零售的基本原理数千年来变化不大，但技术赋予了消费者更多选择与权力。如今，零售商必须迅速适应不断变化的消费需求，否则将面临被历史淘汰的风险。
要在数字零售环境中取得成功，企业必须学会收集并利用原始数据。结合先进技术，将数据的“基础金属”转化为数字黄金，在最关键的底线问题上产生可操作的洞察力和商业价值。
数据科学在零售领域的必要性已获广泛认可。大多数运营商意识到，竞争力取决于持续提供卓越的顾客体验；若竞争对手利用数据科学更好地了解客户并提供所需产品，自身也必须更有效地使用相同工具。
2017年Zebra Retail Vision研究显示，零售商计划投资于物联网（70%）、机器学习和认知计算（68%）以及自动化（57%），这充分印证了上述趋势。
首先，让我们探讨零售中原始数据的来源。
富含原始数据
零售商一直在店内及整个供应链中生成大量自有数据。然而从历史上看，这些数据对大多数零售商而言要么几乎未被利用，要么完全闲置。
这种情况正在改变。亚马逊（Amazon）和速卖通（AliExpress）等大型在线零售商引入了基于数据科学的新颖顾客体验，尤其是亚马逊的开创性工作，彻底颠覆了整个零售行业。
随着技术的推进，所有零售商产生的数据量急剧增加。此外，还有额外的数据存储可供增强分析所需的“原材料”。
传统数据源包括产品和定价信息、客户购买记录、信用支付历史及其他交易数据。较新的数据存储则可纳入外部客户数据（如社交媒体或政府人口普查）、现实世界数据（如天气和节假日日期），以及日益增多的传感器数据（包括物联网部署生成的连接数百万物体的网络数据）。
将数据转化为信息
数据本身不等于信息，这正是数据科学连同机器学习、人工智能和预测建模等技术发挥作用之处。
数据科学结合人类能力、数学与专业软件工具进行处理与分析。对于零售商而言，它带来三种相互重叠的可能性：
1. 增收留客： 像亚马逊那样通过精准个性化推荐增加收入并留住客户。数据分析可对客户进行细分，聚焦最盈利群体，同时掌握购买概率和终身价值等关键指标。
2. 优化库存与分销： 减少营运资金占用和仓库空间。分析技术可提供更深入见解，包括准确的需求预测、高效供应链路线规划与调度，以及高性能仓库的拣货包装流程优化。
3. 最大化信贷利润并最小化损失： 凭借准确洞察判断授信对象与潜在风险客户。通过识别可能流失的客户并实施保留策略来管理流失率，甚至能优化对未付款客户的催收工作。
为便于理解，可将数据科学分解为以下零售商普遍关注的核心问题：
• 产品： 是否提供了以客户为中心的本地化商品组合？销售和利润率波动的原因是什么？当前库存状况如何，是否可能出现缺货？
• 定价： 最佳定价区间在哪里？价格调整如何影响售罄率？采取何种策略管理降价并控制利润率侵蚀？
• 促销： 最佳的追加销售、向上销售和交叉销售机会是什么？客户通常搭配购买哪些产品？能否优化促销支出？
• 商品陈列： 商品是否达到销售目标？重新定位对特定商品有何影响？货架、通道和端架陈列的产出效率如何？
• 店内运营： 门店人员配置和管理是否最优？店员是否拥有实时客户洞察？是否为顾客提供了个性化体验？
数据科学为零售商提供的可能性堪称变革性。通过将业务自动生成的数据与社交媒体、供应链等额外数据集相结合，帮助企业深入了解客户，并将原始数据转化为有意义的信息，从而优化端到端的整个运营流程。
这些针对零售业的特定信息为管理层提供了预示成功的关键指标，赋予企业衡量自身表现的最有力工具。
最后需强调，为充分利用数据科学的洞察，必须进行深刻的组织和文化变革。与合适的合作伙伴携手，推动技术与行为变革的结合，对于正确实现这一复杂转型至关重要。