假日季虽已结束，分析工作已然启动，旨在复盘电商商家的成败得失。据IBM 2013年假日基准报告，网络星期一销售额同比增长20.6%，创下历史在线购物日新高。
零售商正日益利用自有及第三方网站的庞大数据驱动销售、优化服务。本文将探讨大数据对2013年假日购物季的五大关键影响。
1. 情境化促销
大数据赋能情境化促销，即基于消费者社交媒体动态、地理位置或网页/移动端交互实时推送通知。该策略在假日季被广泛采用。IBM“网络星期一”报告显示：“与过去两月日均值相比，零售商在五天假日购物期内平均多发送77%的推送通知。”同时，零售商加大了对Facebook、Pinterest和Instagram等社交平台的投入，显著提升了来自这些渠道的推荐销售。
百思买（Best Buy）和科氏（Kohl’s）等实体零售商也在顾客进店或临近时，通过推送通知部署基于位置的促销。部分零售商在未获知情同意下追踪位置引发隐私担忧，另有零售商则要求用户主动选择加入。
此外，部分零售商利用移动应用，根据用户在App内的行为及物理位置发送情境化促销。例如，梅西百货（Macy’s）和杰西潘尼（J.C. Penney）与Shopkick合作，为到店顾客提供折扣或歌曲下载奖励，鼓励试穿、扫码或购买。
2. 礼品选择
赠礼是节日核心。部分零售商利用大数据推荐算法简化选礼流程，构建预测模型处理社交媒体、愿望清单、礼品注册表及过往购买记录等多源数据，精准预测个人理想礼品。
3. 个性化客户体验
零售商长期利用大数据定制网站内容，但正如Baynote节前调查指出，这已成为假日季的竞争差异化因素。调查显示，81%的零售商计划升级电商平台，聚焦提升客户体验、增加参与度与收入，并通过改善互动关系提升终身价值。零售商可将每位顾客视为独立细分群体，定制专属着陆页、产品目录、营销活动及内容，从而优化体验并提高转化率。
Amazon.com继续凭借海量数据集为数百万购物者提供个性化体验，保持领先优势。个性化体验的另一益处是促进冲动消费，这在购物者消费意愿高涨的节假日尤为关键。
4. 改进客户服务
假日流量激增自然导致客服问题增多。为维持客户满意度并控制成本，部分零售商实施大数据解决方案监控客户活动，主动应对负面社媒帖子或问题，毕竟一条负面推文可能在此期间对业务造成重大影响。
实时数据流可提前预警网站缓慢、缺货或配送延迟等问题，使零售商能主动解决或事后告知。例如，Fab.com会在商品价格购后下跌时自动退还差价；T-Mobile USA整合多IT系统，结合交易与互动数据预测流失，据报道单季度内将客户流失率减半；Dell则分析天气、货车及订单实时数据，在客户察觉前主动解决配送问题。
5. 集成分析
大型零售商通常通过多渠道和设备服务客户，必须建立基于全来源数据的单一客户及产品视图。部分零售商已在使用此类方案，更多则在假日季前完成部署。这一能力对于跟踪情境促销、礼品选择、个性化体验及客服改进等其他大数据应用至关重要。