多渠道数据的整合令人惊喜

时机就是一切，零售商想要敏捷的数据分析，以此快速决定在对的时间，把对的内容，传递给对的人。成功的零售商必须能够以全局统一视角看到销售渠道数据、供应链的数据及消费者数据。

2017年我们将看到数据整合领域涌现的更多玩家。目前一些行业领先的零售商都在利用一种叫cross-database join的技术，把生产数据及员工跟踪数据打通，以此查看员工的生产效率。

新加坡零售商Metro在2014年估值超过1.94亿美元，他们通过收集整合多样数据来分析店内高峰低谷消费时段、库存流动，以及消费者行为。

“我们从数据渠道A可以获得销售数据，在渠道B可以获得交易数据，渠道C带给我们消费者数据。在过去把这些数据打通需要花费好几周的时间，现在只需要几秒钟就够了。”Metro商业分析负责人Erwin Oei如是说道。

5.机器为零售数据带来新机

在2017年，我们将看到机器、机器人与人工智能将帮助零售商处理更多的日常任务，如搬运货物，分发广告，甚至是进行消费者采访和结账操作。这些机器将会作为新的数据触点,收集更多关于消费者行为，并让员工加以利用这些数据。

6. ARVR将为零售分析带来更多洞察

2017年，消费者可以使用ARVR在下单前体验购买后的使用场景，以此作出消费决定。将顾客的疑虑从purchase cycle中拿走，将会提升销量，提高消费者满意率，并减少成本。

零售商也可以利用ARVR打造更多购物场景，而不用花费大量成本和空间去打造一个个实际展位。