随着经济的发展，网络和自媒体时代的到来重构了人们获取信息和知识的方式，个人的思想更加活跃，个性更加张扬，更加注重生活质量和自我价值的实现。可以说，这是一个“屌丝”崛起的时代，人们不再仅仅跟随于传统的“权贵”与“精英”，而是强调自己的价值主张与感受，每个人都可能成为意见领袖，随时随地发出自己的声音并影响他人。

在过去的一段时间中，我们看到传统的大型零售企业的日子并不好过，随着经济的发展，产品无论从数量还是品种上都获得了极大的丰富，消费者对产品的要求不再仅满足于基本的生活需要，对各类消费品的需求变得愈发多元化，消费行为和消费模式也在不断改变。与此同时，消费者获取信息的方式与购物行为也在发生变化，电子商务的快速崛起为消费者提供了新的购物途径，其中，数量可观的消费者成为忠实的网购支持者，消费渠道发生迁徙。

这既是一个大时代也是一个小时代，对零售企业来说，“得‘屌丝’者得天下”并非空谈。我们看到，消费者已不再迷信于传统的大企业、大品牌，传统的广告攻势对消费者的影响力也日渐衰退，人们更倾向于选择符合自己个性化需求和更契合自己价值主张的商品。

对于零售商来说，消费者似乎变得更加挑剔和难以捉摸，然而通过大数据技术可以帮助它们更好的了解形形色色的客户，并起到良好的营销与客户维护的效果。

大数据与精准营销

用户画像让商家读懂用户

零售业的核心是消费者，然而长久以来，零售业对消费者的了解只停留在订单统计分析层面，针对个体消费者的分析处于空白阶段，例如我们知道的经典的沃尔玛啤酒与尿不湿的案例，就是基于对大量用户整体购买行为的关联推荐，但是在满足个性化需求方面，则难以实现。

实现精准化营销的关键是准确识别目标客户，并清晰了解客户的需求、购买行为特征及消费者自身属性等影响消费者购买决策的因素。可以说用户画像技术是帮助企业准确识别和分析目标客户的有效工具，它往往能帮助企业将客户的属性、行为与购物偏好联结起来，用户画像所形成的用户角色是基于产品和市场构建出来的，形成的用户角色能够准确代表产品的主要受众和目标群体。通过用户画像，挖掘出用户的购物习惯、兴趣和偏好等，针对用户的差异化比较，挖掘出每类用户特征，进而建立模型将不同客户的需求进行群分，并形成便签，把原本冷冰冰的数据复原成栩栩如生的用户形象，从而指导和驱动业务场景及运营，发现和把握蕴藏在细分海量用户中的巨大商机。

提供个性化的服务与商品推荐

基于大数据的商品推荐和服务是零售企业服务用户、提供价值的重要手段。一直以来，零售商都在设法将自己的商品推荐给消费者，例如，一些零售商会将畅销的商品摆放在货架显眼的位置，期望以此获得更高的销量，书店的畅销书专区就是基于这样的思路。然而，这样的推荐并不是个性化的，它背后的逻辑是由于之前买的人多，因此下一个进入书店的人买走这些书的可能性就更高，这样的分析逻辑是有违满足消费者个性化需求这个目标的。

实时上，我们看到，无论是在实体店还是在网店，大数据技术都可以为零售商提供有效的解决办法。我们知道，良好的购物体验不仅是将用户满意的商品摆放到显眼的货架位置，业务人员为客户提供的一系列服务同样起到了至关重要的作用。对于很多顾客来说，与店铺员工愉快的交流，获得优质的服务、建议会为其带来愉悦的购物体验；然而很多时候店员导购会显得过于“热情”，为顾客推荐很多并不需要的商品，造成了顾客的困扰。通过大数据技术，实体零售商可以在客户进店后第一时间识别其身份，并通过后台数据库将该用户的基本属性、消费偏好和推荐商品清单等信息通过网络传输到店员导购持有的终端上，店员导购会根据掌握的用户信息为顾客提供有针对性的服务。网络零售商借助大数据分析，同样可以为顾客提供更为个性化的服务，当顾客进行线上咨询时，网店客服可以快速调取用户特征、偏好、网站行为、推荐结果等数据，为用户提供个性化的线上服务。基于大数据技术的个性化服务避免了传统导购方式对顾客造成的困扰，降低了买卖双方的沟通成本，并使顾客产生宾至如归的感觉。

大数据与用户忠诚度管理

提高客户的忠诚度，对商业企业提高市场份额和利润水平有着重要意义，关系到企业的生存和发展。如何提升自己的客户忠诚度，创造更多的营业利润是商业零售企业关注的焦点。除了要为用户提供满足其需求的商品和个性化的服务外，还需通过大数据技术听取用户的声音，并进行有效的客户忠诚度管理。

重要客户的识别与维护

忠诚度高的用户会为零售企业带来持续的订单，并通过口碑传播为企业带来新的用户；而高价值用户通常会在近期多次光顾并消费较高金额，是提高盈利的关键。零售企业在日常经营中面对数量众多的个人买家，在无法面面俱到的情况下可优先识别出以上两类用户并加以重点发展和维护。通过大数据分析技术，将用户进行不同级别的划分，识别出高忠诚度的用户，对于忠诚度较高的用户，企业应实时予以关注，并可采取一系列措施，尽力维持和提高这部分人的忠诚度。此外，通过大数据分析，可判识别出那些为零售企业营业额和利润水平的提升意义重大，但忠诚度尚需培养，进而通过一系列吸引和维护活动使其转化为忠诚度高的客户。

提升用户洞察力，优化产品与服务

伴随互联网与自媒体时代的到来，人们有机会能够充分的表达自己的见解和主张，也更希望自己的意见能够获得认可，并得到反馈。对此商业零售企业纷纷通过建立社交媒体、收集网站购物评论与客户服务数据等多种方式来获取用户的声音。然而，爆炸式增长的信息量和非结构化的数据为企业的信息收集和分析带来了诸多不便。大数据改变了这一切，通过对海量异构数据的处理，并分析与业务相关的各方面感受和评价。通过大数据整合各类数据提升对用户的洞察力，这种方式比传统的用户调研方法覆盖面更广，获取的信息更为客观，让零售企业真正了解客户，以便更好的改进产品和服务。

零售大数据带来的挑战与机遇

我们看到，零售商家从未像现在如此重视和关注“屌丝”用户，同时传统的零售模式也受到了前所未有的挑战。2016年5月，中国连锁经营协会发布了“2015中国连锁百强”及相关榜单，连锁百强销售规模为2.1万亿元，同比增长4.3%，其中31家企业销售增长为负，是百强统计以来增长水平最低的一年。近年来，百强企业销售增幅持续下降，2010-2015年的销售增长分别为21.0%、12.0%、10.8%、9.9%、5.1%和4.3%。而另一方面，国家统计局数据显示，2015年全年社会消费品零售总额实际增长10.6%(扣除价格因素)，这一增幅远高于连锁百强企业收入的增速，可见我国消费品市场还有广阔的发展空间。

传统的零售大企业、大品牌受到了巨大的挑战，消费者消费方式及意识形态的变化，以及来自一批新型商业企业的挑战使这些零售巨头压力空前，并已开始调整自己的业务与服务模式，积极迎接互联网与大数据技术；同时，不少适应不了新环境的零售企业被收购，或者退出了市场竞争的舞台。从计划经济到互联网时代，再到大数据时代，我国的经济形态经历了从供给经济到过剩经济的巨变，加上互联网和大数据技术的出现和不断成熟，普普通通的消费者前所未有的受到了零售商们的关注，大众消费转变为个性化消费的趋势已势不可挡。正是在这样的当下，我们才更能理解适者生存的法则，更能感受行业洗牌的残酷，也更有机会见证适应潮流、懂得运用新技术发现和迎合用户个性化需求的新型零售巨头的崛起。

本文首发于《大数据周刊》微信公众号

【来源：蓝鲸TMT网   作者：董超】