陈晓孙韬

(长春工业大学，吉林 长春 130012)

随着计算机技术的应用以及移动互联设备的普及，全世界的数据出现海量骤增，有研究指出中国的大数据市场未来几年将以51.4%的速度增长，今天的大数据并非明天的大数据。面对海量的数据，人们现有的数据分析软件和模式将受到挑战，运用新的技术已经迫在眉睫，大数据的出现使对海量数据进行分析成为可能。

1.大数据概述

1.1 大数据的意义

当你在淘宝上浏览商品时，在浏览器的下方会给出相似商品的价格或者是跟该商品相关的商品的价格;当你把鼠标放到商品的图片上时，会看到相似和相同这两个按钮，当你点击相同时，看到的是完全一样的商品，但是价格千差万别，当你点击相似时，看到的是款式相近的商品，同样价格差距也非常大，这样就使消费者看到了比较全面的价格数据，以便做出最佳的购买选择;而当消费者买下该商品以后，恰巧淘宝店铺又留下了消费者的联络方式，那就不要奇怪在未来该商铺促销时你的手机会收到该商铺推送的促销信息。类似这些的行为，已经充满了我们的生活，这就是大数据对人们生活方式的影响。比起大数据的深奥的定义，大数据的应用已经开始渗入我们生活的方方面面，而且正在改变我们原有的生活方式。针对消费者生活方式的改变，企业的销售模式及运营模式是否能适应该变化，主动的迎接大数据的挑战而不是被动的跟随大数据带来变化，已经变得越来越重要，显然大数据已经成为下一个企业竞争的前沿。

1.1大数据已经开始驱动企业的销售模式、运营模式以及管理模式的革新。这些革新要求企业现有销售策略、经营模式以及管理模式随之发生变化。大数据分析可以促成更加明智的决策，在某些情况下，实现这些决策的行动会跟今天差别很大。它带来的很多变化在今天看来都像是在做梦。大数据的分析是完全基于数据的，同现在抽样分析的主流来说大数据的分析是全数据的分析，而这种分析得出的结果是完全基于事实为基础的分析方法，更客观。通过对海量数据的分析，优化企业运营的各个环节，把各个环节的成本降到最低，以寻求最大的利润空间。对于每天都在产生大量数据的传统零售业来说，如何能够在海量的数据中挖掘出有价值的信息，洞察其中的潜在联系，并把这些联系用来改善零售企业的营销方向，无疑会为零售企业带来巨大的回报。再加上，现在很多零售企业都在利用互联网进行线上的销售，如何使传统的零售业中的数据和线上获得数据有机联系在一起，成为未来研究的方向，这也无疑会为零售业带来巨大的变化。

1.2 大数据的特点

业界一般把大数据的特点归为4V，即Varity多样性、Volume海量、Velocity速度、Value价值。现阶段呈现出来的数据与以往的数据相比，非结构型的数据正在逐渐增多，数据类型趋于多样性;随着计算机的普及以及移动互联设备的的应用，再加上各种传感设备的增加，数据量的增加速度和规模也是前所未有的;现在人们对于数据库技术以及数据分析技术的研究也越来越成熟，使得处理这些海量数据，并发现其中隐藏的价值成为可能。但是非结构的数据越来越多，对于如何把非结构型的数据整理成结构型的数据以供分析软件进行处理已经成为现阶段的重点;另外，由于现在的数据量巨大，数据噪音也成为一个很大问题，在进行数据分析时如何找出最有价值的数据也成为一个关键的步骤。

2.传统零售业的营销策略中存在的问题

2.1 传统零售业不重视满足消费者的个性需求

传统的零售企业仍然以价格为主要因素吸引消费者的注意，通常通过降低价格的促销策略吸引消费者的购买。但是随着互联网的兴起，电商在产品价格上的优势已经超过传统的零售实体店。人们在网络上对同一种商品，可能会看到不同的价格。例如，在淘宝上，同一件商品，价格可能从几十到几百不等，不同的价格背后可能映射的是不同的产品质量或者是不同的售后服务，消费者可以根据自己的经济能力和需求，选择适合自己的商品;另外，传统零售企业的所谓降价也存在问题。好多商家在降低价格以前，通常会提高价格，这就导致在促销中降低的价格有时比平常的价格还要高一些，这样的做法伤害了消费者的感情，同样也不利于零售企业自身的形象;还有的零售企业采用的是捆绑销售的方式，但是捆绑的商品大多存在着这样那样的问题。以酸奶为例，对于买二赠一的酸奶，赠送酸奶的保质期通常是快要到期的酸奶，商家的目的不言而喻。这在一定程度上损害了消费者的利益。

2.2 传统零售业通过零售网点销售商品

传统的零售企业注重线下商品的销售，通常是通过营销网点进行商品的销售。但是随着网络的兴起，线上销售逐渐成为一种趋势。2014年，仅在双十一这一天，天猫的销售额高达571亿元，而2013年零售业综合商品销售额为12569.13亿元，平均到每天是34.436亿元，而天猫一天的销售额为13年整年销售额的2%，但是平均销售额的十几倍。从这几个数字的对比可以看出零售企业线下的商品销售受到了极大的冲击，如果零售业固守线下销售为主的模式，而不作出改变，毫无疑问，市场的缩减只是时间的问题。与线上销售对比的话，线下销售所附带的成本也是很高的，单说线下销售场地的租赁费用就是巨大的，而线上销售的成本可能只是需要一台联网的电脑而已。

3.大数据对零售企业营销策略的影响

对于每天都在产生大量数据的零售企业而言，尤其是在今天随着互联网的兴起，数据的类型和数据的量都在较之以前有迅猛的增长，应用大数据的分析技术已经成为一种趋势。在大数据背景下由于分析技术的改进，让零售企业能够洞察消费者的需求变化，因而能够做出更贴近消费者心理的决策，这对零售企业营销策略的影响是巨大。建立在数据分析基础上的结果，更能客观反映消费者的需求，对零售企业营销策略的制定更有指导意义。显然，基于大数据环境下的营销策略比单纯的针对销售数据分析而得出的销售策略更有说服力。

3.1 大数据可以挖掘消费者的个性需求

由于互联网的兴起和人们生活水平的提高，使得人们无论在哪里都能购买并且有能力买到到符合自己心意的商品，即使该商品并不和消费者处于同一个地方。这使得消费者从单纯注重商品价格的购买行为转变为寻求满足其个性需求的商品。价格已经不是能够吸引消费者的主要因素，满足需求正在逐渐上升至主要地位。那么，如何发现消费者的个性需求，并制定出满足其个性需求的营销策略将成为零售企业的重点。这在以前是很难办到的，但是在大数据环境下，通过对消费数据的分使发现消费者的需求成为可能。例如，零售企业可以通过分析消费者的消费记录并结合当时的环境因素，比如天气，就可以发现消费者在特定环境小的购买需求，从而形成新的营销模式，满需消费者的需求。而当现实环境特点符合该环境特点时，就应用这种新的营销模式，显然，销售商品会变得很容易，在这时，零售企业所要做的就是增加该商品的库存，防止脱销。其中沃尔玛在飓风来袭前将Pop－Tarts(一种袋装小食品)和水捆绑销售的方式就是得益于这种分析。

3.2 大数据可以让零售业的营销渠道更灵活

鉴于网上销售对零售企业的冲击，零售企业开始搭建自己的网上销售平台，尝试网络销售商品的方式。O2O的营销模式逐渐进入人们的视线。零售企业可以根据消费者在网上购物时留下的数据，比如，消费者在购买该商品时还购买了哪些商品，消费者在购买前看过哪些商品，消费者是通过什么渠道知道该商品的信息的等，通过对这些数据进行分析可以更精准的发现不同消费者的购买需求以及购买习惯。

根据这些分析结果指导零售企业线下的销售方式;也可以把线下发展成为线上的补充。根据一些快要倒闭的实体店主的描述，现在很多消费者去实体店里面并不是有购买商品，而是去“实地考察”该商品，如果是衣服或者是鞋就会看下自己穿哪个尺码合适，如果是日常的生活用品就可以看一下商品的质量、规格，如果是吃的有可能还会试吃(超市有提供试吃的食品)等等。鉴于消费者的上述行为我们可以把线下发展成“体验馆”，以体验为主，利用大数据分析出对该类商品感兴趣的人群，根据该人群的特点布置体验馆、摆放商品等，那就很容易让这类消费者产生购买的欲望。零售企业可以发挥线下“看得见、摸得着”的优点，强调线下的体验和服务，把线上发展成销售的前端，但是线上线下两者并不是相互孤立的，要实现企业最终盈利的目的，就要把两者有机的结合起来。

4.结语

大数据在各行业的应用已经成为一种趋势，对于零售企业来说更是如此。零售企业应用大数据后都获得了巨大的利益，同时也为零售企业的营销策略带来新的变化。但是，在应用大数据时，也存在一些问题，例如，个人隐私的问题、数据安全问题等，这些问题虽然对大数据的应用有一定的影响，但是大数据在零售企业的应用趋势是不可改变的。

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