新零售时代，如何结合大数据助力新零售？

在过去，大数据已经逐渐成为我们生活的血液。社交网络、手机APP、PC浏览器，甚至家里的无线电视、便利店的POS机、个人电子钱包等。我们的一举一动都被记录为数字，并转化为数据，进行存储、分析和使用。当大量数据汇集在一起时，就有可能得到客观准确的统计结论，这些结论可以指导各种商业决策，甚至引发商业革命。作为新零售的重要组成部分，大数据也催生了新的思维和商业模式。

在新零售时代，作为零售企业，需要高度重视自身和跨境合作伙伴的大数据资产，并充分利用这些资产，包括CRM客户数据、社交媒体粉丝数据、供应商数据、企业运营数据、行业数据、天气数据等，有效积累和构建大数据资产，通过数据分析不断挖掘大数据资产的价值，最终转化为用户价值、企业价值和社会价值。因此，零售业可以充分结合“大数据智能系统”的特点，从四个角度对大数据进行创新应用，共享数据经济时代的成果。

1： 大数据预测

大数据分析的核心目的是预测客户下一步的需求。基于海量数据的结构分析，各种算法，包括人工智能、机器学习和其他前沿技术和数学建模，被用于预测和做出相应的决策，从而创造更好的客户体验、更多的交易、更多的业务创新，并释放存储在数据中的能量。大数据预测的目的实际上是为了更准确地服务消费者，而这种准确的服务实际上是基于与消费者的大量持续互动。一方面是让消费者产生更多更好的数据，另一方面是使产品和服务不断优化迭代，这也是消费者在海量信息选择中享受到更多匹配和适合的产品和服务的基础，它已成为零售商提高利润、降低成本的重要手段。

应用2：大数据营销

在新零售时代，零售商应该充分挖掘大数据的商业力量，以提高商品的转化率。消费者是全渠道购物者。他们的购买旅程通常从一个渠道开始，到另一个渠道结束。例如，他们浏览在线商店以查看商品属性、价格、库存等信息，在线购买，并在线下提货。用户行为的每一步都会留下大量信息，通常各种类型的数据会混合在一起。对于这些数据，公司需要对数据进行充分结构化，并进行大数据挖掘，从而从“千人千面”提供个性化的购买建议和促销信息，提供全渠道的客户购买体验，激发他们的情感连接。同样，不仅电子商务和互联网公司可以基于大数据进行产品研发和服务开发，任何行业的任何公司都可以。每个零售企业每天都有每个供应商和客户的大量真实交易数据。基于对这些大数据的分析，零售企业可以了解消费者的购买顾虑，发展许多创新业务，创新商业模式、产品和服务，并打开新的消费市场。

应用3：数据服务

在新零售时代，通过不断推进数据开放和共享，零售企业与各种社交媒体和跨境合作伙伴建立了联盟，与现有和潜在供应商、第三方软件开发商、第三者卖家平台、银行等形成了数据合作。，建立科学的数据标准和app调用接口，以确保数据质量和可用性。零售商和互联网公司持有品牌渠道提供商的大量消费者数据、销售数据和库存数据，可以定期向所有渠道和品牌提供商充分分享大数据结果。未来，我们将看到大数据和人工智能工具，如水和电，由专业公司提供给整个社会。新一轮更深入的改革正在酝酿，零售业必将转向将“大数据智能系统”嵌入消费产品和服务的新路线。

在新零售时代，想要成功的公司