如何将零售体验个性化？请先吃透「大数据」

为更好地理解大数据分析在零售业发挥的价值，眼下有五招正在多家领先的零售企业中发挥作用。

随着零售业持续加速扩张，商户们也急于寻找大数据在零售业中的最佳用例。

从日志文档、交易信息，到传感器数据和社交媒体指标——这些新的数据来源为零售机构带来了新的机遇，助其在一个日益扩张的行业领域内，实现空前的价值与竞争优势。

零售商要在内部提供有利条件，使人们可以“快准狠”地做出决策。要达到这一目标，唯一的途径就是将大数据利用起来，制定最好的计划与决策，更加深入地了解顾客，并挖掘隐藏趋势，展现出新的机遇。

1、零售业的顾客行为数据分析

提升客户转化率，以个性化的广告提振营收，预测并避免顾客流失，降低获取客户所需要的成本——要应对这类挑战，深层次的数据驱动型洞察至关重要。但如今，顾客通过多个交互点与企业互动——移动设备、社交媒体、门店、电子商务网站等等。因此，需要汇总与分析的数据的复杂性陡然上升，涉及的数据类型也骤然增加。

一旦这些数据得到汇总与分析，你将收获前所未有的洞见——比如说，最有价值的顾客是哪些，促进他们消费更多商品的动力是什么，他们的行为模式是怎样的？与他们互动的最佳方式与时机是什么？有了这些洞见，你不仅能收获更多客户，还能提升客户忠诚度。

要发掘顾客行为数据中隐藏的洞见——不论这些数据是结构化还是非结构化的——数据工程是关键。因为，你可以同时汇总并分析所有数据，进而得到所需洞见，以提升客户获取率与忠诚度。

2、利用大数据，将店内体验个性化

过去，销售被视为一种艺术形式，人们认为，商品销售中，决策的具体影响是无法确切衡量的。而随着在线销售的增长，一种新的趋势开始显现：顾客会先去实体店对商品作一番了解，继而回家网购。

行为追踪技术的出现，为分析店内行为以及衡量销售策略提供了新的途径。零售商必须吃透这些数据，以优化销售策略，同时，通过忠诚度应用程序，对店内体验进行个性化定制，并及时采取行动，促使顾客完成购置——最终目标就是提升所有渠道的销售额。

通过分析POS机系统和店内传感器等数据来源，全渠道零售商可以：

就不同营销与销售策略对客户行为和销售产生的影响，进行相应的测试与量化。

依据顾客的购买和浏览记录，确定顾客的需求与兴趣，然后为顾客量身定制店内体验。

监测店内顾客习惯，并及时采取行动，促使顾客当场完成购物，或是之后上网购置，由此保住交易。

3、通过预测型分析和定向宣传，提升顾客转化率

要在提升客户获取率的同时，降低成本，零售企业需要有效地进行定向促销。为此，商家需要全方位地了解顾客，并掌握尽可能准确的预期。

历来，顾客信息都仅限于交易发生时的地理数据。但如今，顾客的互动行为多于交易行为，而这些互动发生在社交媒体等多种渠道上。考虑到这些趋势，对零售商最有利的做法，就是将顾客在互动过程中生成的数据加以利用，将其转变为顾客信息与洞见的宝库（例如，理解他们的喜好）。

将顾客的购物记录和个人资料，及其在社交媒体网站上的行为结合起来，通常能揭示出意料之外的洞见。打个比方，一家零售商的多名高价值顾客都“喜欢”在电视上观看美食频道，而且经常在全食超市购物。这种情况下，零售商就可以利用这些洞察，在烹饪相关的电视节目中、Facebook页面上，以及有机食品店内，投放有针对性的广告。

结果会如何呢？这家零售商的顾客转化率有可能大幅提升，获取客户所需的成本也有望显著降低。