洪奕

內(nèi)容摘要：大數(shù)據(jù)技術(shù)在改變消費(fèi)結(jié)構(gòu)和創(chuàng)造消費(fèi)需求上發(fā)揮著關(guān)鍵性作用，是零售企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的必然趨勢，是提升市場競爭水平的核心要素。大數(shù)據(jù)分析為零售業(yè)的商品消費(fèi)提供了多屬性功能篩選和個(gè)性化需求定制，在商品優(yōu)化和供應(yīng)鏈完善上發(fā)揮著十分顯著的作用，大數(shù)據(jù)運(yùn)營和構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)是零售企業(yè)進(jìn)行應(yīng)用實(shí)踐的主要方向?；诖髷?shù)據(jù)在零售企業(yè)的精準(zhǔn)營銷、全方位洞察客戶、商品優(yōu)化和供應(yīng)鏈管理等方面的巨大作用，零售企業(yè)的商業(yè)價(jià)值實(shí)現(xiàn)路徑從為消費(fèi)者提供商品使用和服務(wù)價(jià)值的傳統(tǒng)商業(yè)模式，逐漸向企業(yè)的智慧運(yùn)營、智慧供應(yīng)鏈優(yōu)化及商品管理、消費(fèi)者的智慧購物體驗(yàn)轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 零售企業(yè) 價(jià)值實(shí)現(xiàn) 智能化

引言

隨著大數(shù)據(jù)中云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的興起和應(yīng)用，零售企業(yè)傳統(tǒng)的商業(yè)模式和商業(yè)價(jià)值都受到了巨大沖擊，主要體現(xiàn)在零售企業(yè)的組織運(yùn)營模式優(yōu)化和消費(fèi)者消費(fèi)偏好變革等方面（張晞，2016）。從線下傳統(tǒng)零售企業(yè)的商業(yè)價(jià)值實(shí)現(xiàn)路徑來看，為消費(fèi)者提供商品使用和服務(wù)價(jià)值的傳統(tǒng)商業(yè)模式在大數(shù)據(jù)助力下，不斷向企業(yè)的智慧運(yùn)營、智慧供應(yīng)鏈優(yōu)化及商品管理、消費(fèi)者的智慧購物體驗(yàn)轉(zhuǎn)型。大數(shù)據(jù)背景下的零售企業(yè)對(duì)市場消費(fèi)信息的反饋和消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)化的數(shù)據(jù)管理，從銷售商品的價(jià)格、質(zhì)量、消費(fèi)者購物途徑及商品功能組合等多個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行適時(shí)調(diào)整，促進(jìn)零售企業(yè)更高效的實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。大數(shù)據(jù)主要通過以下因素影響零售企業(yè)的商業(yè)價(jià)值實(shí)現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)改變消費(fèi)結(jié)構(gòu)。零售企業(yè)的商業(yè)價(jià)值體現(xiàn)在市場消費(fèi)者的商品和服務(wù)消費(fèi)上，大數(shù)據(jù)的運(yùn)用改變了人們的消費(fèi)模式和消費(fèi)習(xí)慣，顧客購物體驗(yàn)及購物心理等成為商品銷售中的重要影響因素（傅志華，2015）。從消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣來看，零售行業(yè)種類繁多的商品，為市場上的消費(fèi)者帶來了購物選擇和商品信息獲取渠道的困難，商品種類在大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上可以進(jìn)行高效、科學(xué)的匯總，并根據(jù)商品的使用功能、價(jià)格及顧客滿意度等屬性向消費(fèi)市場進(jìn)行關(guān)鍵信息的傳遞，消費(fèi)者的購買決策更多受到消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)偏好的數(shù)據(jù)影響，零售企業(yè)傳統(tǒng)“填鴨式”的銷售策略將難以適應(yīng)數(shù)據(jù)化結(jié)構(gòu)的消費(fèi)市場（惠琳，2014）。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”與零售企業(yè)的結(jié)合發(fā)展，消費(fèi)者的購買消費(fèi)渠道越來越多，因此對(duì)購物渠道和支付途徑的快捷便利等要求越來越高，在零售企業(yè)電子商務(wù)模式下，更容易實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者對(duì)商品和服務(wù)的多屬性功能篩選和個(gè)性化需求定制，提高了消費(fèi)者的購物體驗(yàn)感。同時(shí)，零售企業(yè)通過對(duì)消費(fèi)者購買商品關(guān)聯(lián)性功能的大數(shù)據(jù)分析，可以引導(dǎo)市場沖動(dòng)式的消費(fèi)行為。零售企業(yè)在銷售環(huán)節(jié)通過對(duì)商品功能的互補(bǔ)性搭配，進(jìn)行各類線上線下的促銷活動(dòng)，都建立在對(duì)消費(fèi)者購物行為的大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上，消費(fèi)者在信息不對(duì)稱情況下，容易產(chǎn)生某個(gè)節(jié)點(diǎn)上的沖動(dòng)和集中式消費(fèi)行為，例如電商的“雙十一”、“雙十二”等大型促銷活動(dòng)。

大數(shù)據(jù)創(chuàng)造消費(fèi)需求。一方面，零售企業(yè)可以通過大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行消費(fèi)市場的細(xì)分和消費(fèi)者的深層次挖掘。大數(shù)據(jù)背景下，零售企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)助力下能夠快速建立起消費(fèi)數(shù)據(jù)庫，對(duì)消費(fèi)群體進(jìn)行商品價(jià)格偏好、功能偏好及購物體驗(yàn)偏好等多維度的細(xì)化，并針對(duì)不同消費(fèi)偏好的顧客進(jìn)行有針對(duì)性的商品信息推送和營銷，創(chuàng)造新的市場消費(fèi)需求。例如，天貓、京東及亞馬遜等電商都會(huì)對(duì)有消費(fèi)行為的數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄和比對(duì)，在微分化的數(shù)據(jù)分析上為消費(fèi)者呈現(xiàn)偏好性較強(qiáng)的商品，并對(duì)消費(fèi)明顯的群體行為和消費(fèi)反饋向其他消費(fèi)者推薦，在顧客的從眾消費(fèi)心理中引導(dǎo)新的購物行為，創(chuàng)造新的市場商業(yè)價(jià)值（王克富，2015）。另一方面，大數(shù)據(jù)“了解”消費(fèi)者的個(gè)性化和實(shí)時(shí)需求。零售企業(yè)通過對(duì)消費(fèi)行為中的交易數(shù)據(jù)（購買頻率、周期等）和交互數(shù)據(jù)（反饋評(píng)價(jià)）進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建的充實(shí)性消費(fèi)形象可以更加準(zhǔn)確的反應(yīng)顧客對(duì)商品的價(jià)值需求，提高顧客的購物體驗(yàn)。在目前消費(fèi)移動(dòng)終端普及度越來越高的現(xiàn)狀下，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)定位消費(fèi)者的地理位置來及時(shí)獲取消費(fèi)者的消費(fèi)信息，并進(jìn)行附近同質(zhì)產(chǎn)品商家的推送，能夠創(chuàng)造新的消費(fèi)需求。

零售企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀

零售企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的探索和應(yīng)用需要結(jié)合云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和社交化等多個(gè)技術(shù)要素，對(duì)消費(fèi)者購物體驗(yàn)、企業(yè)運(yùn)營和供應(yīng)鏈管理等層面進(jìn)行系統(tǒng)科學(xué)的規(guī)劃，提升企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)中的核心競爭水平。鑒于我國官方對(duì)零售企業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用上的統(tǒng)計(jì)調(diào)查較少，本文參考中國ECR委員會(huì)和IBM商業(yè)價(jià)值研究院對(duì)零售企業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用調(diào)研結(jié)果，分析大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)零售企業(yè)商業(yè)價(jià)值的現(xiàn)狀。

目前我國零售企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的開發(fā)和應(yīng)用總體上處于起步階段，更多零售企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的探索僅僅停留在概念層面，只有少部分在電子商務(wù)業(yè)務(wù)發(fā)展上進(jìn)行了大數(shù)據(jù)實(shí)踐（陳曉、孫韜，2015）。從零售企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)分析的組織狀態(tài)來看，已經(jīng)在企業(yè)內(nèi)部構(gòu)建了完善的數(shù)據(jù)部門并進(jìn)行范圍規(guī)?；\(yùn)營的屬于零售行業(yè)中的領(lǐng)先地位，占比為13%；其他已經(jīng)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用上進(jìn)行組織實(shí)踐，體現(xiàn)在運(yùn)用大數(shù)據(jù)處理明確的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)，占20%，其組織實(shí)踐的特征是企業(yè)內(nèi)部的大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)及應(yīng)用，通過若干個(gè)部門共同完成，例如IT部門進(jìn)行研發(fā)，然后運(yùn)營部門試點(diǎn)，最后轉(zhuǎn)化成銷售部門的營銷策略。除此之外，67%的零售企業(yè)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐上剛剛起步，如圖1所示，已經(jīng)組織開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用的試點(diǎn)占比為13%，正在發(fā)展大數(shù)據(jù)分析戰(zhàn)略的企業(yè)占21%，正在進(jìn)行大數(shù)據(jù)概念探討的企業(yè)占17%，從未考慮過大數(shù)據(jù)分析的企業(yè)占16%。

通過對(duì)正在使用大數(shù)據(jù)應(yīng)對(duì)明確的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)組織類型，和在組織范圍內(nèi)應(yīng)用大數(shù)據(jù)組織類型的零售企業(yè)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，精準(zhǔn)營銷、全方位顧客洞察、商品優(yōu)化和供應(yīng)鏈完善是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要業(yè)務(wù)。有47%的零售企業(yè)在大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上解決商品的營銷問題，制定精準(zhǔn)營銷方案，其中分類營銷和決策支持是大數(shù)據(jù)應(yīng)用最廣泛的業(yè)務(wù)。在分類營銷方面，大數(shù)據(jù)科學(xué)細(xì)分了市場的消費(fèi)層次，對(duì)目標(biāo)顧客和消費(fèi)群體進(jìn)行歸類，并篩選有用的消費(fèi)者信息進(jìn)行精準(zhǔn)營銷，同時(shí)從沖動(dòng)消費(fèi)、從眾消費(fèi)、個(gè)性化消費(fèi)和實(shí)時(shí)性消費(fèi)等角度充分挖掘深層次的市場需求；在決策支持方面，大數(shù)據(jù)為不同類別的零售商品銷售預(yù)期和周期進(jìn)行科學(xué)計(jì)算，促進(jìn)決策者制定符合市場消費(fèi)規(guī)律的生產(chǎn)周期，并根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的反饋對(duì)既定營銷策略進(jìn)行效果模擬，從而制定最優(yōu)的精準(zhǔn)營銷方案。有41%的零售企業(yè)借助大數(shù)據(jù)技術(shù)來全方位洞察顧客，通過統(tǒng)計(jì)消費(fèi)者消費(fèi)行為中的交易信息和交互信息，分析消費(fèi)者的消費(fèi)偏好和消費(fèi)習(xí)慣，并針對(duì)不同層次的消費(fèi)者進(jìn)行線上線下的對(duì)口商品匹配，深層次挖掘市場中的潛在消費(fèi)者。有24%的零售企業(yè)在運(yùn)營生產(chǎn)中采用了大數(shù)據(jù)技術(shù)，其中包括對(duì)商品生產(chǎn)狀態(tài)的監(jiān)控和分析、商品的質(zhì)量篩選、商品銷售的訂單預(yù)測等方面。有18%的零售企業(yè)在大數(shù)據(jù)協(xié)助下完善了商品的供應(yīng)鏈，對(duì)整個(gè)零售環(huán)節(jié)的倉儲(chǔ)、配送和下單等節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)信息化管理，并借助大數(shù)據(jù)調(diào)研和云計(jì)算來確定倉儲(chǔ)配送中心的選址問題。endprint

從零售企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用的反饋來看，完善供應(yīng)鏈已經(jīng)成為組織使用大數(shù)據(jù)應(yīng)對(duì)具體業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)中的經(jīng)常項(xiàng)目，企業(yè)目前最為迫切的是如何通過大數(shù)據(jù)來全方位的洞察客戶、優(yōu)化商品和精準(zhǔn)營銷，如何挖掘更深層次的市場價(jià)值。目前大數(shù)據(jù)分析全方位洞察客戶和優(yōu)化商品，需要零售企業(yè)形成完善的大數(shù)據(jù)生命周期，包括消費(fèi)者消費(fèi)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)整合、相關(guān)大型計(jì)算機(jī)軟件和硬件的配套分析和對(duì)數(shù)據(jù)方案的洞察執(zhí)行。從目前對(duì)客戶洞察的數(shù)據(jù)分析反饋結(jié)果來看，構(gòu)建零售企業(yè)大數(shù)據(jù)生命周期難度最大的節(jié)點(diǎn)，來自于獲取和整合數(shù)據(jù)方面，具體體現(xiàn)在市場消費(fèi)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中多源性導(dǎo)致的不準(zhǔn)確、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)整合困難及傳統(tǒng)信息架構(gòu)與數(shù)據(jù)收集存在矛盾等。在大數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)目前存在的主要問題是企業(yè)缺乏可信任的市場數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析軟、硬件落后和數(shù)據(jù)分析技能欠缺等。在數(shù)據(jù)方案的洞察執(zhí)行方面，零售企業(yè)運(yùn)營部門對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解讀和利用能力是主要的影響因素，另外在數(shù)據(jù)洞察后的行動(dòng)執(zhí)行能力上也存在一定欠缺。大數(shù)據(jù)分析在實(shí)踐應(yīng)用中的項(xiàng)目展示如圖2所示。

零售企業(yè)在大數(shù)據(jù)背景下的商業(yè)價(jià)值實(shí)現(xiàn)路徑

（一）零售企業(yè)在大數(shù)據(jù)背景下的發(fā)展方向

大數(shù)據(jù)技術(shù)在改變消費(fèi)結(jié)構(gòu)和創(chuàng)造消費(fèi)需求上發(fā)揮著關(guān)鍵性作用，是未來零售企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的必然趨勢，也是提升市場競爭水平的核心要素。大數(shù)據(jù)分析對(duì)零售業(yè)商品的消費(fèi)進(jìn)行多屬性功能篩選和個(gè)性化需求定制，在商品管理優(yōu)化和供應(yīng)鏈完善上發(fā)揮的作用十分顯著，因此零售企業(yè)的大數(shù)據(jù)運(yùn)營是一個(gè)發(fā)展的方向。大數(shù)據(jù)運(yùn)營中最關(guān)鍵的是如何利用數(shù)據(jù)分析形成目標(biāo)顧客的精準(zhǔn)運(yùn)營方案，在不斷細(xì)化的市場消費(fèi)結(jié)構(gòu)中，從消費(fèi)者的沖動(dòng)消費(fèi)、從眾消費(fèi)、個(gè)性化消費(fèi)和實(shí)時(shí)性消費(fèi)等角度充分挖掘深層次的市場需求，通過計(jì)算零售商品的銷售預(yù)期和周期，制定符合市場規(guī)律的最佳生產(chǎn)周期、庫存周期和物流配送周期，利用大數(shù)據(jù)分析結(jié)果支持領(lǐng)導(dǎo)層決策。

大數(shù)據(jù)背景下的零售企業(yè)可以為不同消費(fèi)偏好的顧客，進(jìn)行有針對(duì)性的消費(fèi)關(guān)鍵詞屬性商品信息的推送和營銷，通過對(duì)商品功能屬性互補(bǔ)的搭配銷售提升商業(yè)價(jià)值，因此構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)是零售企業(yè)的另一個(gè)發(fā)展方向。在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上，零售企業(yè)搭建企業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)平臺(tái)，整合和處理零售商品的大量信息，并向利益聯(lián)盟內(nèi)的企業(yè)提供大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，對(duì)不同企業(yè)同質(zhì)化屬性商品進(jìn)行消費(fèi)引導(dǎo)，在消費(fèi)反饋信息數(shù)據(jù)上實(shí)現(xiàn)信息共享，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)上零售企業(yè)的共同繁榮發(fā)展（孫華，2016）。例如，目前在大數(shù)據(jù)分析處于領(lǐng)先地位的阿里巴巴，通過打造大數(shù)據(jù)的生態(tài)平臺(tái)為零售企業(yè)提供了“淘寶指數(shù)”、“黃金策”和“淘寶時(shí)光機(jī)”等眾多大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，促進(jìn)了電商零售業(yè)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析成為阿里巴巴最重要的核心競爭力。

（二）零售企業(yè)大數(shù)據(jù)背景下的商業(yè)價(jià)值實(shí)現(xiàn)

大數(shù)據(jù)分析在零售企業(yè)中組織實(shí)踐的主要項(xiàng)目是精準(zhǔn)營銷、全方位洞察客戶、商品優(yōu)化和供應(yīng)鏈完善，通過大數(shù)據(jù)在上述實(shí)踐項(xiàng)目中的橫向與縱向延伸，本文認(rèn)為零售企業(yè)在大數(shù)據(jù)助力下實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的路徑是：企業(yè)的智能型運(yùn)營、智慧的供應(yīng)鏈優(yōu)化和商品管理、消費(fèi)者的智慧購物體驗(yàn)。

企業(yè)的智慧型運(yùn)營。大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)零售企業(yè)的智能型運(yùn)營，主要通過系統(tǒng)化財(cái)務(wù)管理、科學(xué)化人力資源管理和最小化資源損耗，如圖3所示。第一，在系統(tǒng)化財(cái)務(wù)管理中，通過云計(jì)算實(shí)現(xiàn)零售企業(yè)商品價(jià)格、銷量等數(shù)據(jù)信息的收集和分類，通過對(duì)商品銷售周期和流轉(zhuǎn)周期的預(yù)測，來進(jìn)行企業(yè)回籠資金的判斷，分析財(cái)務(wù)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，提高企業(yè)的財(cái)務(wù)抗風(fēng)險(xiǎn)能力。同時(shí)，大數(shù)據(jù)在財(cái)務(wù)管理上可以有效的實(shí)現(xiàn)企業(yè)績效公開和資產(chǎn)維護(hù)等詳細(xì)信息，為企業(yè)經(jīng)營者進(jìn)行長期發(fā)展規(guī)劃提供客觀的財(cái)務(wù)信息依據(jù)。第二，在科學(xué)化的人力資源管理中，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以針對(duì)人力資源崗位需求與員工技能的匹配度，進(jìn)行科學(xué)的崗位分配，通過識(shí)別員工在不同崗位上的技能熟練度和學(xué)習(xí)成長性，形成有數(shù)據(jù)支撐的勞動(dòng)力報(bào)告，優(yōu)化企業(yè)的人力資源配置，提高生產(chǎn)效率。第三，在最小化資源損耗方面，對(duì)經(jīng)常發(fā)生損耗的資源或異常行為進(jìn)行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，分析損耗產(chǎn)生的原因，可以有效對(duì)企業(yè)經(jīng)營中可能遇到的欺詐或影響生產(chǎn)安全行為進(jìn)行預(yù)測和警報(bào)，降低企業(yè)資源的損耗度。

零售企業(yè)的智慧運(yùn)營系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)分析與移動(dòng)終端和社交媒體的有機(jī)結(jié)合，為消費(fèi)者提供了全方位的消費(fèi)科技服務(wù)，在智慧運(yùn)營系統(tǒng)對(duì)從生產(chǎn)到配送再到營銷的多個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行智能化分析和管理下，零售企業(yè)可以有效的整合企業(yè)生產(chǎn)和物流體系架構(gòu)，在生產(chǎn)監(jiān)控、經(jīng)營管理、配送管理和精準(zhǔn)營銷上實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化的高效率作業(yè)（郭燕等，2016）。例如，天貓超市的智慧運(yùn)營系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了消費(fèi)者與零售企業(yè)的實(shí)時(shí)互動(dòng)，通過對(duì)商品銷售信息、超市營運(yùn)信息、消費(fèi)者瀏覽及購物信息等的搜集和處理，實(shí)現(xiàn)了天貓超市線上線下在零售商品市場的價(jià)值提升。

智慧的供應(yīng)鏈優(yōu)化和商品管理。零售企業(yè)在供應(yīng)鏈優(yōu)化和商品管理中，通過大數(shù)據(jù)分析可以監(jiān)控商品生產(chǎn)狀態(tài)、篩選商品質(zhì)量、預(yù)測商品銷售訂單、信息化管理倉儲(chǔ)配送及確定倉儲(chǔ)配送中心的選址，如圖4所示。在智慧供應(yīng)鏈優(yōu)化方面，主要作用路徑是優(yōu)化商品的庫存、優(yōu)化物流配送和管理存儲(chǔ)空間等，其中優(yōu)化商品庫存主要體現(xiàn)在分析和預(yù)警存儲(chǔ)、預(yù)測庫存需求和管理庫存成本上，優(yōu)化物流配送主要體現(xiàn)在通過商品銷量數(shù)據(jù)分析和管理采購，科學(xué)的安排發(fā)貨等，管理存儲(chǔ)空間主要體現(xiàn)在，通過消費(fèi)者消費(fèi)偏好和消費(fèi)習(xí)慣的大數(shù)據(jù)來分析顧客的購買模式，并據(jù)此進(jìn)行科學(xué)的發(fā)貨處理。在智慧的商品管理方面，大數(shù)據(jù)通過對(duì)消費(fèi)者消費(fèi)行為中的交易信息和交互信息分析，進(jìn)行消費(fèi)者線上線下的對(duì)口商品優(yōu)化匹配，深層次挖掘市場中的潛在消費(fèi)者，主要體現(xiàn)在優(yōu)化商品組合、優(yōu)化價(jià)格和優(yōu)化商品布局上。其中，商品組合優(yōu)化主要是根據(jù)消費(fèi)者消費(fèi)習(xí)慣和商品屬性的互補(bǔ)，對(duì)消費(fèi)者需求進(jìn)行分類，針對(duì)不同地區(qū)消費(fèi)者的不同偏好，進(jìn)行地域和渠道的分類；商品價(jià)格優(yōu)化主要是根據(jù)商品的銷售周期，進(jìn)行動(dòng)態(tài)化的定價(jià)，通過對(duì)銷量的預(yù)測進(jìn)行價(jià)格預(yù)算，并選擇合適的時(shí)機(jī)進(jìn)行商品促銷；商品布局優(yōu)化主要是根據(jù)消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣進(jìn)行貨物上架空間布局管理，對(duì)銷量較大的商品進(jìn)行顯眼位置布局，合理匹配商品與空間。endprint

消費(fèi)者的智慧購物體驗(yàn)。零售企業(yè)借助于大數(shù)據(jù)分析，可以建立商品消費(fèi)數(shù)據(jù)庫，從商品屬性、消費(fèi)偏好、價(jià)格偏好及功能偏好等多方面，對(duì)消費(fèi)群體進(jìn)行多維度的細(xì)化分析，向不同消費(fèi)者進(jìn)行有針對(duì)性的商品信息推送和營銷，再配合便捷的購物渠道和支付方式，共同打造智慧的購物體驗(yàn)。在打造智慧購物體驗(yàn)中，大數(shù)據(jù)的作用主要體現(xiàn)在智能分析消費(fèi)者和全渠道營銷方面，如圖5所示。從大數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)者的智能分析來看，通過統(tǒng)計(jì)相關(guān)消費(fèi)習(xí)慣和購物記錄等數(shù)據(jù)，可以促進(jìn)零售企業(yè)識(shí)別和區(qū)分不同類別的消費(fèi)者，從價(jià)格、功能等多維度細(xì)分消費(fèi)層次，同時(shí)根據(jù)消費(fèi)者購買同種商品的周期，分析顧客的消費(fèi)生命周期，從而建立周期性的精準(zhǔn)營銷方案（沈鵬熠，2011）；此外，大數(shù)據(jù)通過分析消費(fèi)者的購物行為可以掌握商品的流通銷售渠道，通過對(duì)比線上線下同種商品的不同渠道銷售數(shù)據(jù)，對(duì)消費(fèi)者的購物心理和交叉購物趨勢進(jìn)行分析，打造消費(fèi)者多元化的智慧購物體驗(yàn)。從大數(shù)據(jù)對(duì)渠道營銷的影響看，在移動(dòng)消費(fèi)終端和移動(dòng)支付的引導(dǎo)下，零售企業(yè)可以適時(shí)掌握消費(fèi)者的地理位置，從而進(jìn)行位置分析，為消費(fèi)者提供智能化的商品推送方案；在精準(zhǔn)營銷方面，大數(shù)據(jù)充分挖掘市場消費(fèi)潛力，并根據(jù)大眾消費(fèi)傾向宣傳消費(fèi)價(jià)值觀念，通過對(duì)有類似需求的顧客群體，進(jìn)行關(guān)聯(lián)的匹配性商品推薦，抓住消費(fèi)者的從眾心理，進(jìn)行營銷；在消費(fèi)者購物的全渠道體驗(yàn)上，隨著O20、C2B等零售企業(yè)電子商務(wù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)消費(fèi)者的購物渠道體驗(yàn)感越來越明顯，通過對(duì)商品的銷售渠道統(tǒng)計(jì)分析，可以為不同層次消費(fèi)者制定個(gè)性化的購物體驗(yàn)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)購物流程的智能化。

結(jié)論

第一，大數(shù)據(jù)主要通過改變消費(fèi)結(jié)構(gòu)和創(chuàng)造消費(fèi)需求影響零售企業(yè)的商業(yè)價(jià)值實(shí)現(xiàn)。大數(shù)據(jù)改變了人們的消費(fèi)模式和消費(fèi)習(xí)慣，降低了消費(fèi)者購物渠道選擇和商品信息獲取的難度，零售企業(yè)可以通過大數(shù)據(jù)分析，進(jìn)行消費(fèi)市場的細(xì)分和消費(fèi)者的深層次挖掘，通過建立消費(fèi)數(shù)據(jù)庫，多維度的細(xì)化消費(fèi)者的商品價(jià)格偏好、功能偏好及購物體驗(yàn)偏好。

第二，大數(shù)據(jù)在零售企業(yè)的實(shí)踐主要體現(xiàn)在精準(zhǔn)營銷、全方位顧客洞察、商品優(yōu)化和供應(yīng)鏈完善等方面上，其中如何多渠道的獲取和整合有效市場信息，是零售企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)生命周期體系的關(guān)鍵。此外企業(yè)傳統(tǒng)信息架構(gòu)與數(shù)據(jù)收集存在的矛盾、數(shù)據(jù)分析軟硬件落后、數(shù)據(jù)分析技能欠缺、運(yùn)營部門對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解讀和利用能力偏弱等都是制約因素。

第三，零售企業(yè)在大數(shù)據(jù)助力下通過企業(yè)的智能型運(yùn)營、智慧的供應(yīng)鏈優(yōu)化和商品管理、消費(fèi)者的智慧購物體驗(yàn)來實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。在企業(yè)的智慧運(yùn)營上，主要體現(xiàn)在系統(tǒng)化財(cái)務(wù)管理、科學(xué)化人力資源管理和最小化資源損耗等方面；在智慧的供應(yīng)鏈優(yōu)化和商品管理上，主要體現(xiàn)在優(yōu)化商品組合、商品價(jià)格、商品布局、優(yōu)化庫存、優(yōu)化物流配送和管理存儲(chǔ)空間等方面；在打造消費(fèi)者的智慧購物體驗(yàn)上，主要體現(xiàn)在智能分析消費(fèi)者和全渠道營銷方面。

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