新零售,就是以消費(fèi)者體驗(yàn)為中心的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的泛零售形態(tài),依托大數(shù)據(jù)技術(shù),使得零售商獲得大量用戶的精準(zhǔn)數(shù)據(jù),驅(qū)動(dòng)“人”、“貨”、“場(chǎng)”三者關(guān)系的重構(gòu)。在《讓人、貨、場(chǎng)重構(gòu)的新零售是什么?》這篇文章中,我們已經(jīng)簡(jiǎn)單的給大家說(shuō)明了什么叫做“人”、“貨”、“場(chǎng)”三者關(guān)系的重構(gòu),今天我們就來(lái)討論討論,大數(shù)據(jù)在新零售領(lǐng)域中的作用。
大數(shù)據(jù)一詞,想必大家已經(jīng)習(xí)以為常了,但你能說(shuō)出它的精準(zhǔn)含義嗎?大數(shù)據(jù)是英文單詞Big Data的直譯,我們看看百度百科當(dāng)中對(duì)大數(shù)據(jù)的定義:
指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。
其實(shí)這里面包含了兩個(gè)層次對(duì)大數(shù)據(jù)的定義,一個(gè)是可利用的大數(shù)據(jù),第二個(gè)是大數(shù)據(jù)價(jià)值的定義。大數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)的集合,但是大數(shù)據(jù)不是說(shuō)數(shù)據(jù)越多越好,而是著重于對(duì)那些含有意義的數(shù)據(jù)的專(zhuān)業(yè)化處理,也就是說(shuō)利用價(jià)值的大數(shù)據(jù)才是信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給大數(shù)據(jù)的定義當(dāng)中有這么四個(gè)特征:海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型和價(jià)值密度低。
01
海量的數(shù)據(jù)規(guī)模
很久以前大家都聽(tīng)過(guò)這么一句話,互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代是信息大爆炸的時(shí)代,但是具體是一個(gè)什么概念呢?早在2012年的時(shí)候,IBM的研究稱(chēng),人類(lèi)文明所獲取的所有數(shù)據(jù),90%都是近兩年產(chǎn)生的,而到達(dá)2020年,也就是明年,全世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達(dá)到今天的44倍。
我小的時(shí)候用的移動(dòng)儲(chǔ)存介質(zhì)是軟盤(pán),其容量不過(guò)1.44MB,后來(lái)使用的是幾百兆的U盤(pán),再到十多G的U盤(pán),到現(xiàn)在用的是2T的移動(dòng)硬盤(pán)。而大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量也在躍升,從TB到PB到EB到ZB,每個(gè)的差距是1024。人類(lèi)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越大,從中可以分析的也越多,所以大數(shù)據(jù)一定是有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模的。畢竟一個(gè)人一天的數(shù)據(jù)當(dāng)中,有太多的偶然性,也分析不出什么來(lái)。
02
快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)
社會(huì)的飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和傳播的速度也越來(lái)越快,而技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)的處理和儲(chǔ)存的速度也越來(lái)越快,能夠趕得上數(shù)據(jù)產(chǎn)生和傳播的速度。比如在過(guò)去,我們用信件傳達(dá)信息,需要幾個(gè)月去等待,而現(xiàn)在用電子郵件,幾乎可以秒速送達(dá)。
而我們過(guò)去在圖書(shū)館里尋找一本書(shū)當(dāng)中的一句話,我們需要花幾個(gè)月的時(shí)間去查找,但是現(xiàn)在我們有計(jì)算機(jī)的幫助,分分鐘就可以找到。而大數(shù)據(jù)也是如此,如果需要花幾百年去處理某些數(shù)據(jù)信息的話,這個(gè)將毫無(wú)意義,已經(jīng)過(guò)了時(shí)效性了。
03
多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型
社會(huì)的多樣性導(dǎo)致了數(shù)據(jù)的多樣性的,文本,圖片,語(yǔ)音,視頻等等不同格式類(lèi)型的數(shù)據(jù)。來(lái)自網(wǎng)頁(yè),搜索,社交平臺(tái),馬路邊的攝像頭的不同渠道的數(shù)據(jù),多元化的數(shù)據(jù)交叉,才能構(gòu)建一個(gè)大數(shù)據(jù)庫(kù)。
04
價(jià)值密度低
數(shù)據(jù)本身并不產(chǎn)生價(jià)值,海量的數(shù)據(jù),混亂,無(wú)序,價(jià)值密度低,大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于如何從這些數(shù)據(jù)當(dāng)中提取出有價(jià)值的東西。比如通過(guò)安全合規(guī)的方式獲取了一組數(shù)據(jù),記錄了一個(gè)人一個(gè)月的出行數(shù)據(jù),飲食數(shù)據(jù),購(gòu)物數(shù)據(jù),社交數(shù)據(jù)。但是這些數(shù)據(jù)大部分都是對(duì)我們來(lái)說(shuō)是沒(méi)有價(jià)值的,或許可以從中分析出一些東西,但它是沒(méi)有價(jià)值的,需要對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理,,通過(guò)“分析”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。
接下來(lái)說(shuō)說(shuō)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景,以我們身邊接觸的比較多的為例:
電商的推薦系統(tǒng)
現(xiàn)在很多的網(wǎng)購(gòu)平臺(tái),因?yàn)樯唐返念?lèi)目很多,用戶挑選起來(lái)也很費(fèi)勁,為了抓住用戶的痛點(diǎn),促成交易,及時(shí)給用戶推薦他們所需要的商品才是王道。怎么知道用戶需要什么呢?這個(gè)就是要大數(shù)據(jù)了,根據(jù)用戶的瀏覽行為,購(gòu)買(mǎi)行為,同時(shí)匹配相同屬性的用戶的行為,進(jìn)行分析計(jì)算,得出用戶的興趣偏好,為用戶推薦他們可能感興趣的商品,經(jīng)過(guò)時(shí)間的推移,用戶的畫(huà)像也就越來(lái)越精準(zhǔn),推送的也就越精準(zhǔn),這對(duì)于商家和用戶來(lái)說(shuō)都是一個(gè)互利共贏的過(guò)程。
廣告精準(zhǔn)投放系統(tǒng)
我們經(jīng)常在朋友圈或者在一些新聞APP等等瀏覽的時(shí)候,會(huì)看到一些的廣告,比如“30-40歲的人必看”“XX城市的人看過(guò)來(lái)”等等類(lèi)似于這樣的正好符合用戶條件的廣告出現(xiàn),這個(gè)在行業(yè)中一般被稱(chēng)之為是信息流廣告。而信息流廣告投放當(dāng)中就有選擇用戶包,選擇用戶的年齡段、地域、可能的收入水平、男女、愛(ài)好、使用的手機(jī)類(lèi)型等等。這些都是通過(guò)大數(shù)據(jù)整合以后提供的選項(xiàng),也是對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。
大數(shù)據(jù)一方面為大家提供了便利,但同時(shí)也是一柄雙刃劍,因此一方面我們需要加強(qiáng)自己的隱私管理,另外一方面,企業(yè)也需要通過(guò)安全合規(guī)的方式去收集數(shù)據(jù),讓大數(shù)據(jù)真正做到,對(duì)人類(lèi)生活有所裨益。
而大數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)在的商業(yè)模式產(chǎn)生了非常大的影響。在大數(shù)據(jù)的加持下,未來(lái)的商業(yè)模式會(huì)是什么樣的呢?其實(shí)不要說(shuō)未來(lái)了,大數(shù)據(jù)對(duì)零售業(yè)的改革已經(jīng)發(fā)生在當(dāng)下了,從一個(gè)商超的選址,商品陳列,商品供銷(xiāo),客戶關(guān)系管理等等各個(gè)方面都產(chǎn)生了影響,我們就簡(jiǎn)單的說(shuō)一下。
在過(guò)去,大家開(kāi)店在選址的時(shí)候,會(huì)出一套的選址方案,在什么地方,準(zhǔn)備多大的面積,預(yù)估有多少的客流,客戶的屬性,消費(fèi)能力,周邊的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,城市的規(guī)劃,物業(yè)條件大概是什么等等。不但需要大量的時(shí)間去調(diào)查,調(diào)查結(jié)果是否有偏差,選址確定后是否能達(dá)到預(yù)期的效果,只能憑借經(jīng)驗(yàn)和運(yùn)氣了。畢竟在過(guò)去,做這種調(diào)查只能去現(xiàn)場(chǎng)看,和周邊的人打聽(tīng),找同行了解,半推測(cè),半猜測(cè)。
在現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的變革下,選址就更加精準(zhǔn)和方便了。依托于強(qiáng)大人本數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)和商業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),結(jié)合經(jīng)典模型和預(yù)測(cè)算法,從商圈區(qū)位洞察、潛客濃度探索、職住通勤研究,以及商圈配套與經(jīng)濟(jì)研究等多種角度,就能幫助企業(yè)高效量化推動(dòng)基于位置商圈的經(jīng)營(yíng)決策。
傳統(tǒng)的零售當(dāng)中,店主通過(guò)縱向陳列法,垂直陳列法,集中陳列,端頭陳列等等陳列方式對(duì)商品陳列進(jìn)行調(diào)整。同時(shí)通過(guò)銷(xiāo)售情況去決定進(jìn)貨數(shù)量等,總體上來(lái)說(shuō),這種方式不會(huì)有太大的問(wèn)題,但是想要提高商品銷(xiāo)量的話,肯定是需要調(diào)整陳列方法的?!?/p>
有一個(gè)比較著名的數(shù)據(jù)挖掘案例,某世界知名連鎖超市,他們對(duì)顧客的購(gòu)物籃進(jìn)行分析的時(shí)候發(fā)現(xiàn),和尿布一起購(gòu)買(mǎi)最多的東西是啤酒。原來(lái)是因?yàn)槊绹?guó)的年輕父親下班給孩子買(mǎi)尿布的時(shí)候,會(huì)有30%-40%的人會(huì)順手買(mǎi)上自己喜歡的啤酒。于是該超市將尿布和啤酒兩個(gè)不相搭的東西陳列在一塊,兩者的銷(xiāo)量都提升了。這個(gè)就是一個(gè)很顯著的大數(shù)據(jù)指導(dǎo)下的商品陳列案例。在現(xiàn)在,結(jié)合人工智能的智能化門(mén)店,能夠做到的更多,可以根據(jù)店內(nèi)的人流量熱力圖,計(jì)算出將熱銷(xiāo)品或者滯銷(xiāo)品放置在更合適的位置。
在傳統(tǒng)的零售當(dāng)中,想要實(shí)現(xiàn)導(dǎo)購(gòu)一對(duì)一服務(wù)、對(duì)用戶實(shí)行個(gè)性化服務(wù)是很困難的。其中一個(gè)原因就是店鋪的客流量大,顧客流動(dòng)頻繁,基本上可以說(shuō)沒(méi)有哪一個(gè)導(dǎo)購(gòu)能夠記住用戶是否來(lái)過(guò)這家店,顧客的喜好是什么。
但是在現(xiàn)代的零售當(dāng)中,智能化門(mén)店能夠比較容易的實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)了。智能化門(mén)店通過(guò)面部識(shí)別等功能可以檢測(cè)到顧客來(lái)過(guò)多少次。同時(shí)通過(guò)店鋪當(dāng)中的門(mén)店管理系統(tǒng),根據(jù)以往的購(gòu)物數(shù)據(jù)反饋,顧客在不同的商品前的停留時(shí)間,猜測(cè)用戶的喜好等等,智能為用戶推薦商品,又或者將信息推送到導(dǎo)購(gòu)端的移動(dòng)管理系統(tǒng)當(dāng)中,讓導(dǎo)購(gòu)更好的為客戶服務(wù)。這個(gè)就是因?yàn)橛脩舻馁?gòu)物數(shù)據(jù),行為數(shù)據(jù)等等大數(shù)據(jù)勾勒出了一個(gè)用戶畫(huà)像。
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