当我们回顾零售业的传统竞争格局，仍以商品同质化、价格大战、成本领先为导向，但是大量的数据聚集在一起后就有可能得到客观而又准确的统计结论，进而指导各种商业行为决策，甚至引发商业革命。这次以大数据为核心的智能革命也不例外，其催生了新的思维模式和商业模式。

一、大数据预测

对大数据进行分析的核心目的就是预测顾客的下一步的需求，基于海量数据结构化分析的基础上，通过各种算法包括人工智能、机器学习等前沿技术和数学建模来进行预测并做出相应决策，进而创造更优的顾客体验、更多的交易、更多的业务创新，释放储存于数据之中的能量。

大数据预测的目的其实为更加精准的服务消费者，而这种精准的服务其实是建立在和消费者大量持续的互动基础之上的，其实一方面是让消费者产生更多更好的数据，另一方面是令产品和服务可被持续优化和迭代，这也是让消费者在海量信息选择中享受到和自己更加匹配适合的产品和服务的基础，同时也成为零售商提升利润降低成本的重要方法。

二、大数据营销

新时代下，零售商应该充分挖掘大数据的商业力量来提高商品的转化率。亚马逊等公司的发展和成功，并非因为他们向消费者提供信息，而是他们向用户提供快速决策和进行下一步行为的捷径。消费者是全渠道购物者，他们的购买旅程普遍是从一个渠道开始，在另一个渠道结束，例如在网店上浏览查看商品属性、价格、库存等信息，在线购买，线下提货。

针对这些数据，公司需要充分将数据结构化并进行大数据挖掘，从而提供从“千人千面”的个性化购买建议和促销信息，提供全渠道的客户购买体验，激发他们的情感连接。同样，每一个零售企业，每天都掌握着每个供应商以及顾客们海量、真实的交易数据，零售企业可以根据这些大数据分析了解消费者购买的关注点，开发很多创新业务，进行商业模式、产品和服务的创新，打开消费新市场。

三、辅助智能决策

大数据智能时代为我们带来决策和管理的新方式，零售企业的决策者们需要习惯数据驱动的实验和测试，对任何重要项目进行小规模但系统的验证实验，使得制定出的决策更加可靠。

这其实就是要依据企业经营决策的基本原理和方法，借助计算机特有的功能，运用仿真技术，针对供应链流程中的随机因素，引入各种约束条件，构建出若干个相互关联的供应链场景模型，根据随机因素的特定概率分布，以真实供应链管理的情景为参照物，进行模拟、比较、优化，并通过反复的计算，全息模拟各种动态经营决策，给企业经营者再现真实的业务场景并进行管理决策、模拟和演练，为经营者的管理决策提供重要支撑。

四、数据服务

零售企业通过持续不断地推动数据开放和共享，建立与各种社交媒体、跨界合作伙伴联盟，与自己现有的和潜在的供应商、第三方软件开发商、第三方卖家平台、银行等形成数据合作，确立科学的数据标准和应用程序调用接口，以保证数据质量和可用性。零售商和互联网公司掌握着大量消费者数据、品牌商渠道商的销售数据、库存数据等，可以充分将大数据成果向各渠道、品牌商进行定期分享。

比如“智能补货”的应用，这不仅极大地减少门店断货的现象，更关键的是可以大规模减少整体供应链的总库存水平，提高整个供应链条和零售生态系统的投资回报率，创造非常好的商业价值。还有挖掘消费者数据价值，与广告商进行合作，精准广告投放与营销等，都是数据服务的缩影。

在今天的大数据和人工智能的时代，唯富有创新性的新兴实体零售才有可能成为大赢家！ 科学正确的选址，店铺的客流分析、人群画像、精准营销、客户关怀等等，更将借助大数据力量进行高效运营。

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