數(shù)據(jù)已被證實(shí)是零售行業(yè)的重要資源，數(shù)據(jù)對(duì)于商業(yè)中的決策者來(lái)說(shuō)非常重要。不同領(lǐng)域的大公司都在尋求利用數(shù)據(jù)的最佳方案。

零售領(lǐng)域發(fā)展非常的迅速，數(shù)據(jù)的應(yīng)用也相當(dāng)全面，例如零售商會(huì)分析數(shù)據(jù)并發(fā)展特殊的客戶畫像，以了解零售商TA的痛點(diǎn)。對(duì)大數(shù)據(jù)的全面分析可以影響甚至操縱客戶的決策，很多的訊息流與多渠道的觸及都用來(lái)實(shí)現(xiàn)這些目的。

本文介紹了零售業(yè)中排名前10位采用的商業(yè)數(shù)據(jù)分析用例，讓你掌握最新的趨勢(shì)。

①

事實(shí)證明，推薦引擎對(duì)零售商來(lái)說(shuō)非常有用，可以作為客戶行為預(yù)測(cè)的工具。 零售商傾向使用推薦引擎作為影響客戶意見(jiàn)的主要方式之一。 提供產(chǎn)品推薦使零售商能增加銷售額并主導(dǎo)消費(fèi)趨勢(shì)。

推薦引擎根據(jù)客戶的選擇調(diào)整推薦的內(nèi)容。推薦引擎利用大量的數(shù)據(jù)篩選來(lái)獲取有價(jià)值的商業(yè)洞察。 通常，推薦引擎使用協(xié)同過(guò)濾或內(nèi)容過(guò)濾的模型來(lái)實(shí)現(xiàn)，主要考慮客戶過(guò)去的行為或一系列的產(chǎn)品特征。例如人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，消費(fèi)偏好，需求，先前購(gòu)物體驗(yàn)等各類型的數(shù)據(jù)，都會(huì)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)算法納入模型中。

在構(gòu)建協(xié)作和內(nèi)容過(guò)濾關(guān)聯(lián)模型后，推薦引擎就可以根據(jù)客戶的偏好計(jì)算相似性指數(shù)，并相應(yīng)地提供商品或服務(wù)的推薦。 而向上銷售和交叉銷售建議則取決于對(duì)客戶的客戶畫像。

②

購(gòu)物籃分析被視為零售業(yè)中數(shù)據(jù)分析的經(jīng)典工具。 零售商多年來(lái)一直從中獲利。

這個(gè)過(guò)程主要取決于梳理客戶交易歷史的大數(shù)據(jù)。消費(fèi)者未來(lái)的決策和選擇可以通過(guò)這個(gè)工具大規(guī)模的進(jìn)行預(yù)測(cè)。了解籃子中的產(chǎn)品以及客戶所有喜歡，不喜歡和預(yù)覽記錄，對(duì)于零售商在貨架管理，價(jià)格制定和內(nèi)容放置方面都是相當(dāng)有幫助的。分析通常通過(guò)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行，需要事先將數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，轉(zhuǎn)換成以訂單為基礎(chǔ)的格式。在此基礎(chǔ)上，建立產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)聯(lián)系，并且進(jìn)一步應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行分析。這些分析有助于改善零售商的發(fā)展戰(zhàn)略和營(yíng)銷技巧，并且可以極大化銷售的效率。

③

零售領(lǐng)域中的保修分析包含監(jiān)控保修索賠，檢測(cè)欺詐活動(dòng)，降低成本和提高質(zhì)量等等。該過(guò)程涉及數(shù)據(jù)和文本挖掘，以進(jìn)一步識(shí)別索賠模式和有問(wèn)題區(qū)域。 通過(guò)細(xì)分分析能將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行的實(shí)時(shí)計(jì)劃，洞察和建議。

只要涉及處理模糊和密集的數(shù)據(jù)流，檢測(cè)方法就會(huì)非常復(fù)雜。通常分析會(huì)專注于檢測(cè)保修索賠中的異常情況。功能強(qiáng)大的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)可加快分析過(guò)程中的大量保修索賠。這是零售商將保修挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的情報(bào)的絕佳案例。

④

為客戶和零售商提供合適的價(jià)格是優(yōu)化機(jī)制帶來(lái)的絕佳優(yōu)勢(shì)。價(jià)格形成的過(guò)程不僅取決于生產(chǎn)的成本，還取決于TA客戶的消費(fèi)力和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的報(bào)價(jià)。數(shù)據(jù)分析工具將這個(gè)問(wèn)題提升到一個(gè)新的水平。

價(jià)格優(yōu)化工具包括很多不能公開的商業(yè)機(jī)密方式。但大致上從多渠道來(lái)源獲得的數(shù)據(jù)，能定義價(jià)格的靈活性，并且考量位置，客戶的個(gè)人購(gòu)買意愿，季節(jié)性因素和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的定價(jià)等因素，計(jì)算極值和頻率表，以進(jìn)行預(yù)測(cè)變量和利潤(rùn)響應(yīng)的變量評(píng)估和最優(yōu)分布分析。

該算法先假定客戶細(xì)分以定義對(duì)價(jià)格變化的響應(yīng)。因此可以回推出滿足企業(yè)目標(biāo)的成本。使用實(shí)時(shí)優(yōu)化模型，零售商有機(jī)會(huì)吸引客戶，保持關(guān)注度并實(shí)現(xiàn)個(gè)人定價(jià)方案。

⑤

庫(kù)存涉及庫(kù)存商品以供將來(lái)使用。 庫(kù)存管理則是指在緊急時(shí)能使用的庫(kù)存商品。零售商的目標(biāo)是在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間，適當(dāng)?shù)臈l件下，在適當(dāng)?shù)牡胤教峁┖线m的產(chǎn)品。在這些目標(biāo)下，零售商對(duì)庫(kù)存和供應(yīng)鏈必須進(jìn)行深入的分析。

強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，可挖掘個(gè)個(gè)要素和供應(yīng)鏈之間的模式與相關(guān)性。 通過(guò)不斷調(diào)整和開發(fā)參數(shù)和值，算法可以算出最優(yōu)的庫(kù)存和庫(kù)存策略。 分析師可以發(fā)現(xiàn)高需求的模式，并制定新興銷售趨勢(shì)策略，優(yōu)化物流并管理收到庫(kù)存數(shù)據(jù)。

⑥

數(shù)據(jù)科學(xué)對(duì)解決選址類型的問(wèn)題非常有效。通常為了解決這類型的問(wèn)題，需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)分析。

這里需要的算法很簡(jiǎn)單，但非常有效。分析師探索在線客戶的數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)非常關(guān)注人口的相關(guān)因素。而郵政編碼和位置的巧合，為理解市場(chǎng)潛力提供了基礎(chǔ)。此外，還可以考慮與其他店鋪的位置相關(guān)的特殊情境。分析師還可以進(jìn)行零售商的網(wǎng)絡(luò)分析。算法是通過(guò)連接所有這些關(guān)聯(lián)的點(diǎn)并且找到解決方案。零售商可以輕松地將此數(shù)據(jù)添加到其平臺(tái)，以豐富其其他領(lǐng)域的分析機(jī)會(huì)。

⑦

情感分析不是零售行業(yè)的新工具。但是自從數(shù)據(jù)科學(xué)開始流行后，它的金錢和時(shí)間成本已經(jīng)降低許多。如今，公司不再需要使用焦點(diǎn)小組和客戶調(diào)研來(lái)認(rèn)識(shí)客戶，機(jī)器學(xué)習(xí)算法就為情緒分析提供了足夠的基礎(chǔ)。

分析師可以通過(guò)從社交網(wǎng)絡(luò)和在線服務(wù)反饋收到的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行品牌與客戶間的情感分析，社交媒體資源也相對(duì)容易獲得。這就是為什么在社交平臺(tái)上進(jìn)行分析要容易得多。情感分析使用語(yǔ)言處理來(lái)跟蹤客戶的積極或消極詞匯。這些反饋成為服務(wù)改進(jìn)的背景。

分析師在自然語(yǔ)言處理，文本分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行情感分析，以提取正面，中性或負(fù)面的情緒表現(xiàn)。算法會(huì)檢視所有有意義的語(yǔ)言層，而所有被發(fā)現(xiàn)的情緒都會(huì)屬于某些類別或維度。最后的輸出結(jié)果是上述類別之一的情緒評(píng)級(jí)和文本的整體情緒表現(xiàn)。

⑧

品類分析已成為零售業(yè)務(wù)的重要環(huán)節(jié)。這類分析包含了增加產(chǎn)品銷售和推廣的絕大多數(shù)活動(dòng)和戰(zhàn)略。

品類分析技巧有助于通過(guò)各種渠道影響客戶的決策過(guò)程。商品輪替有助于保持產(chǎn)品的新鮮和更新。精美的包裝和品牌保留了客戶的注意力，增強(qiáng)了視覺(jué)吸引力。在這種情況下，大量的數(shù)據(jù)科學(xué)分析仍然在幕后推波助瀾。

商品推薦機(jī)制通過(guò)數(shù)據(jù)獲取對(duì)客戶的特殊洞察并將客戶形成優(yōu)先級(jí)，同時(shí)考慮季節(jié)性，相關(guān)性和趨勢(shì)等因素。

⑨

在零售業(yè)中，客戶生命價(jià)值（CLV）是客戶在整個(gè)客戶與公司業(yè)務(wù)關(guān)系中對(duì)公司的利潤(rùn)總值。通過(guò)直接購(gòu)買的方式，可以獲得兩個(gè)客戶生命分析中的重要指標(biāo)：歷史銷量和預(yù)測(cè)銷量。

所有預(yù)測(cè)都是根據(jù)最近交易的過(guò)去數(shù)據(jù)進(jìn)行，定義和分析一個(gè)品牌內(nèi)客戶生命周期的算法也是這樣進(jìn)行。通常，CLV模型收集，分類和清理有關(guān)客戶偏好，消費(fèi)，最近購(gòu)買的細(xì)節(jié)和行為的數(shù)據(jù)，以將其構(gòu)建到模型中。處理完這些數(shù)據(jù)后，我們可以得到現(xiàn)有客戶和潛在客戶估計(jì)價(jià)值的線性方程。該算法還可以發(fā)現(xiàn)客戶特征與其選擇之間的相互依賴關(guān)系。統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用有助于確定客戶的購(gòu)買模式，直到他或她停止購(gòu)買為止。數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)幫助零售商了解客戶進(jìn)行服務(wù)改進(jìn)和對(duì)于優(yōu)先級(jí)的定義。

⑩

反欺詐的檢測(cè)是零售商的挑戰(zhàn)性之一。欺詐檢測(cè)的主要目的是為了防止巨大的經(jīng)濟(jì)損失。但這也只是冰山一角，因?yàn)楦鶕?jù)報(bào)告指出，客戶還可能會(huì)遭受退貨和交付類型的欺詐，權(quán)利濫用，信用風(fēng)險(xiǎn)以及許多其他欺詐案件，這些案件只會(huì)破壞零售商的聲譽(yù)。一旦成為這種情況的受害者，可能會(huì)永遠(yuǎn)破壞客戶的寶貴信任。保護(hù)公司聲譽(yù)的唯一有效方法是比欺詐者領(lǐng)先一步。大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供對(duì)活動(dòng)的持續(xù)監(jiān)控，并確保檢測(cè)欺詐活動(dòng)。

為欺詐檢測(cè)而開發(fā)的算法不僅應(yīng)識(shí)別欺詐并杜絕其發(fā)生的機(jī)會(huì)，還應(yīng)預(yù)測(cè)未來(lái)的欺詐活動(dòng)。這就是為什么深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被證明是如此有效的原因。這些平臺(tái)應(yīng)用常見(jiàn)的降維技術(shù)來(lái)識(shí)別隱藏的規(guī)律，并用來(lái)標(biāo)記活動(dòng)和歸類欺詐的交易。

在欺詐檢測(cè)方案中使用數(shù)據(jù)分析機(jī)制帶來(lái)了好處，并在某種程度上提高了零售商保護(hù)客戶和公司的能力。

數(shù)據(jù)科學(xué)滲透人類生活的各個(gè)領(lǐng)域。這些零售公司利用不同的數(shù)據(jù)分析模型，增強(qiáng)客戶的購(gòu)物體驗(yàn)，分析和處理所有交易，電子郵件和搜索查詢，與歷史的購(gòu)買記錄等，以優(yōu)化營(yíng)銷移動(dòng)和銷售過(guò)程。