大数据应用实践在大型海外零售商中已相当普及。借助大数据，亚马逊构建了自身的动态定价算法，而H&M则优化了商品组合，从而避免了闭店。Arenadata公司销售总监米哈伊尔·加夫里科夫介绍了零售业为何需要大数据，以及本土商店如何在业务中应用这些数据。
首先，我们需要了解一个对理解整个流程至关重要的事实：当公司面临海量信息、且这些信息在物理上无法由人工处理时，基于大数据构建技术才具有现实意义。
例如，拥有2万家门店、遍布28个国家的沃尔玛集团每小时需处理2.5 PB的数据。该零售商从200个来源获取信息——包括计量数据、经济数据、尼尔森（Nielsen）数据、电信数据、社交媒体数据，甚至天然气价格和当地新闻。为应对如此庞大的数据流，沃尔玛创建了数据分析中心“Café data”：该中心每小时处理约2.5万次请求，其中90%在2秒内完成分析。
俄罗斯公司也在建立自己的实验室以开展大数据工作。例如，Lamoda拥有一支研究实验室Data Science，定期研究消费者并提炼其关键特征。平台上的用户行为被仔细分析，几乎涵盖所有细节：从点击商品到购买历史。
在拥有超过1.5万家门店的Х5 Retail Group网络中，部署了一个由270台服务器组成的大数据平台（其核心是一个容量为4拍字节的Hadoop集群），并连接了70个数据源。这一切旨在与业务中的主要参与者——顾客——进行最高效的互动，为其构建个性化服务，预测其兴趣，并分析需求变化。
正如“ДИКСИ”集团公司财务部企业分析与报告管理部业务应用主管亚历山大·皮夫金所指出的，大数据能够以全新的视角审视规划、预测和风险预判等流程，提高其准确性和可靠性。同时，还能发现那些对业务有重大影响但在常规评估中并不那么明显的因素。
具体如何运作
零售商收集所有可能的客户信息：自有数据（包括收据数据和注册在忠诚度系统中的顾客数据）以及来自合作伙伴的外部数据。所有这些海量知识都被整合到一个统一的存储库中，以便进一步丰富和分析。因此，在创建存储库时需要采取合理的方法。专用工具能够提取关于个人的所有现有信息，并在此基础上构建分析模型。
非常重要的一点是，零售商接收到的数据可以无限期存储。这意味着在开发模型时可以使用过去多年的信息。因此，分析结果会生成具有高可信度的优质模型。
第二阶段是将生成的模型嵌入到与客户的持续互动过程中。如果使用传统工具只能通过网站或电子邮件营销来影响顾客，那么大数据则允许构建更复杂的场景：可以在最合适的时刻向客户发送或展示推荐内容。例如，当顾客进入实体店或访问其网站并开始搜索商品时。实时形成的浏览历史将应用分析算法，以计算可以向特定访客推荐什么。
个性化优惠：折扣、价格和促销活动
大数据分析使零售商能够发现顾客行为的规律。例如，确定天气对某些商品销售的影响。这并非指那些浅显的结论——比如夏天常买冰淇淋，冬天手套或连指手套卖得很好。大数据能够揭示更细微的模式，例如，科斯特罗马地区的顾客在有风天气更倾向于购买棉花糖。分析的基础是海量的信息：收据、忠诚度系统数据以及社交媒体。
亚马逊在大数据应用的早期曾有过一个有趣的案例。一位美国女性开始收到针对新生儿用品的个性化折扣优惠。起初她并无子女，因此感到困惑；但不久后，她的惊讶取代了不满：原来她已怀孕，而零售商比她自己更早察觉到了这一情况。这并非什么魔法：亚马逊的机器学习算法只是分析了用户的搜索行为，发现了其中的规律，并做出了正确的判断。
分析用户数据有助于零售商最大限度地个性化推荐。例如，Lamoda努力让顾客将商店视为一个私人衣橱，里面存放着尺寸合适、来自喜爱品牌、彼此搭配协调、符合天气状况且适合全家成员穿着的衣物；同时界面经过优化，只需几次点击即可轻松选出所需商品。从这个意义上说，两部并排放置的智能手机上可能会呈现出两个截然不同的Lamoda。
"基于用户数据的Lamoda个性化推荐包括：首先，我们提供符合目标受众需求的广泛相关品牌商品，例如在个人主题精选中呈现；其次，为特定用户提供独特的配送选项；第三，个性化的尺码建议，这些建议会考虑在该选定品牌下的过往购买历史，或对比两种不同的尺码表"，Lamoda Group数字营销与产品总经理尤利娅·尼基蒂娜表示。
X5 Retail Group团队致力于构建自身的规律，为此分析各种洞察数据，包括天气、地理位置、行为特征以及过去出现过的趋势。这有助于降低成本，并为消费者提供更优的价值主张。
消费者行为研究表明了哪些商品更常出现在同一购物车中，或者当顾客喜爱的品牌缺货时，他们会寻找替代品还是空手离开我们的商店；X5零售集团大数据产品开发与支持总监安德烈·莫尔恰诺夫斯基指出，针对所有商品类别在不同维度下都会进行品类研究。
例如，在购买研磨咖啡时，消费者非常在意产品名称中是否包含意大利语词汇，而咖啡的原产国并不起决定性作用。如果当前客户的购物车中恰好有雪碧，那么有超过75%的概率表明他正计划举办一场含酒精饮料的派对（我们知道此时应推荐苦艾酒或朗姆酒）和/或野餐（此时对木炭和一次性餐具的需求最为旺盛）。但这一规律不适用于购买可口可乐的消费者。
“这些洞察使我们能够为客户提供最相关的商品组合与价格建议，推广供应商希望推陈出新的新品，甚至调整商品结构以提升整体毛利率。”莫尔恰诺夫斯基补充道。
此外，公司利用基于大数据的平台构建最有效的推荐机制，明确当前应与谁以及如何互动，以提升客户忠诚度和满意度。X5零售集团发展大数据的另一个重要方向是创建动态定价模型，根据门店位置及其周边环境进行调整。
基于大数据的动态定价实践在Safeway连锁超市的案例中得到了直观体现：该超市通过分析消费者的购买行为模式，向客户推送个性化折扣优惠。例如，某位顾客收到了黄瓜的专属折扣券。这是因为零售商的数字工具识别出该顾客经常购买大量蔬菜和水果，可能是一名素食者。通过这种方式，该顾客获得了折扣，而商店则通过对其他购买模式的顾客设定更高的价格来平衡成本。
另一种方案：使用地理位置定位。位于商店附近的顾客在网站上看到的该连锁品牌的价格，低于距离较远的顾客所看到的价格。通过这种方式，拥有广泛门店网络的零售商能够激励顾客前往离他们最近的门店进行购买。
此外，零售商开始基于大数据积极使用地理营销，与能够确定人们位置的公司（通常是电信运营商）合作。这完全合法，因为运营商不会传输任何个性化数据，而是提供基于地理位置的聚合建议。假设某位阿列克谢走出地铁站。电信运营商根据其所掌握的信息，分析该用户在互联网上的搜索模式，并判断出他喜欢咖啡。其系统实时发现附近有一家带有咖啡区的连锁商店，并向阿列克谢发送一个二维码链接，凭此在商店出示可享受咖啡杯10%的折扣。
商品组合的构建
大数据在制定商品组合策略中的应用实例展示了网络H&M 2018年，其利润连续10个月下滑。市场甚至开始流传该零售商可能倒闭的消息。但事实并非如此，它决定借助高科技手段找出导致危机的根源。在斯德哥尔摩的一家H&M门店中，分析师对销售和退货数据进行了详细分析，得出结论：客户群体（以女性为主）更偏好柔和色调的服装和配饰，并愿意为此支付比零售商预期更高的价格。最终，H&M缩减了男装SKU，增加了餐具、高端皮包和羊绒毛衣等产品。通过对旗下其他门店数据的综合分析，该连锁品牌成功剔除了40%滞销商品，同时未影响销售表现。
商品组合策略还受到热力图的影响，这些热力图由视频分析工具生成。它们有助于确定摆放商品的最佳位置，并了解商店中哪个区域在星期几或一天中的什么时段更受欢迎，以及广告位应如何布置更为合适。
不断增长的信息流需要被处理并利用，以便最有效地与消费者互动，这就要求引入创新工具。只有借助这些工具，零售商才能将业务提升到新水平，并制定成功的竞争策略。