零售业务采用大数据的“SMART” 方式
在艺术与科学之间的零售行业
几十年前,当分析只在月底甚至季度发布时,数字只是一种了解零售代理技能的方法。现在,这些数字正在决定企业如何进行销售。人们可能会说这不再是一种说服的艺术,而是关于推销的科学。
利用大数据进行零售业的挑战
大数据最重要的问题是从信息海洋中选择正确的指标并创造一个连贯的叙述。这是在一个统一的仪表板中组织所有可用的记录,企业可以使用这些记录来回答有关库存、分销、定价的日常问题。
第二个挑战与数据的准确性和清洁度有关。使用大数据的人工智能模型要与输入系统的信息的基本质量一致。从不同来源提取的不同集合或类型的数据需要在技术上可行。
第三,在操作可能包括个人数据(如银行交易和家庭住址)的客户数据时,安全性仍然是主要的问题。旨在使用这些集合来提供个性化体验的系统应该使用加密和数据保护等安全措施。此外,定制背后的算法预期会使客户关心,而不是跟踪。而一流周到的服务与无所不在的监控可能只有一线之隔。
企业是否准备好处理3V?
大数据是由3V定义的:数量(volume),速度(velocity),种类(variety)。在全球化时代,这样的特征可以很容易地用来描述零售行业。
由于无库存的商业模式,开放的边界,以及网上销售,提高数量(volume)主要取决于说服客户的能力。而速度(velocity)则来自不同时区的全天候工作时间表,如果零售商想更好地销售,就不能再以朝九晚五的工作周期运作。大数据甚至可以告诉企业,其目标客户的最佳时间是多少。种类(variety)体现了库存类型、客户概况或客户对公司的期望组合。
使用分析来使所有这些部件一起工作不再是一种选择,而是一种生存工具。
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