零售大数据应用的阶段有哪些？这才是大数据工程师关心的问题

我国零售企业经历了十多年的高度信息化发展，积累了大量有价值的数据。然而，面对大数据的“金矿”，由于不同的经营模式、管理方式、关注程度和资金投入，各企业对“金矿”的开采程度有很大的不同。零售业大数据的分析和应用都处于不同层次的断头，甚至出现“两极分化”的局面。

以下是零售企业在日常接触过程中总结的四个阶段的大数据分析和应用，希望能给大家指明方向。

1、零售大数据应用的阶段有哪些——综合显示

俗话说“先跟踪销售，再分析销售”。

ERP在我国已经推广了十多年。没有ERP的企业越来越少。利用ERP，零售企业可以收集和整合整个企业的数据，形成一个完整的数据流，将企业内不同来源的数据信息集中到一个仓库中，使每个功能都能在需要的时间和地点以图表看板和记分板的形式看到所需要的数据，并将其显示出来决策者最为关注的经营要素——销量、扁平化效率、利润率、客户单价、店内率、转化率、目标完成率、同比增长率等关键绩效指标都可以“业务报表”的形式出现。报告的主题紧紧围绕着“过去发生的事情”和“正在发生的事情”，这也是大多数Bi系统和数据中心平台功能的核心。

这个阶段最大的困难是数据的集成和集成。每个零售企业都有几十个大大小小的部门系统，它们是独立的数据源。它们都有自己的定义、标准和重点。合并、清理、转换和简化这些源中的不同数据，并最终建立一致的数据是非常困难的。

2、零售大数据应用的阶段有哪些——分析判断

在整合了第一阶段的数据源之后，零售决策者的注意力已经从过去的事情转移到了为什么。分析和判断数据的目的是了解数据报告和业务报告背后的含义，以及这些过去行为的动机和原因，这就需要对更详细的数据进行多维分析。这种分析判断更多的是基于对零售商业逻辑的理解。一般采用简单有效的分析方法和简单的分析工具对数据进行处理。

在这个阶段，数据分析师的角色开始出现。数据分析人员需要对业务非常熟悉，最好有实际业务操作的背景，能够用业务语言和逻辑流畅地解释操作异常。现阶段，对算法、模型和工具的应用并不要求很深入，但要快速获得数据分析结果，赢得各业务部门的信任要求很高。

例如，如果一个服装品牌的服装销量好于预期，就要从“人、货、市”三个核心中寻找原因，分析并确定其受欢迎的原因：

是否有购买礼品、打折、捆绑、付款等促销活动，店员对产品是否有特别推荐等;

商品的陈列、包装、设计、款式是否有特点，是否限量销售、限量特价等;

而顾客购买该产品的动机是什么，是释放压力，还是顺应大众心理、比较心态等;

此外，还要考虑竞争对手是否缺货、大企业客户是否有团购等因素。即使排除了各种原因，大家都知道这件裙子和当时流行电视剧中明星穿的裙子很相似。电视剧的热播带动了这条裙子的热销，不过投入在这条裙子上的市场资源实在不够多。

3、零售大数据应用的阶段有哪些——预测未来

在前两个阶段的基础上，企业将专注于当前，并开始思考更接近于操作的问题：“将来会发生什么”。

预测实质上是根据零售企业过去的事件和当前的实时影响因素，对未来的销售额、利润率、成本等进行自动、智能的估计。简单分析在估计销售概率方面的作用有限。在大多数复杂的应用中，需要建立一个数学模型来恢复零售业的经营规律。

例如，建立销售预测模型，量化影响销售量的因素及各因素之间的相互作用，建立定价优化模型，恢复价格与销售量之间的关系，找到最科学的价格来实现业务目标。建立模型的目的是以数学的形式展示各个角落的经验。它虽然不完美，但会无限接近现实。

建立数学模型需要解决三个问题：一是数据量必须达到一定的规模和质量;二是使用什么样的算法，如时间序列或回归或人工智能算法;三是，围绕“数据+算法”可以构建什么样的业务场景，可以构建什么样的模型和参数。

例如，谷歌的工程师从大量关于流感的关键词组合中选择了45个关键词作为特征，并训练了一个线性回归模型来预测趋势、时间和

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