关于零售行业中的数据分析应用

零售行业数据分析应用（一）推荐系统

系统基于客户的先前历史来工作，可以帮助零售商了解客户的偏好，并在他们上网时向他们提供相关的建议。推荐引擎通常利用协作过滤或基于内容的过滤。

在此过程中，将考虑客户过去的选择以及他们喜欢的产品。推荐引擎使用此信息来应用各种算法。然后，它找出一些类似的建议，并相应地向用户提供各种商品和服务，建议最终将有助于改善该行业的销售。

零售行业数据分析应用（二）个性化营销

多年来，零售商一直从个性化营销中获利。该过程涉及从数百万客户的交易中收集大量数据。然后对其进行分析，以预测将来的客户选择或决定。该分析是基于对各种产品的客户的喜欢、喜欢和评论进行的。这将帮助零售商做出一些有关定价政策的重要决定，并为客户提供个性化的建议。从数据中提取的见解可帮助行业改善其发展战略，营销技术和销售。

零售行业数据分析应用（三）价格优化

据普华永道称，总消费者中有60％认为购买任何产品的主要原因是价格。数据分析引入了解决此问题的新方法。各种价格优化技术可帮助零售商确定其产品的适当价格。随机购物、位置细节、客户细分等是用于价格优化的一些工具。

价格优化模型使用的不同算法对客户对价格，折扣，节日销售，营销活动等的响应进行实时分析。例如，沃尔玛是全球领先的跨国行业之一，已开发了自己的数据分析中心，即Data Cafe。Data Cafe厌倦了超过40 PB的客户数据，这有助于他们了解市场趋势。这项先进的分析表明，沃尔玛的杂货店团队发现，由于价格无关，某件商品的销售突然减少了。因此，只要产品的销量突然下降，该算法就会向他们发出警报，从而可以采取适当的措施。

零售行业数据分析应用（四）库存管理

零售商旨在随时满足客户需求，库存管理涉及确保在任何给定时间点都有待售产品的可用性。零售商可以使用数据分析预测需求水平，并维持安全缓冲区以应对不断变化的需求。

预测需求将帮助零售商保留更多产品库存，以便在危机时期为客户提供服务。各种先进的机器学习算法都用于构建模型。他们具有确定供应链不同方面之间的各种趋势和关系的能力。这些算法可帮助零售商根据即将到来的销售模式保持产品库存。

零售行业数据分析应用（五）实施增强现实

零售业正在慢慢适应增强现实的概念，以在没有实际拥有产品的情况下为客户提供产品的体验。宜家家具和家庭装饰品是瑞典领先的公司之一，客户可以扫描自己喜欢的产品，然后将它们虚拟放置在房屋中，以体验其原始外观。

这将帮助他们通过使用图像识别技术来感觉产品。消费者可以在购买产品之前消除对颜色，尺寸等的疑问。这有助于客户确定并做出更好的购买决定。当然，公司必须承担较少的回报和负销售额。