Alibaba's "New Retail" Explained
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來源：飞行汽车
現在已經進入了大數據時代，所有的企業必然，在未來會觸碰到大數據。
零售行業實際上是最早觸碰大數據的，而且也是在所有行業中對大數據非常敏感的一個行業。
銷售商品曾經很簡單：能夠賺取最大利潤的零售商，往往對消費者的購買趨勢，能夠最快做出反應。
不過自從所有零售商，都開始採取相同的手段，由於他們互相爭搶的消費人群相同，利潤也就不再那麼容易賺取了。
而大數據正在逐步改變這種現象，促進零售業的發展。如今的零售商，很多都會在搶購熱潮來臨之前，使用大數據來預測趨勢和判斷庫存量。
目前零售行業大數據應用
用戶畫像功能
透過對大量的用戶數據進行分析，把它進行分類，比如說年齡、性別、文化、收入，還有消費者的喜好。
對消費者進行數據的建模和分析，幫助企業準確的對用戶進行定位，進而引導銷售。
消費者分析
通過對社交大數據的研究，更好的瞭解客戶，對於產品各個方面的感受，所帶來的一些觀點、評價、意見，提高客戶的購物感受。
動態定價
現在國外越來越多零售行業，開始使用電子貨架標籤，這樣透過線上線下價格數據的調整，使電子標籤的普及，使動態定價成為了可能。
具體來說，零售企業大數據分析應用，可以歸納為如下幾個方面：
在智慧的客戶體驗領域的全方位的顧客洞察、提升客戶服務、基於位置的行銷和服務、以及精準行銷；
在智慧的商品管理和供應，聯網路領域的供應鏈優化和商品優化;
以及在智慧的運營領域的財務管理、勞動力管理和防損 / 防偷盜管理。
零售企業已經充分意識到，大數據分析對其未來業務發展的策略意義，將大數據分析，作為向未來轉型升級的核心驅動力。
零售大數據的現狀和挑戰
零售行業的大數據分析，處於剛剛起步的階段，相當一部分企業還未開始考慮使用大數據分析，或僅僅進行概念討論和計劃。
在少數已開展大數據項目的企業中，應用範圍、方式也處於早期狀態，大數據的實踐剛剛起步。
然而，也有一部分領先的零售企業，已經在利用大數據應對明確的業務挑戰。
零售企業目前主要利用大數據分析，進行精準行銷和客戶洞察。但是，這同時也是零售企業表示，最需要利用大數據提升的兩個領域。
數據分析方法，按照由淺至深的程度，可以分為以下五個種類：
描述性分析
從歷史交易數據中分析過去，反映出已經和正在發生什麼；
診斷性分析
瞭解發生的原因，分析為什麼發生；
預測性分析
預測未來，指出什麼可能發生;
規定性分析
在分析過去和預測未來的基礎上對行為的指導，即建議應該採取什麼行動。
以上分析均為靜態，而認知性分析與之不同。
認知性分析
通過交互式學習的方式，讓分析能力逐步成長、逐步提高認知的過程。
在這個瞬息萬變的大數據時代下，每天產生大量有價值的數據資源，數據分析也跨入認知分析的新階段。
零售企業希望在未來，使用更多樣化和更先進的數據分析方法，特別是診斷性、預測性和規定性分析，並將嘗試認知性分析。
大數據幫助零售企業實現價值
大數據主要透過以下三個方面，幫助零售企業提升自我，創造價值。包括：
1. 打造智慧的購物體驗；
2. 構建智慧的商品管理和供應鏈網路；
3. 以及實現智慧的營運。
大數據對零售企業的主要作用
提高市場定位的準確度
市場定位，對品牌發展的重要性不言而喻。透過對海量數據的獲取與分析，對零售行業的市場佈局、市場需求情況、競爭對手的發展進度等進行把握。
根據數據分析結果，不斷完善自身的產品經營方式，突出品牌的差異化特徵，實現精準的市場定位，在長期營運過程中，逐漸累積用戶基礎。
有助於社群行銷
近年來，各類資訊社群平台紛紛崛起，以文字、圖片、音視訊等形式承載的資訊，可以透過多元化管道進行傳播，其每日的資訊分享數量，可達到千億級。
這些資訊中就包含著商家發展、消費者行為、產品反饋、商品搜索、訂單處理、市場價格走向等相關內容。
零售企業可採用整合方式，對數據資源中蘊藏的商業價值，進行挖掘。
為零售企業管理提供技術支持
在進行需求預測時，零售企業要在獲取海量數據的基礎上，運用數學模型，對消費者的內在需求進行挖掘。
同時，還要對各個細分市場的價格變動，與產品銷售情況，進行科學合理的推測，當市場出現供需不平衡的問題時，企業可對產品價格進行調整，緩解市場供需之間的矛盾。
另外，企業還可以根據各個細分市場的需求情況，來設定商品價格。
敏感度分析，能夠幫助企業找到價格變動的合理範圍，進而對各個細分市場因價格變動，引起的變化進行分析，在企業自身收益與市場接受度之間，找到最佳平衡點。
幫助企業把握市場需求
很多消費者已經習慣於在產品使用後，透過社群媒體平台對產品的功能、設計、品質、優勢與不足等等進行評價，這其中包含了用戶的相關需求資訊。
零售企業應該對平台上的數據資源進行獲取，對海量數據進行儲存與管理，通過深度分析。
對數據中包含的用戶消費特徵、消費習慣、對產品的期待等進行提取，並在此基礎上實現產品優化。
同時，還要不斷完善自身的服務體系，升級消費者的購物體驗，進而提高企業的利潤所得。
總結
零售企業重視並認可大數據分析，對企業發展的策略意義。
零售企業需要從打造智慧的購物體驗，構建智慧的商品管理和供應鏈管理，以及幫助實現智慧的營運這三個方面，規劃大數據分析的策略和實施路徑。
另外，大數據分析與雲計算，行動和社交化是緊密結合，互相依託的。零售企業需要全面規劃，面向未來的大數據策略，將大數據分析作為助力零售企業，向未來轉型升級的核心驅動力。
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