本篇文章2929字，读完约7分钟
随着经济的发展，网络和自媒体时代的到来，重塑了人们获取信息和知识的方式。个体思维更加活跃，个性更加张扬，更加注重生活质量和自我价值的实现。可以说，这是一个“屌丝”崛起的时代。人们不再只追随传统的“达官贵人”和“精英”，而是强调自己的价值观和情感。每个人都可以成为意见领袖，发出自己的声音，随时随地影响他人。
在过去的一段时间里，我们看到传统的大型零售企业经历了一段艰难的时期。随着经济的发展，产品的数量和种类都大大丰富了。消费者对产品的需求不再仅仅满足于生活的基本需求，而是对各种消费品的需求日益多样化，他们的消费行为和消费模式也在不断变化。与此同时，消费者获取信息和购物行为的方式也在发生变化。电子商务的迅速兴起为消费者提供了新的购物渠道，其中相当一部分消费者成为网上购物的忠实支持者，消费渠道发生了迁移。
这不仅是一个大时代，也是一个小时代。对于零售企业来说，“谁赢了‘屌丝’谁就赢了世界”并不是一个空式的说法。我们可以看到，消费者不再迷信传统的大企业和大品牌，传统广告活动对消费者的影响日益减弱。人们更倾向于选择满足他们个人需求和价值主张的产品。
对于零售商来说，消费者似乎变得更加挑剔和难以捉摸。然而，大数据技术可以帮助他们更好地了解各类客户，并在营销和客户维护方面发挥良好的作用。
大数据和精确营销
用户肖像允许商家了解用户
零售业的核心是消费者。然而，长期以来，零售业对消费者的理解仅仅停留在订单统计和分析的层面，对个体消费者的分析还处于空·怀特阶段。例如，我们知道的经典沃尔玛啤酒纸尿裤案例是基于大量用户整体购买行为的关联推荐，但很难满足个人需求。
实现精准营销的关键是准确识别目标顾客，清楚了解影响消费者购买决策的因素，如顾客需求、购买行为特征和消费者自身属性。可以说，用户肖像技术是帮助企业准确识别和分析目标客户的有效工具，它经常可以帮助企业将客户的属性和行为与购物偏好联系起来。用户肖像形成的用户角色以产品和市场为基础，形成的用户角色能够准确地代表产品的主要受众和目标群体。通过用户肖像，我们挖掘出用户的购物习惯、兴趣和偏好，根据用户的差异化比较，挖掘出每一类用户的特征，然后构建模型对不同客户的需求进行聚类，并形成笔记，从而将原始的冷数据还原成生动的用户形象，从而引导和推动业务场景和操作，发现和把握隐藏在细分的海量用户中的巨大商机。
提供个性化服务和产品推荐
基于大数据的商品推荐和服务是零售企业服务用户和提供价值的重要手段。长期以来，零售商试图向消费者推荐他们的产品。例如，一些零售商将最畅销的产品放在货架的显眼位置，希望获得更高的销售额。书店最畅销的领域就是基于这个想法。但是，该建议不是个性化的。背后的逻辑是，以前有很多人买过这些书，所以下一个走进书店的人更有可能会买这些书。这种分析逻辑与满足消费者个性化需求的目标背道而驰。
我们可以实时看到，无论是实体店还是网店，大数据技术都能为零售商提供有效的解决方案。众所周知，一个好的购物体验不仅仅是把用户满意的商品放在显眼的货架上，还要为顾客提供一系列的服务。对许多顾客来说，与商店员工愉快的交流、优质的服务和建议将带给他们愉快的购物体验；然而，大多数时候，店员过于“热情”，向顾客推荐许多不必要的产品，这给顾客带来了麻烦。通过大数据技术，实体零售商可以在顾客一进入商店就对其进行识别，并通过后台数据库通过网络将顾客的基本属性、消费偏好和推荐商品列表传送到营业员指南所拥有的终端。店员指南将根据用户信息为顾客提供有针对性的服务。借助大数据分析，在线零售商还可以为客户提供更个性化的服务。当客户进行在线咨询时，网店客服可以快速检索用户特征、偏好、网站行为、推荐结果等数据，为用户提供个性化的在线服务。基于大数据技术的个性化服务避免了传统导购带来的麻烦，降低了买卖双方的沟通成本，让顾客有宾至如归的感觉。
大数据和用户忠诚度管理
提高顾客忠诚度对于商业企业提高市场份额和利润水平具有重要意义，关系到企业的生存和发展。如何提高顾客忠诚度，创造更多的商业利润是商业零售企业关注的焦点。除了为用户提供满足其需求的商品和个性化服务外，还需要通过大数据技术倾听用户的声音，并进行有效的客户忠诚度管理。
重要客户的识别和维护
忠诚度高的用户会通过口碑传播给零售企业带来持续的订单，给企业带来新的用户；然而，高价值用户经常光顾，并在不久的将来花更多的钱，这是提高利润的关键。零售企业在日常经营中面临着大量的个人买家，他们可以优先识别上述两类用户，并重点开发和维护它们。通过大数据分析技术，用户被分成不同的级别，高忠诚度的用户被识别。企业应该实时关注高忠诚度的用户，并采取一系列措施尽力保持和提高这些人的忠诚度。另外，通过大数据分析可以判断，提高零售企业的营业额和利润水平意义重大，但需要培养忠诚度，然后通过一系列的吸引和维持活动转化为高忠诚度的客户。
提高用户洞察力，优化产品和服务
随着互联网和自我媒体时代的到来，人们有机会充分表达自己的意见和看法，并希望自己的意见能够得到认可和反馈。在这方面，商业零售企业通过建立社交媒体、收集网站购物评论和客户服务数据等获得了用户的声音。然而，信息和非结构化数据的爆炸性增长给企业的信息收集和分析带来了诸多不便。大数据改变了这一切，通过处理海量异构数据，分析与业务相关的各个方面的感受和评估。通过大数据整合各种数据可以提高用户的洞察力。与传统的用户研究方法相比，该方法具有更广的覆盖面和更客观的信息，使零售企业能够真正了解客户，改进产品和服务。
零售大数据带来的挑战和机遇
我们可以看到，零售商从来没有像现在这样重视“屌丝”用户，传统的零售模式也受到了前所未有的挑战。2016年5月，中国连锁经营协会发布了“2015年中国连锁百强”及相关名单。前100家连锁店的销售规模为2.1万亿元，同比增长4.3%，31家企业的销售增长为负增长，为前100家连锁店统计以来的最低水平。近年来，百强企业的销售增速持续下滑，2010-2015年的销售增速分别为21.0%、12.0%、10.8%、9.9%、5.1%和4.3%。另一方面，根据国家统计局的数据，2015年消费品零售总额实际增长10.6%(不含价格因素)，远高于百强连锁企业的收入增长率。可以看出，中国消费品市场仍有广阔的发展空间。
传统的大型零售企业和品牌受到了极大的挑战。消费者消费模式和意识形态的变化，以及一些新商业企业的挑战，给这些零售巨头带来了压力，并开始调整其业务和服务模式，积极迎接互联网和大数据技术；与此同时，许多不能适应新环境的零售企业被收购或退出市场竞争阶段。从计划经济到互联网时代，再到大数据时代，中国的经济形态经历了从供给经济到过剩经济的巨大变化。另外，随着互联网和大数据技术的出现和不断成熟，普通消费者受到了零售商前所未有的关注，大众消费向个性化消费转变的趋势不可阻挡。正是在这一刻，我们才能更好地理解适者生存的法则，感受到行业洗牌的残酷，并有更好的机会见证新零售巨头的崛起，他们顺应潮流，知道如何利用新技术发现和迎合用户的个人需求。
这篇文章首次发表在《大数据周刊》的微信公众账户上
