零售业大数据说明应用案例

1. 零售业大数据说明应用案例

零售业大数据说明应用案例
跟着大数据期间的到来，数据说明已经成为了零售业很是重要的一环，也是风雅化运营的基本。零售业数据说明包罗：跟着大数据期间的到来，数据说明已经成为了零售业很是重要的一环，也是风雅化运营的基本。零售业数据说明包罗：　　本文将对这6个方面一一解读。　　1 财政说明　　1）说明企业的财政状况，相识企业资产的活动性、现金流量、欠债程度及企业送照旧非期债务的手段，从而评价企业的财政状况和风险；　　2）说明企业的资产打点程度，相识企业对资产的打点状况，资金周转环境；　　3）说明企业的赢利手段；　　4）说明企业的成长趋势，猜测企业的策划远景；　　同时，体系还应该凭证部分、职员、商品、供给商、时刻等各个维度综合说明各项财政指标，如：本钱、毛利、利润、库存、结算、盈亏均衡点、贩卖数目、贩卖金额、市场占据率等等。　　2 贩卖说明　　首要说明各项贩卖指标，譬喻毛利、毛利率、坪效（坪效是台湾常常拿来计较阛阓策划效益的指标, 指的是每坪的面积可以产出几多业务额(业务额÷专柜所占总坪数，以百货公司为例, 店里差异的位置, 所吸引的客户数也差异。一楼进口处, 凡是是最轻易吸引眼光的处所, 在这样的黄金地段必然要安排能赚取最大利润的专柜, 以是你会发明百货公司的一楼凡是都是扮装品专柜）、交错比、销进比、红利手段、周转率、同比、环比等等；　　而说明维度又可从打点架构、种别品牌、日期、时段等角度调查，这些说明维又回收多级钻取，从而得到相等透彻的说明思绪；　　同时按照海量数据发生猜测信息、报警信息等说明数据；　　还可按照各类贩卖指标发生新的透视表，譬喻最常见的ABC分类表、商品敏感分类表、商品红利分类表等。　　这些伟大的指标在原本的数据库中是难以实现的，老总们固然知道他们很是有效，但因为无法获得，使得这些指标的职位也如有若无。直到BI技能呈现之后，这些指标才从头获得了打点者和说明者们的宠幸。　　3 商品说明　　商品说明的首要数据来自贩卖数据和商品基本数据，从而发生以说明布局为主线的说明思绪。首要说明数据有商品的种别布局、品牌布局、价值布局、毛利布局、结算方法布局、产地布局等，从而发生商品广度、商品深度、商品裁减率、商品引进率、商品置换率、重点商品、脱销商品、滞销商品、季候商品等多种指标。通过对这些指标的说明来指导企业商品布局的调解，增强所营商品的竞争手段和公道设置。　　4 顾主说明　　顾主说明首要是指对顾主群体的购置举动的说明。譬喻，假如将顾主简朴地分成富人和贫民，那么什么人是富人，什么人是贫民呢？实施会员卡制的企业可以通过会员挂号的月收入来区分，没有奉行会员卡的，可通过小票每单金额来假设。好比大于100元的我们以为是富人，小于100元的我们以为是贫民。好了，此刻老总必要知道许多工作了，好比，富人和贫民各喜好什么样的商品；富人和贫民的购物时刻各是什么时辰；本身的商圈里是富人多照旧贫民多；富人给阛阓作出的孝顺大照旧贫民作出的孝顺大；富人和贫民各喜好用什么方法来付出等等。另外尚有商圈的客单量、购物岑岭时刻和沐日经济对企业影响等说明。　　5 供给商说明　　通过对供给商在特按时刻段内的各项指标，包罗订货量、订货额、进货量、进货额、到货时刻、库存量、库存额、退换量、退换额、贩卖量、贩卖额、所供商品毛利率、周转率、交错比率等举办说明，为供给商的引进、储蓄、裁减（或裁减其部门品种）及供给商库存商品的处理赏罚提供依据。首要说明的主题有供给商的构成布局、送货环境、结款环境，以及所供商品环境，如贩卖孝顺、利润孝顺等。通过说明，我们也许会发明有些供给商所提供的商品贩卖一向不错，它在某个时刻段里的结款也很是不变，而这个供给商的结算方法是代销。好了，说明昭示出，这个供给商所供商品贩卖风险较小，假如资金不求助，为什么不思量将他们改为购销呢？这样可以低落本钱呵。　　6 职员说明　　通过对公司的职员指标举办说明，出格是对贩卖职员指标（贩卖指标为主，毛利指标为辅）和采购员指标（贩卖额、毛利、供给商改换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等）的说明，以到达查核员家产绩，进步员工起劲性，为人力资源的公道操作提供科学依据的目标。首要说明主题有，员工的职员组成、贩卖职员的人均贩卖额、对付开单贩卖的小我私人贩卖业绩、各打点架构的人均贩卖额、毛利孝顺、采购职员分担商品的进货几多、购销代销的比例、引进的商品销量如多么等。
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2. 看懂这八个案例你也是零售业分析专家

看懂这八个案例你也是零售业分析专家
昨天给出零售门店运营中的八道题，有些朋友给出了自己的答案（见上文最后的评论）。部分还是能解读到点上，但是大部分只是看出了表象，没有洞悉。洞悉这些现象才是关键的第一步。
不要看不起这些案例，这些事情每时每刻都在我们的门店发生着，熟视无睹就是渎职。千里之体溃于蚁穴，零售运营从某种角度来说就是总部和门店斗智斗勇的一个过程。门店总在想尽一切办法钻公司制度的漏洞让自己的利益最大化。
①某专卖店每月均能完成销售额目标，完成率都在100%和110%之间
事实：
每月都能完成目标，绩效表现不错。但是每个月都完成得差不多，貌似有一支无形的大手在掌控着销售节奏。
洞悉：
1、目标定低了，给了门店预留销售的操作空间。一种情况是年目标就定低了，造成每个月分解的目标也低了。而很多公司的月目标必须忠实于年目标，不能丝毫修改。另一种情况是月目标的灵活度不够，明明可以多完成一些但是为了满足公司的“规则”只能定低。目标的灵活性和严肃性之间缺乏平衡，年目标必须强调严肃性，而月目标可以稍微灵活一些；
2、说明销售还有提升的空间；
3、店长和目标制定者都有问题：可能是目标制定的策略就是偏低，或者目标制定者和店长有某种关系或其他。还有就是目标制定完后的审核者也有问题，他没有起到把关的作用；
4、薪酬制度可能不利于向上销售。例如完成100-120%之间奖金1000元，完成120-150%之间奖金1500，这种绩效考核就会出现店长找平衡的情况；
5、上述几种情况都可以归结为销售追踪失效。不管是目标定低了还是绩效考核有问题，都可以通过销售追踪来弥补，管理者对门店追踪到位了，门店自然不敢造次。记住：销售首先是追出来的，其次才是分析出来的。
危害：
最大的危害就是不能销售最大化，不能最大化的发挥门店追销售的动力。另外还会造成门店间不和谐，目标制定高了还是低了，每个店长心理都有一本账，不说并不代表没有意见。
方案：
1、梳理目标制定流程
2、重新制定月目标或年目标
3、加大销售追踪的力度、方法和手段
4、评估绩效考核制度。
②某个服装店每个月的最后几天均有不同程度的销售下滑
事实：
事实就是日销售额在下降，当然有时候绝对销售可能没有下降（因为有周末、促销等因素的影响），最好是看日加权销售额这个值（这个方法在我的书【数据化管理：洞悉零售及电子商务运营】中有介绍，或者购买我的【零售店铺销售追踪|预测|分析】模板也可以直接生成这个值。在我的微信主页上有购买链接）。
例如某个店铺6月22-26日的日均销售2.5万，6月27-30日均销售3.0万，看起来最后几天绝对销售是上升的，其实加权销售额是下降的，因为27和28日是周末，对于传统零售来说一般周末是销售高峰（传统电商则相反）。
月末踩刹车，从数据上来看就是这种典型走势图：
 
洞悉：
1、最后几天的排班可能有问题或者商品上新、陈列等问题，还有可能是员工状态松懈。
2、店铺最后几天在踩刹车，踩刹车的原因可能是已经或接近完成月目标，或者是完成本月目标一点希望都没有了......
3、店铺在转移销售，为下个月预留销售。常见手法是将最后几天的销售不录入系统，有的店铺甚至会将已经录入系统的订单做退货处理，等下月初才录入从而达到转移销售的目的。
4、销售追踪有问题，管理者没有从数据追踪到店铺的这种异常状态。很多基层的销售管理者只会追数字，不会管销售。
危害：
包括店铺管理失控，不利于销售最大化。销售数据混乱，不能反应真实的销售状态。我曾经对一个服装企业的月销售进行了分析，发现每月因为月末踩刹车和月初放松这两种现象就能影响当月2%左右的销售额。
方案：
1、制定转移销售的处罚制度
2、加强销售监管，尽量杜绝这种行为的发生，密切注意退货率这个指标。一经发现，轻者请“喝茶”，重者必须处罚，对于负有监管责任的督导、区域经理等也需要连带喝茶。
3、建立月末销售追踪制度，由专人做数据分析，专人做追踪。踩刹车不仅仅是店长的问题，有时候我们还要防止区域经理踩刹车，毕竟都是同一个利益共同体，所以需要专人或制度来追踪。
 ③每到月底最后几天，店铺80%销售额基本集中在两名店员身上
事实：
店铺一共10名店员，每个店员的目标都一样，但月末销售额主要集中在两位店员身上。数据反映这10位员工月末的销售数据都不正常。其实每个员工销售都正常，但是到月末的时候，其他8为员工都把自己的销售单用两名同事的名字录入公司POS系统。
洞悉：
1、这是店铺经常出现的“拼单”现象。本来是自己的销售，但是故意“算”成别人的业绩。
2、拼单的目的是为了绩效奖金最大化，在一些按照阶梯式提成的公司经常出现。案例中其他8位把自己的销售“贡献”出来，让其他两位能拿到最高比例的奖金，然后大家再根据实际销售额分奖金。
 
3、同样是销售追踪有问题，店长有问题（有领导责任，他在默许甚至主导这个事情），店长的上一级管理者有问题（没有及时发现这种问题并加以制止）
危害：
1、绩效考核失效，公司的绩效考核就变成了纯数字游戏。
2、人力成本增加，通过这种方法员工实现了收入的最大化，但是企业却多支出了绩效成本。
3、不利于销售最大化，大家不是在“冲”销售，而是在“拼”销售。
4、销售数据不真实，不能从销售数据来反应店铺员工的能力。
方案：
1、加强监管，建立处罚制度。
2、修改单纯的个人绩效考核规则，加入团队考核内容
3、培训销售管理者，销售追踪、销售监测等的能力，用数据说话。
④某店月初顾客退货率都比较高
事实：
月初退货率高，意味着其他时间相对正常。正常的顾客退货一般不会有这样的规律（特殊促销活动除外），这种情况显然是不正常的，极有可能是一种刷单后的调账行为。
洞悉：
1、上月底为了完成目标，有虚增销售的情况（例如：开空单入机，员工自行购买等）。为了账目能平衡，本月必须要将这些虚增的销售做退货处理。
2、“聪明”的店长一般不会选择月初集中退货，而是分散在一段时间中退掉，这样数据会好看一些。
危害：
1、绩效考核失效，刷单是一种害人害己的行为。
2、销售数据不真实。
方案：
1、时刻监控退货率这个指标。
2、制定退货流程，有些公司规定退货必须要自己的上级领导至少口头同意才可以。
3、月底突击实物盘点，需要注意的是有些店铺会把“虚增销售”的货藏起来。 
⑤某店每月的退货率都比其他店铺的退货率高好几倍
事实：
一种情况是确实这个店铺的退货率就高于其他店铺。还有一种情况就是数据造假，利用退货来达到某种个人目的。不管什么情况，从数据上来看就是高于其他店铺。接下来我主要阐述非正常的情况。
洞悉：
1、商品配货不合理以及卖场的消费群体不同都可能造成退货率比较高。这属于相对正常的情况。
2、员工利用退货来赚取商品促销前后的差价。例如某个商品昨天原价，今天打8折促销，有的员工就会把含这个商品的原价订单退掉，然后再按促销价格录入系统，中间的差价就归店员所有了。当然要实现这种动作首先必须选那些用现金支付的订单（因为有些卖场规定用信用卡的退货必须退回卡里面）。
3、前面2是利用原价-促销的时间差赚差价，有时候店铺员工还会利用促销-原价的时间差来反向赚差价。在促销期间选择那些好卖的商品提前“埋单”，就是自己购买，等促销结束后卖给正价购买的顾客（卖不掉还可以退回公司）。这种情况不会有退货这个动作，但是店员需要解决给顾客原价购物小票这个问题（这点保密不剧透，避免把大家教坏了）。当然如果遇到顾客自己来真的退货就可能暴露，所以经常是店铺有组织的集体作弊。
危害：
1、最大的危害是绩效考核失效，前面几种情况下的绩效失效店员只能赚到小钱，而这个退货赚的可是大钱。如果店铺员工通过这种差价拿到的收入远高于绩效收入时，绩效考核就形同虚设。
2、目标管理失效，店员不会把目标当成一回事儿，只要不会被炒鱿鱼就行。
3、销售数据混乱且不客观。
方案：
1、时刻监控退货率这个指标，最好每天统计退货率。特别是注意那些促销商品有退货的情况。
2、制定退货流程，建立退货的预警机制。
3、对嫌疑店铺进行突击实物盘点。
⑥某店这两年店长和8名员工非常稳定，没有离职也没有新加入的
事实：
事实很清楚，员工稳定，感觉也很团结的样子，实际上就是抱团。
洞悉&危害：
零售业是需要激情的，员工需要经常PK的，所以过度的稳定其实是不好的。危害就是员工容易惰性、没有危机感，缺乏活力和竞争力。从而不利于销售的最大化。
方案：
1、通过数据分析找到8名店员中的短板（完成率低或刺儿头），将这个店员调离或辞退。
2、给这个店铺补充一条鲶鱼型的员工来激活这个团队（不懂的可以百度鲶鱼效应）。
3、对于店长可以选择保留或调离本店。 
⑦某服装店2015年1-6月42%销售额来源于5张VIP卡的消费
事实： 销售太集中了，很明显这42%的销售额不是来自于真实会员顾客的销售，同时5张会员卡是掌握在店铺自己手里的。一般零售企业的会员卡都有打折和积分功能。我曾经问过一个有此现象的店长，她给我的回答相当官方：
店长：有的顾客嫌我们的衣服贵，我们店铺办张公用卡正好帮顾客打折，这样他们就能购买了。好处是提高了店铺的成交率从而提高店铺的销售额。
这个回答滴水不漏，并且是站在公司的立场来考虑问题的。实际上呢？
洞悉：
1、店员利用会员卡赚取积分，年底兑换礼品自用。
2、店员利用会员卡的打折功能赚差价。即卖给顾客是原价，而录入系统的是打折后的会员价。
3、说明企业运营管理者不关心会员销售，不然不会不发现这种情况。
4、店铺被设定了不合理的会员贡献率指标，店长只能用这种方法达成该目标。
危害：
1、员工没有积极性去拓展新会员顾客，从而造成销售增长有问题。
2、绩效考核失效。如果通过赚取差价拿到的收入大于绩效收入的话，绩效考核就形同虚设。
3、会员顾客数据失真，需要剔除掉这些数据才能进行会员数据分析。
4、对真实的会员顾客不公平，因为非会员实际也能享受会员待遇（如果店长真单纯的就是为了给顾客发福利的话，这种情况成立）
方案：
1、追踪会员贡献率异常的店铺，挖掘是否有异常会员卡（消费频次异常）的消费。
2、定期将异常会员卡做销户处理。有的公司会采取给异常卡的顾客打电话确认的方式来追踪，这不是一个好的办法，“聪明”的店长会留自己熟悉的人的手机号。
3、将有赚差价行为的店员开除。
⑧今年新开会员卡是去年的两倍，但是会员销售贡献率却是下降的
事实：
这两个指标一般是实施会员卡制度的公司比较重视的指标。新会员卡增长数据相当不错，店铺推销会员卡的能力值得肯定。销售贡献率下降说明会员质量堪忧。
洞悉：
1、会员卡质量在下降，有些企业有开卡指标，店铺完不成是要扣奖金的。所以“聪明”的店长就自己任性的开卡，有真实的也会有虚假的会员卡存在。
2、会员维护有问题，开了卡之后没有把会员维护回店铺复购。
3、会员流失现象严重，流失率增加，有效会员卡总数在下降。开卡再多，如果会员不回来消费就等于0。
危害：
1、通过会员拉动销售提升会出现问题。
2、有效会员资产在流失，严重的会影响到会员卡制度本身。
3、虚假会员卡会造成会员数据失真。
方案：
1、设定合理的门店会员开卡指标。
2、加强会员营销，提高会员的回购率。
3、关注会员流失率数据，对流失率高的店铺进行整顿。
4、加强会员的数据分析。
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3. 零售行业的大数据分析该怎么去做？有案例之类的可以参考吗

零售行业由于低毛利的特点，要求必须更加精细化地管理。
零售经营利润=门店数量×均店销售额×毛利率-存货成本-房租成本-人员成本-管理成本
将以上利润指标进行拆解，观远数据相应地从战略计划、门店运营、商品运营、市场营销、顾客关系（会员管理）、全渠道运营、人力资源、财务分析等环节进行流程优化，覆盖目标的制定、实施、评估和分析改善，构建基于数据能力的持续改善循环模型，实现产品与服务增值。
一、战略计划

二、门店运营

三、商品运营

四、市场营销

五、顾客关系（会员管理）

六、全渠道运营

七、人力资源

八、财务分析

4. 零售大数据营销 重点关注过程性数据

零售大数据营销：重点关注过程性数据
  什么是大数据营销？大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，主要应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，但却可以作用于互联网行业和非互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。
　　大数据时代：大数据营销是大势所趋
　　以往企业做营销宣传基本是一对多的模式，即选定一个大的平台，在这上面做营销推广，利用平台优势去影响更多的用户。这样的广告效果在早先还是比较有效，但是随着用户接受内容的渠道和生活习惯行为的变化，这样的粗放式营销手段已经对用户产生不了推动性效果。这时企业需要在有限的时间内，利用精准的营销内容来吸引目标消费者。
　　企业在以往会通过不同渠道收集到大量的用户数据，之前这样零散、独立的数据似乎对于企业作用并不大，但是现在大数据技术分析能力的加强，让企业可以通过这些数据对用户特征进行挖掘和分析。
　　在数据分析的基础上会得到用户的个性，帮助企业精准的定位受众目标用户，并针对每个个体消费者匹配个性化的推广营销内容，让营销内容更加有针对性，可以满足用户的需求，而不是和用户本身需求无关的内容，大大减少了用户的被骚扰感，正是因为这样越来越多的企业开始做大数据营销。但一些企业在这中间发现自己做的大数据营销似乎并不是很准确和有效，那么什么导致这样的结果呢？
　　过分追求结果性数据让企业忽略了重点
　　营销过程中数据分为结果性数据和过程性数据，而现在多数企业在做大数据营销的时候往往关注的是结果性数据，把结果性数据作为主导参考标准，导致很多企业在营销过程中大量的过程性数据被忽视，其实这样的过程数据对于营销依然十分重要。
　　那么，什么是过程性数据？什么是结果性数据？举个例子：假如你是卖手机的企业，你关心今年有多少人买了你的手机，这个就是结果数据，这个数据是你比较关心的。而这一年中买你手机的人都是什么样的，包括年龄阶段、职位等以及他们在买你手机时比较关注的点是什么；这里面有多少是你的新用户，有多少是你的老用户；是什么原因能够吸引来新的客户等等，这些都是过程性数据。
　　在大数据营销过程中，如若你只关注结果性的数据，而不关注对过程性数据的分析和利用，这就好比是你卖了手机，但你不知道你卖给了谁，就不会对你的产品定位有一个准确的把握，也不会对产品研发起任何的指导性意见，整个营销活动变的毫无意义，只是为了卖货而卖货的企业营销，对企业的长远稳定发展不会有任何推动指导作用。反过来，如果在营销活动中能把这些过程性的数据考虑进去，并进行记录，相信会让你的营销活动的转化率和投资回报率都会得到巨大的提升。
　　随着大数据挖掘和分析技术的发展和成熟，现在已经可以利用技术手段去追踪分析过程数据，并且不断进行优化，从而助力企业更好的开展营销活动，提升营销效率。例如信柏科技在做的线下实时场景化营销，就是基于大数据的挖掘和分析结果，根据消费者所处的环境以及其消费偏好，对其进行实时化的个性化营销信息推送，大大提升了营销效率。
　　因此，大数据背后蕴藏了我们所不可估量的价值，对于企业而言，大数据能够让其发现营销机遇，如潜在客户、新市场规律、回避经营风险等，根据用户的精准画像还可以及时调整营销策略和手段。但前提是，企业在运用大数据营销过程中一定不能一味的只追求结果性数据，只有充分利用好了过程性数据，才能收获令人满意的结果性数据。
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5. 大数据分析 零售业谋变新路径

大数据分析：零售业谋变新路径
   只有将客户数据转化为洞察，用数据指导营销计划和销售规划的制定，才能把这些冷冰冰的数字转化为客户亲密度，将零售商与客户紧紧绑定在一起。
　　数据显示，截止到2013年底，中国电子商务市场交易规模达10.2万亿，同比增长29.9%。在电商呈现如火如荼之势时，传统零售业受到挤压，线上线下遭遇截然不同：客流减少、业绩不佳、甚至被迫关闭门店……实体零售业经营陷入困局。面对来自电商的强烈冲击，实体零售商也开始思索如何谋变，进行了一系列新尝试。部分不甘沦为“试衣间”的零售商勇敢试水O2O，打通线上线下渠道。来自更多渠道的数据重塑商业模式的同时，也让零售商看到了其蕴含的商业价值。数据中的丰富客户洞察也推动了“以客户为中心”的业务转型。
　　大数据时代，亟待突围的零售商该如何在探索中把握先机，SAS公司结合国外零售商最佳实践给出了如下建议：
　　以客户为中心的数据驱动营销管理，从多种渠道获得成功转型
　　在技术的帮助下，零售商可以通过社交媒体、移动应用、定位服务和电子邮件等更多渠道与消费者交流。更多沟通桥梁也带来了更为丰富的客户信息，而仅仅获取这些信息是不够的，只有将客户数据转化为洞察，用数据指导营销计划和销售规划的制定，才能把这些冷冰冰的数字转化为客户亲密度，将零售商与客户紧紧绑定在一起。
　　1.梅西百货：有的话，只想说给你听
　　美国著名连锁百货公司梅西百货设立电商部门Macy’s.com，希望消费者无论在哪里，都能同步享受最新上市商品和促销活动，寻找购物魔力。Macy’s.com设立了互联网客户洞察部门，利用大数据分析改进个性化营销、广告策略等方面，迅猛发展在线渠道营销，从传统的线下经营成功转型为全渠道经营模式。面对激烈的竞争，Macy’s.com亟需关于客户偏好的更精准实时决策。梅西百货认为，获取跨越全渠道的客户洞察是提高顾客满意率和营收增长的关键。为了更高效地了解和评估在线营销活动对实体店销售额的影响，Macy’s.com采用SAS解决方案大大加强分析实力，自此改变了群发通用型电子邮件的低效营销方式，对客户进行更精细的分类，针对性地发送促销邮件。出乎意料的是，邮件发送频率的降低并没有减少网站访问量，邮件退订率反而减少了20%。
　　2.Harry & David：尝尝分析的甜头吧
　　在经历了经济衰退带来的业绩下滑之后，美国美食和礼物零售商领军Harry & David利用分析技术判断谁是目标客户，目标客户希望以何种方式以及何时接收促销信息以及哪类人群最有可能驱动销售额增长，从数据中理清未来发展的思路。在开始的几个月里，营销团队在获取顾客行为和偏好方面取得进展。一年内，在客户细分、客户生命周期和并发价值分析上更进一步。三年之内，Harry & David新的客户维系率上升了14%，顾客带来的销售额也增长了7个百分点，高质量忠诚客户增加了10%。使用SAS? Campaign Management之后，Harry & David获取了更多有价值的客户洞察，例如：通过导入外部数据和分析历史交易行为，他们得出了由社交网络渠道吸引而来的客户更值得进一步培养这一结论。客户档案建模和管理也为销售情况预测提供了可靠依据。由此，Harry & David尝到了数据分析的甜头，走上了数据驱动型的营销道路。
　　3.Chico’s：告别猜测，和直觉说再见
　　成衣女装零售商Chico’s FAS Inc.在全美境内拥有超过1000家门店。除了实体店外，Chico’s还通过商品目录和在线渠道开展营销活动。在面临行业衰退时，Chico’s决定好好利用多年积攒下来的客户信息，并由此驱动商业决策。但是，现实远比想象艰难，来自于Chico’s 旗下的多个品牌数据难以整合，且公司并不具备海量数据处理能力。相较于真实可靠的客户数据，营销人员更多倚赖的是直觉。Chico’s需要一个为管理和整合海量数据提供可靠追踪记录的系统，并希望业务人员在没有数据工作人员和程序员的情况下也能使用数据。Chico’s选择了随需应变解决方案：营销自动化（SAS? OnDemand：Marketing Automation）。这是一个包含了一整套预测分析和数据挖掘工具、允许营销人员计划、测试和执行任意规模营销活动的企业级解决方案。
　　该解决方案帮助Chico’s策划节假日促销活动。数据显示，在使用该解决方案后，Chico’s季度利润达到1700万美元，而在上一年同一季度中，Chico’s亏损了4200万美元。在营销自动化解决方案的帮助下，Chico’s将客户进行精细分类，并区别不同推广活动达到的效果。Chico’s将目标群体划分为三类，并采取相应行动：第一类顾客为希望第一时间购买新品的消费者。这类顾客能收到包括所有尺寸和价位商品、并标注出新品的商品目录和邮件。第二类顾客是热衷于折扣商品的顾客，Chico’s向这类顾客邮寄针对性更强的更薄的商品目录和促销传单。第三类为网站用户，Chico’s向线上客户推送符合其消费偏好的电子邮件。
　　一旦发现销售不佳的商品，Chico’s即可迅速调整促销策略。Chico’s挽回了更多的流失客户，成功率是此前的三倍。通过大数据分析，Chico’s从过往交易记录中鉴别更受欢迎的商品，并选择相应的促销手段。作为一家拥有多个品牌的零售商，通过判断消费者喜好，如今Chico’s能够通过策划促销活动引导某一品牌忠实顾客也能会光临旗下另一品牌，带来了更多潜在销售机遇。过去需要30天才能出炉的营销计划现在只需4天就能策划完成。团队也拥有了更快创造精准营销活动的能力。
　　通过大数据分析，零售商可以用过往交易记录指导营销活动，创造切实符合客户所需的深入人心的营销活动，用个性化的消费体验建立更紧密的客户关系，最终促进营收增长。
　　洞察中的精准预测，指导策略规划
　　从总结过去和观察现在中预测未来，是大数据的另一魔力。这也启发了零售商从一开始的供应环节就在大数据的指导下进行精准且具有可行性的需求预测，由此优化客户的购买体验。
　　DSW：7码还是9码，我知道！
　　不同于成衣的尺码灵活性，消费者在购买鞋类时必须选择合脚的尺码，这对鞋类零售商的供应体系提出了更高要求。美国鞋业零售巨头DSW利用SAS解决方案整合采购和供货系统。有了SAS解决方案的合理分配逻辑，DSW对于尺码供应有了更精准的判断。这让“按店铺所需分配尺码（size by store）”模型开发成为可能。从前，DSW实行统一标准供货，12箱包含各个尺码鞋子的包裹被寄送到各个门店。事实上，有的门店仅仅需要7码和8码的鞋子，而它们依然会收到6码和9码的货品。数据分析能够计算出在减少促销活动并且无缺货情况下每个地区所需的特定鞋码和款式货品数量和订单补给量，确保门店内供应充足的正确尺码货品，并能实现及时补货。门店运作更为高效，顾客更少等待，满意度也大幅上升。
　　减少IT开支，增加系统灵活性，高性能分析技术创造更高价值
　　大数据的蓬勃发展催生了具有高度灵活性的技术，例如可视化分析、高性能分析和云端应用等。得益于随需应变的高度灵活的技术，零售商大大减少了IT运营的开支，并从更高级的分析中获取了更有价值的洞察。
　　SM-MCI：“亚洲百货之王”的分析利器
　　“亚洲百货之王”SM集团旗下的SM Marketing Convergence Inc.（SM-MCI）运作着全菲律宾最大的客户忠诚度计划。这一计划中记录了每一名顾客在SM集团旗下购物中心消费中所获积分的情况，存储了超过十亿次的消费记录，却并未得到有效利用。SM-MCI需要一种可以促进销售，改善运营，同时也能增进顾客忠诚度的解决方案。最终，SM-MCI选择了融合内存分析技术和商业智能高级数据可视化的SAS可视化分析（SAS? Visual Analytics）解决方案。它不仅拥有无与伦比的统计计算能力和速度，还能通过直观的方式展示分析结果。在新变量添加时也不会产生多余的数据规划和提取转化加载流程。从更加深度的报告中，SM-MCI能够更加深入地了解消费模式，并鉴别趋势，以此来及时策划促销活动，传递更优质服务，提升顾客满意度，吸引新会员加入，发现有利可图的追加销售机会。
　　在发达国家，电子商务的崛起早已证明其对实体零售业的强烈冲击，而国外零售商们在对抗冲击中也累积了更多经验。这些实践经验带给近年来饱受电商威胁的中国实体零售商更多思考：云服务、数据可视化和Hadoop等新兴技术在零售业落地应用并发展迅猛，为行业注入了活力。
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6. 大数据助力中国零售业变革突围

大数据助力中国零售业变革突围
近年来，互联网技术改变着各行各业，零售行业自然难逃厄运。随着电子商务不断发展，消费者的购物习惯悄然生变。在中国，零售商、制造商、个体户等均可在淘宝网、京东商城这类三方平台开展电子商务业务，因此，消费者也有了更多选择和主动性，这给传统零售产业带来巨大的冲击。 　　“不仅是电子商务给零售业带来巨大冲击，还有不断上涨的租赁成本，人力成本，据我了解，今年零售业的运营成本上涨了近80%。另外一个重要的因素就是客流量变少了。”针对零售业遇到的困难，本网记者采访了意大利德利捷自动数据采集公司大中华区总经理章大胜，他从多方面向记者分析了影响零售业的重要因素。 　　作为零售行业的一分子，德利捷与零售业一样在思考着生存空间的大事，承担着行业发展的重责。 　　就零售业的未来，章大胜向记者分享了独到的见解：“零售业市场的需求非常复杂，传统的零售靠规模取胜已经过时了，发展电商是不可逆转的趋势，这里并不是传统零售与电子商务相对抗，而是两者应该向互动，零售业今后方向须得靠革命，也意味着零售业将会走向融合，并且是各领域各环节生态的合作。” 　　“同行的竞争带来的是革新，跨界竞争所带来的往往是革命，市场本身不是一块无限大蛋糕，零售业和电子商务的博弈始终是在社会消费品总额的框架内，同时受制于宏观经济走势的影响零售业和电子商务的博弈是新旧模式的竞争，但随着双方各自线上线下的融合，两种模式的差异化将越来越不清晰。两种模式的最终走向不是有模式本身决定，而是由社交模式的变化所决定。”接着，章大胜就重塑零售业的新格局给出了自己的观点。 　　专注服务贴近客户 　　从章大胜总经理分析影响零售业的原因来看，零售业要解决目前发展困局就得从降低成本、留住用户入手。 　　“零售业转型要从不同角度出发，最需要变革的还是观念。”章大胜这样表示到。 　　章大胜还说到：“降低成本可以通过提高工作效率、提高技术等手段实现，但回流客户就得重新定位消费者，了解客户需求，从用户心理出发，做到人性化。比如德利捷一直关注二维码一样，不仅要求产品质量，而且更多的是要求同事走到客户面前，让他们产品给他们带来真实满意的体验感受。” 　　“当然，关注服务是我们的优势，结合中国实际出发，设计具有中国元素的产品，根据用户的多变性提供更多的需求。而这些都不足以解决问题，重要的还是整个行业联合起来，合作分工，既有关注的服务，又有战略上的联盟，零售业良性的发展会促使整个行业上下游都走上正轨。”章大胜接着向记者这样介绍到。 　　大数据：为零售业发展注入新血液 　　“零售商为什么会选择参加一些行业会议？”章大胜向记者发出这样的疑问。 　　章大胜自问自答到：“行业会议给零售商们提供了一个平台，让他们有效避免同质化竞争，但不能完全。在此，我想说能为零售业带来活力的新事物：大数据。” 　　大数据是继云计算、物联网之后IT产业面临又一次颠覆性的技术变革。有分析称，大数据时代来临，行业变革才刚刚开始，未来前景广阔。 　　为此，章大胜指出：“基于大数据的业务模型将主导零售业后十年的格局，大数据对零售业破局具有重要作用，能够帮助零售商们筛选信息、迎接挑战，并且利用技术为客户提供解决方案。” 　　同时，章大胜再次表示：“消费者的需求呈个性化发展，零售商应该学会收集、储存和分析大量的数据，并发挥出这些数据的价值。” 　　“目前，通过软硬件集成设计的产品，德利捷能够提供大数据的获取、组织、分析、决策四个步骤的所有能力，帮助零售商事先捕捉顾客的关注点和需求。并且给出可执行的解决方案，帮助零售商回流客户。”章大胜向记者说到。 　　随着大数据应用、技术革新及商业模式创新，中国零售业也将迎来巨大的转变，不断破解发展难题。
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7. 有什么详细一点的营销大数据案例！

大数据营销之：餐厅菜单
对餐厅而言，顾客的喜好才是所有菜品的灵感来源。在餐饮企业中，有一个菜单调整原则叫——ABC法则。针对一年4次的菜单换新，选择以“ABC分析法”作为每次3-4次新研发菜品的依据。
1、收集各品类商品的年销售量、商品单价等数据。
2、对原始数据进行整理并按要求进行计算。如：计算销售额、菜品数、累计菜品数、累计菜品百分比、累计销售额、累计销售额百分比等。
3、制作ABC分类表。按销售额大小，由高到低对所有菜品按顺序排列，将菜品的原始数据（如：销售额、销售额百分比）和经过统计汇总的数据分别填入表格内（如：累计菜品数、累计菜品百分比、累计销售额、累计销售额百分数）。
4、以累计菜品百分数为横坐标，累计销售额百分数为纵坐标，根据ABC分析表中的相关数据，绘制ABC分析图，根据ABC分析的结果，对ABC三类商品采取不同的管理策略。
A类——新品——累计销售额占比60%-80%左右，约占总产品数10%-20%的比重。这类产品属于高成长型菜品，季节性特点较强，毛利较低，适合频繁的增加此类产品的价格促销。
B类——稳定性商品——累计销售额占比20%-30%左右；约占总产品数60%-70%的比重。属于中间力量，受关注商品，可适当增加此类产品的促销力度以此拉高毛利。
C类——目标删除商品——累计销售额占比5%-10%左右，约占总产品数10%-20%的比重。

8. 有没有一个有具体数据的大数据营销案例

百事可乐利用大数据分析签约吴莫愁
“百事可乐选择吴莫愁做代言，是通过大数据的高性能分析得出的结果。”事实上，吴莫愁一出道便颇具争议，但从大数据来分析，这些争议仅限于每位观众对她不同的感觉，而不是她自身的绯闻。在查看这些数据后，百事公司发现，吴莫愁具有相当高的美誉度，并且个性鲜明、带有很强的新生代印记，这成为百事选择吴莫愁的另一个要素。
通过大数据分析促成的这笔签约，也让双方获得双赢的结果。在成功代言百事广告的2013年，吴莫愁跻身“年度华语女歌手吸金榜”第一位，同时，“吴莫愁代言百事”的相关检索量快速攀升，从而带动了百事品牌关注度的增长。
参考：