本文摘要：数据驱动的零售业发展迅速。
数据驱动的零售业发展迅速。大数据时代已经到来，互联网技术逐渐成熟，消费也升级了。零售业也发生了巨大的变化，从1.0到4.0的“新零售”时代。对于传统零售业来说，更倾向于新零售商/商品/市场的营销模式，而新零售业态更倾向于创新供给/需求/联系的模式。
突破运营瓶颈的最佳选择是大数据运营。这里的大数据不仅仅指数据量，更侧重于算法逻辑，支持各个层次、各个维度的新零售。
互联网零售巨头阿里给出的定义是，新零售是一种以消费者体验为中心、以数据为驱动的泛零售形式。大数据的先天优势零售企业如何才能获得精准的客户？必须通过客户成本低、数据采集容易、大数据传递准确等先天优势，这是吸引零售企业的关键。有必要建立一个以数据为中心的规划模型，准确定位和识别消费者，探索市场和未来的增长趋势。
在以用户为中心的商业生态中，客户画像分析和客户关系尤为重要。通过对客户进行全方位、多组织的分析，可以挖掘更深层次、更有组织的潜在需求，并不断满足这些需求，从而提高客户忠诚度。零售企业需要建立专有渠道，创建自己的“数据系统”，积累和分析用户信息和消费习惯的数据，将线上线下、内部数据和外部数据交织在一起，最终实现系统成长。
典型案例分析——沃尔玛沃尔玛有一个覆盖沃尔玛所有线下业务数据的系统。网上商城电子数据和社交媒体应用数据相互整合互动，数据库不断沉淀和拓展。
在做出决定之前，沃尔玛会对数据进行分析，以最大限度地降低执行成本，并探索新的消费机会。沃尔玛凭借线上线下的结构买断了线上线下的数据，实现了用户数据的闭环采集、更新和使用。比如，杰克是沃尔玛的高级会员，沃尔玛的信息系统记录了他最近五年的购物品种、数量、型号、时间、付款方式、商品配送、会员卡、地址、联系方式等信息，甚至还有杰克在购物过程中的监控视频、门禁数据等其他线下消费信息。
在Jack手机自动连接沃尔玛wifi的瞬间，手机和iPad会吸收沃尔玛发来的电子优惠券信息、产品推荐等信息，Jack在沃尔玛网上商城收集的80%的产品，甚至每个物品都在商城里标注了详细的位置、通路等信息。杰克按照推荐购买产品后，他的数据再次传输到数据库，并进行新一轮的更新，以此类推。重构零售大生态大数据，具有检查、收集、分析客户信息和消费特征，根据数据决定运营方案，在准确的时间、合适的渠道和促销内容上为消费者选择准确的运营，从而提高消费转化率的功能。
最后，降水数据将保存在数据中心，产生详细的热情，从不整合、分析和支持新一轮营销活动，始终专注于“数据驱动”，从消费到数据。随着大数据和智能技术的不断结合，新零售行业发生了前所未有的变革。
未来的新零售企业将是高效、智能的企业，为消费者提供个性化、无缝链接的购物和服务体验。商业模式的更多价值来自大数据，新的零售运营将更加准确和智能。新零售企业推进数字化转型势在必行。
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