大数据时代，数据分析已经渗透到各行各业，这里也包括零售行业。目前，各大中小型零售商都在努力为客户提供更好的购物体验，用有限的预算为顾客提供满意的服务。零售商业内存在很强的竞争压力，不断的技术创新使得行业景观变化迅速。
那么大数据分析将给零售行业带来怎样的影响，从业者又如何利用这样的影响实现快速超越呢?
机器学习、人工智能等技术或许是一个可以迅速超车的手段。
人工智能可通过机器学习、虚拟现实和语音处理等来增强现实，促进更好的客户体验。根据Gartner的报告，到2020年，AI将管理85%的零售客户互动。
比如最近的亚马逊公司“亚马逊Go”杂货店和沃尔玛“货架扫描机器人”，就是机器学习和AI系统在零售业中的经典应用。
但是，如果这些仅仅是作为概念证明，我们永远都不会知道技术会给我们带来什么。 像亚马逊和沃尔玛这样的公司虽然规模很大，但其实并不自满，他们仍然不断投资于技术，这给相对较小的网上商店和实体店带来巨大的竞争压力。
中小零售商面临的挑战
- 中小型零售商正努力提供更好的购物体验，并以有限的预算为顾客提供满意的服务。
- 中小零售商无法充分的利用资源去满足顾客的需求。
- 中小零售商并没有分配足够的资源来识别有利可图的客户，以及可能的潜在客户，从而来定制营销和服务工作。
许多人没有时间充分利用金钱来尝试提高营销投资回报率。
个性化和产品推荐是由大公司在个人客户层面提供的，来提高转化率，这使得中小零售商难以将cart abandonment降到***。
中小型零售商也没有资源建立优化易腐/半易腐货物库存计划的解决方案，无法确保为最终客户提供正确的产品。
中小型零售商如何竞争
通过授权组织内的个人利用大数据来准确而自信地做出决策，这些零售商可以更深入地了解客户并发现隐藏的趋势，从而揭示新的机会。 大数据分析在每个阶段都有应用程序，可以帮助预测趋势(季节性和其他)和需求，从而隔离客户的兴趣和理解并预测客户行为。
我们来看看一些对零售行业有用的常用技术。
客户行为和预测分析
您可以使用数据分析来找到潜在客户，激励他们购买更多商品的关键驱动因素，以及实现这些目标的***方式，可以通过社交媒体，电子商务等多种渠道与客户进行互动。 此外，可以在店内使用位置分析，以帮助更好地了解人们的购买行为并监控消费者流量。 客户的购买和浏览历史(店内和在线)可用于预测需求和兴趣并实现客户的个性化促销。
运营分析和供应链分析
零售商可以使用分析来优化供应链和产品分销以缩减价格。 您可以将结构化数据与非结构化数据进行组合，然后使用此数据来发现异常值，进行根本原因的分析、解析，然后重新构建和可视化数据。
其他一些数据驱动的方法包括：
- 文本挖掘算法自动到达物品和订单数量。
- 深度学习技术，如卷积网识别和分析。
- 使用文本挖掘进行客户情绪分析。
- 客户生命周期价值(CLTV)评分可识别需要定位或重新激活的特定客户。
- 使用类似于第三方数据库的建模来识别类似于高价值客户的配置文件。
- 创造独特的客户角色。
- 通过过去的购买行为和时间分析来识别客户最有可能购买的潜在产品。
- 根据客户角色和购买行为推荐更多相关的产品。
- 通过在当天正确的时间推荐合适的产品来增强最终用户体验。
中小零售商可以通过大数据分析技术重新开始一段旅程，以应对数据分析带来的挑战和机遇，但是开始的过程可能很艰苦，零售商可以寻求服务提供商(如Techvantage Systems)的帮助，这些服务提供商在这个领域经验丰富，并且已经构建了类似的解决方案，可以帮助零售商带来良好的开局。
