零售行业大数据场景应用
来源：华拓网
零售行业大数据场景应用
零售行业比较有名气的大数据案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事，以及Target通过向年轻女孩寄送尿布广告而告知其父亲，女孩怀孕的故事。沃尔玛是大数据分析应用的先锋，其拥有全世界第二大规模的数据仓库，第一大规模数据仓库的拥有者是美国政府。
零售行业可以通过客户购买记录，了解客户关联产品购买喜好，将相关的产品放到一起增加来增加产品销售额，例如将洗衣服相关的化工产品例如洗衣粉、消毒液、衣领净等放到一起进行销售。根据客户相关产品购买记录而重新摆放的货物将会给零售企业增加30%以上的产品销售额。
零售行业还可以记录客户购买习惯，将一些日常需要的必备生活用品，在客户即将用完之前，通过精准广告的方式提醒客户进行购买。或者定期通过网上商城进行送货，既帮助客户解决了问题，又提高了客户体验。
电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，电商网站内推荐引擎将会依据客户历史购买行为和同类人群购买行为，进行产品推荐。市场上推荐引擎的产品转化率一般在6%-8%，很少有超过8%以上的转化率。
电商行业的巨头天猫和京东，已经通过客户的购买习惯，将客户日常需要的商品例如尿不湿，卫生纸，衣服等商品依据客户购买习惯事先进行准备。当客户刚刚下单，商品就会在24小时内或者30分钟内送到客户门口，提高了客户体验，让客户连后悔等时间都没有。
电商的数据量足够大，数据较为集中，数据种类较多，其商业应用具有较大的想象空
间。包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、消费行为的相关度、消费热点等。依托大数据分析，电商可帮助企业进行产品设计、库存管理、计划生产、资源配置等，有利于精细化大生产，提高生产效率，优化资源配置。
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