随着黑色星期五和节日季的喧嚣逐渐远去，零售商正展望未来，以确保客流持续涌入商场、商业街、快闪店及线上渠道。如今的零售无处不在，并通过服务提供更高程度的个性化体验。
对于希望在2019年“加大赌注”并为今年截然不同的节日季做好定位的本地零售商而言，大数据常被视为改变游戏规则的关键因素。那么，数据分析究竟如何影响零售商？
吸引顾客
零售商可从购物中心、门店及更广泛的消费市场获取实时分析数据，旨在深入了解客户行为与偏好。例如，服装零售商可将本季热门的“Instagram趋势”与库存关联，得出有力结论。
若洞察解决了“卖什么”，我们还可利用数据导向的创新改善“怎么卖”。在客户体验方面，本地零售商对虚拟试穿智能镜、免扫描智能结账系统以及即时导购交互界面等领域充满期待。
塑造结构化与非结构化数据以实现最大价值
分析能提供对客户行为驱动因素的深入理解。当前问题往往不在于缺乏数据，而在于缺乏能挖掘有意义见解的专业数据科学家。未来随着更多专家进入该领域，零售商对大数据的应用将进一步扩大。
数据战略的首要考量是将忠诚度计划、POS系统、人流监控及库存管理等分散的数据仓库统一为单一格式。下一步则是将这些内部结构化数据，与来自社交媒体、评论、电商平台及流行文化的外部非结构化数据融合。数据的真正力量在于结合多维度洞察，全面审视挑战与机遇。
响应式定价
如同牛顿第三定律，竞争对手的任何定价策略变化都应以匹配承诺回应。这不仅是强有力的营销信息，也是建立信任与忠诚度的方式。面对价格敏感且品牌忠诚度较低的千禧一代，零售商常面临顾客在店内比价的情况。
实现动态响应式定价需引入扫描、分析和自动化工具以随市场自动调价。然而，许多本地零售商因不确定技术选型与挑战而陷入惰性。因此，拥有将数据战略视为长期布局、具备强大数据处理引擎的可靠合作伙伴至关重要。
最终，每个零售商的数据战略都必须量身定制，以适应特定的业务目标与市场动态。毕竟，对一家零售商无关紧要的技术，对另一家可能是彻底的变革者。