零售商可以利用大数据和Hadoop的5个有效的方法

正如你所看到的，大数据举措延长整个零售渠道的各个方面。在同一个研究项目，Monetate列出了零售商面对大数据的五大挑战。

• 51％说，缺乏数据共享是一个障碍测量营销投资回报
• 45％的说，这是很难用数据进行有效的个性化营销传播
• 42％也很难在个人客户层面链接数据一起
• 39％的不能快速或持续足够的收集他们需要的数据
• 29％觉得他们有太少的客户数据

大多数的这些问题都与数据分离成数据筒仓相关联。这是传统的大数据解决方案的常见副产品。值得庆幸的是，新的大数据创新技术，例如Apache的Hadoop的已使企业能够整合他们的数据孤岛，正在大数据甚至更适合零售已经强大的合作伙伴关系。

这里仅仅是少数的许多大数据用例为零售行业：

1.模糊匹配

大多数消费者都知道他想要什么心中有数。网上购物时，消费者不得不钻到自己的喜好，通常发现几个选项的能力。在某些情况下，但是，其结果可能是一个损害消费者和零售商。有时消费者认为他们知道自己想要什么，但还没有接触到足够的选择肯定知道。其他时间，零售商可能没有什么消费者想要的，但可能有一个选项，这将是同样令人愉悦给他们。

这就是模糊匹配的用武之地。模糊匹配使用的算法流程（模糊），以找出是否有不同的数据元素之间的任何关系或相似性。

模糊匹配可以用来为消费者提供“足够接近”的结果。这方面的例子可以机票被提供用于不同的星期几比中指定的内容，但与所请求的价格和目的地。另一个例子是一个外套是三季度的长袖，而不是手腕长度的建议，但在正确的大小，颜色和样式。如果零售商不具备正是客户所想，双方都受益于具有接近一个购物者的规格可供选择。

2.智能推销

移动库存始终是最优先考虑的零售商。一个大的数据可以帮助将库存的方法之一是增加了一些“智能”的网上购物过程中，特别是关于那些谁不遵循通过与他们的购买。

例如，一个大型零售商利用大数据，从客户的抛弃在线购物车赚钱。如果客户增加了一个产品给他/她的车，但后来放弃了，零售商会看消费者的位置。该零售商然后交叉检查与在最近的商店库存了消费者的位置。如果产品是库存的位置，零售商会重新定位消费者。该系统将计算出的折扣价，将激励顾客购买产品。这种计算也将保持打折的速率仍然是有利可图的零售商。该折扣优惠，然后通过电子邮件发送给消费者。如果客户购买，然后在项目的最终结果是双赢的，因为储蓄和一个双赢的零售商的消费者，因为他们能够将产品，但仍保持盈利。

3.欺诈检测和预防

通过利用零售商的丰富的数据环境，欺诈风险的特定区域可以被识别。例如，零售商可以使用Hadoop来分析数据从每天的销售交易，以及从活动，如应收，应付，销售预测，仓库库存，甚至员工转移记录，以帮助查明欺诈活动，维护底线。

4，存货预测

大数据取得预测库存更可靠。在过去，有限的数据点指视力的有限字段。公司依靠像月份或季节的简单变量。如今，大数据仰卧起坐变量如天气，热门话题，宣传成果，和这么多。与预测分析，零售商可以花更少的钱拿着陈旧库存和更多的时间热销的产品。

5.消费者游戏化

游戏化一直是一个成功的工具，以增加参与和忠诚度的消费者。大数据取得了游戏化几乎无限的国家零售商的一半，预计将利用它在未来两到三年 – 斯科特西尔弗曼，联合创始人营销和副总裁Ifeelgoods估计一个数字。

通过忠诚奖励游戏化爆炸了零售商在过去的几年里。今天，忠诚的客户都赚了理想的活动的物理和虚拟奖励。推荐方案为消费者提供成为销售人员无偿为他们的冠军品牌奖励。回访忠诚点很容易让某些零售商，成为消费者的首选供应商。忠诚的客户提供有竞争力的个性得到了展示自己的性能与其他顾客的虚拟奖品的嗡嗡声。总之，游戏化的增长围绕品牌社区相当成功。

除了提高客户的忠诚度，游戏化也可以用来分析客户行为，给零售商更大的洞察到他们的客户。

结论

大数据是浸润零售行业的几乎每一个角落，并帮助推动零售业务的几乎每个方面的有效性。越来越多的零售商正在采取一个企业的大数据解决方案，以减少欺诈行为，赢得客户的忠诚度，提高现有流程，提高销售业绩，并获得竞争优势。

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