在如今价值已经从有形基础设施变成了无形财产，计算机存储和数据分析方法已经取代计算机硬件成为一种新的价值来源。数据已成为宝贵的资产，也是重要的经济投资和新的业务模型的基础。
大数据的出现带来了许多行业的变化，尤其是商业。在现阶段的大数据时代下，商铺运营管理更需要数据化的“诊断”，零售商要在内部提供有利条件，使人们可以「快准狠」地做出决策，要达到这一目标，唯一的途径就是将大数据利用起来，制定最好的计划与决策，更加深入地了解顾客，并挖掘隐藏趋势，展现出新的机遇。
从零售行业的变革来说，现在已经到了以数字化、全渠道、灵活供应链为特点的新零售时代，业务与大数据的集成导致业务的快速发展和业务规则的重置，从日志文档、交易信息，到传感器数据和社交媒体指标——这些新的数据来源为零售机构带来了新的机遇，助其在一个日益扩张的行业领域内，实现空前的价值与竞争优势。
大型数据量具有小型数据量没有的价值。如果将从未被视为数据或从未认为是数据的事物转换为可以通过数值量化的数据模型。同样，信息是从看似无用的事物中提取出来的，并转化为非常有用的数据。这种创新的方式为这些信息创造了独特的价值，而这些数据的独特性是改变商业的关键！
客户是商铺的重要数据源。当大量客户位于同一平台上时，将生成无数个数据源。商铺通过对大数据的综合分析来分析这些数据源，并探索大数据客流分析。通过计算人群热指数的潜力图，竞争产品的分布以及大数据以识别城市生活消费功能区域，用户肖像可以反映客流状况和购物中心附近客流的潜力。将总结一套新的规律，以帮助商铺了解客户并确定商铺的更准确方向。
一、了解用户方式
提升客户转化率，以个性化的广告提振营收，预测并避免顾客流失，降低获取客户所需要的成本。要应对这类挑战，深层次的数据驱动型洞察至关重要。如今顾客通过多个交互点与企业互动——移动设备、社交媒体、门店、电子商务网站等，需要汇总与分析的数据的复杂性陡然上升，涉及的数据类型也骤然增加。今天的客户与过去有很大的不同。大数据的兴起使他们能够在购买产品之前不懈地研究产品，并了解其消费情况。
二、店内个性化体验
过去，销售被视为一种艺术形式，人们认为，商品销售中，决策的具体影响是无法确切衡量的。而随着在线销售的增长，一种新的趋势开始显现：顾客会先去实体店对商品作一番了解，继而回家网购。
我们可以就不同营销与销售策略对客户行为和销售产生的影响，进行相应的测试与量化。依据顾客的购买和浏览记录，确定顾客的需求与兴趣，并及时采取行动，促使顾客完成购物。
三、运营分析与供应链分析
由于产品生命周期的加快以及运营的日益复杂化，零售商开始利用大数据分析来理解供应链和产品分销，以期缩减成本。优化资产利用、预算、绩效与服务质量的压力不可小觑，对此，很多零售商都深有体会。因此，取得竞争优势、提升业务表现就显得格外关键。
使用数据工程平台来提升运营效率的关键，是利用它们去发现隐藏在日志、传感器和机器数据中的洞察。这些洞察包括有关趋势、模式和异常情况的信息，这些信息可以改进决策，改善运营，并大幅缩减成本。
在一个加速扩张的市场中，零售企业要维持竞争优势，就有必要寻求创新手段，摒弃落后的运营方式，主动利用新的大范围的数据来源，这一点正变得愈加重要。在数据的帮助下，零售商可以深入理解顾客数据，进而获取宝贵的商业洞见。
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