行业概述

在新冠疫情蔓延期间，许多企业都开始实施数字化转型，零售行业也不例外。科技成为在竞争日益激烈的市场中取得成功的关键部分，其中包括大数据和分析。

大数据在零售业的应用可以帮助企业更好地了解客户，并为他们提供更加个性化的服务。基于数据的洞察有助于企业做出正确的决策、了解市场趋势并应对不确定性。

大数据并不是一个新概念，它已经存在了一段时间。然而，大数据如今越来越受到企业的欢迎。在Statista公司的一项调查中，33%的受访者表示，大数据对其业务成功至关重要。

应用场景

场景一、用户画像

   用户画像是真实用户的虚拟代表，首先它是基于真实的，它不是一个具体的人，另外一个是根据目标的行为观点的差异区分为不同类型，迅速组织在一起，然后把新得出的类型提炼出来，形成一个类型的用户画像。

   通过收集客户数据，零售商可以了解其目标受众的偏好、购物习惯、地理区域等信息。这些信息可以进一步用于营销策略。例如，创建更适合客户的渠道(短信、社交媒体或电子邮件)向客户提供个性化服务或建议。

   收集客户及其消费模式的反馈可以帮助零售商确定最有效的方法，并在出现任何挑战时改进客户服务。

场景二、SKU分析

   SKU（库存单位）是零售商出售商品的重要标识符。零售商根据商品的各种特征建立自己的代码。通常，SKU分为分类、规格、颜色等。特别是在线上商店，更应该注意SKU的设定，这样才能保证你的客户能够迅速、及时地找到他们想要购买的商品，从而提高你的订单转化率。零售商通过SKU分析获得每件单品的销售情况，为后期的库存做相应规划。

场景三、优化价格

零售商可以进行A/B测试以设定合适的价格。然而，这个过程可以实现自动化。在大数据技术的支持下，零售商可以转向动态定价策略来分析市场变化并做出相应调整。在动态定价策略中，分析算法会分析竞争对手的定价和库存当前水平，并选择使零售商保持竞争力并获得更多利润的最佳价格。

场景四、优化仓储

   通过预测分析和有关产品的实时信息，零售商可以避免供应短缺，优化仓储，以便可以获取最受欢迎的商品等信息。还可以确保产品的可用性，这在需求旺盛期间尤为重要，因为库存耗尽可能会影响收入。

结语

在数字化环境中，客户期望获得量身定制的独特体验。为了取得成功，吸引新客户并留住现有客户，零售商应该适应快速变化的行为并采用数字工具。大数据可以帮助零售商保持市场领先地位，提高绩效并满足客户需求。