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)中的決策者來說非常重要。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實(shí)現(xiàn)這些目的。

本文介紹了零售業(yè)中排名前10位的數(shù)據(jù)科學(xué)用例，讓你掌握最新的趨勢(shì)。

1.推薦引擎

事實(shí)證明，推薦引擎對(duì)零售商來說非常有用，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)篩選來獲取有價(jià)值的商業(yè)洞察。 通常，推薦引擎使用協(xié)同過濾或內(nèi)容過濾的模型來實(shí)現(xiàn)，主要考慮客戶過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

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。 零售商多年來一直從中獲利。

 

 

這個(gè)過程主要取決于梳理客戶交易歷史的大數(shù)據(jù)。消費(fèi)者未來的決策和選擇可以通過這個(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.保修分析

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)別索賠模式和有問題區(qū)域。 通過細(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.價(jià)格優(yōu)化分析

為客戶和零售商提供合適的價(jià)格是優(yōu)化機(jī)制帶來的絕佳優(yōu)勢(shì)。價(jià)格形成的過程不僅取決于生產(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.庫存管理

庫存涉及庫存商品以供將來使用。 庫存管理則是指在緊急時(shí)能使用的庫存商品。 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)的庫存和庫存策略。 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存數(shù)據(jù)。

出處：Active Wizards

譯者：DY

標(biāo)簽： 大數(shù)據(jù) 互聯(lián)網(wǎng) 互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù) 排名 數(shù)據(jù)分析

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