专家谈零售大数据:以前没想到能做的现在可以做了

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

国内第一代大数据创业家柏林森先生是国内大数据技术和实践的先驱,先后创立百分点科技、信柏科技两家大数据公司,是中关村高端领军人才、海淀区创业领军人才、中关村十大海归新星。现在柏林森先生正领导“信柏科技”致力于“用消费大数据来帮助线下零售业O2O转型“的事业,零售行业内大数据标杆性项目——朝阳大悦城大数据体系系统就是由柏林森先生领导的大数据团队助力而完美落地的。

在最近的亚太零售创新峰会2014上,柏林森先生发表了关于“零售大数据”的独特又深刻的演讲,指出做零售大数据的重点以及驱动零售业创新发展的几类大数据应用,让人耳目一新,醍醐灌顶。

大数据概念大家讲了很多年了,有时候讲得挺复杂的,我们对大数据的认识比大家通常讲的要简单直接很多。大数据第一件事肯定要产生业务价值,不产生业务价值的大数据应用是没有任何意义。

在零售领域里面,我们认为大数据做的事就是用数据驱动运营每个环节。

首先我们需要确定数据源 ,针对线下零售来讲,数据源有三类:第一类是整个零售系统不管是ERP,还是供应链等,这些数据要整合在一个平台;第二类数据源就是消费者的行为数据;第三个是我们对于外部第三方的数据整合起来,这构成我们的数据源。

在数据源的基础上我们进行分析、挖掘,无非这个数据的作用一个是在经营分析管理环节,另外一个是对顾客营销环节发挥作用,简单来说零售大数据做的就是这样的事情。

信柏从今年开始专注做线下零售大数据和O2O这一块,做了朝阳大悦城、万达集团、兴隆大家庭、毅德集团、时光海、索尼等多个项目,在不断的项目实践中加深了零售行业大数据应用的理解。第一个,数据要和行业做结合,脱离行业纵深的数据应用很难发挥价值。从零售角度来讲,像百货、或者购物中心,他们对数据的需求有相当大的差别,所以零售大数据的应用一定是纵深的应用。第二个,数据的维度和质量是特别重要的。数据维度好比原料,有了好的原料,好的厨师所需要做的就是消费者需要什么,把这些好的原料简单加工就可以提供非常好的服务。

零售大数据的特点是以消费者为中心的数据,打通消费者在线上线下的各个ID,关注消费者在线上线下各个品类的消费偏好这些数据。比如他在线上母婴、化妆品方面喜欢的品牌是什么,他的需求是什么,他最近有什么购买特点,包括线下他去过周边哪些店,这些是我们所关注的。以人为中心,现在信柏覆盖了5亿消费者,其中包含线上线下整体打通的数据覆盖了2亿多的消费者。

说到线下零售的行为数据是怎么采集的?最关键的就是现在智能手机以及智能硬件的普及。通过智能手机以及其他智能硬件技术手段的辅助,如Wifi接触点、交互的大屏、智能POS等这些用户处理,信柏可以知道消费者在一个店什么区域逛过、停留多长时间、买了什么东西,这些构成线下消费者的数据基础。

从线下零售数据,我们关注的是线下零售实体业务结构,消费者在线下消费的数据,这构成线下零售全数据的数据基础,在此之上信柏通过分析挖掘做具体的数据应用。信柏的零售大数据应用方面无非是三类: 第一类是零售在做,但做不好的事;第二类零售一直想做,但做不了的事;第三类零售之前都没有想过这件事是可以这么做的事。

第一类:零售在做,但做不好的事

例子1:选址和招商。之前零售如果要做选址,以购物中心为例,他会请营销策划公司分配人员站在路口分析这个购物中心所在地点的消费行为分析,花一两个月时间收集300到500份问卷,根据问卷营销策划公司给出周边的消费者是什么情况。但由于以下两个因素,这种传统的做法误差较大:一是样本量不多,调研深度也不够;二是接受问卷的消费者当时主观上是乐意还是牵强。

同样是选址和招商这件事,从信柏消费大数据的角度来看很简单,因为信柏知道周边所有消费者的数据,可以定位到商圈和小区,所以信柏5亿的消费者大数据库可以轻松知道选定的这个地点周边消费者的样本,包括这些消费者在线下其他地方的消费偏好、他们的收入水平、家庭构成以及在线上的浏览和消费偏好,几分钟可以出这样的报告。

如果连锁店选址准备开100家店,那么潜在的选址可能要有1000个,如果对1000个做筛选可能基本上一个团队全年工作,但如果有了大数据,这件事情只需几个人就可以完成。借助信柏消费大数据覆盖的数据,零售商任意给一个地点,信柏就能知道周边人口的构成、家庭的构成、消费购物的构成。招商也是一样的,招商什么品牌完全根据周边消费者的偏好定。选址这件事就销售商之前在做的,在没有大数据的帮助是非常繁重的事,基本上靠一点信息拍脑袋形式构成的。

例子2:营销活动策划。购物中心、百货、品牌等线下实体零售都会经常策划营销活动,显然很多促销活动其实是针对特定人群而做的。例如,六一儿童节、三八妇女节做促销活动。零售商一般都是拿着会员资料来猜女性有多少、带家庭的人口有多少、可能是怎样的来策划活动。

但有了信柏消费大数据的帮助,信柏可以给全局消费者、会员人群做非常清楚的消费者画像,告诉零售商这群消费者特点是什么、这个促销活动针对的消费者有多少,哪些是目标消费者、目标消费者的长期偏好和短期需求是怎样的?

第二类:零售一直想做,但做不了的事

线上零售希望有线下实体的接触点,当零售商做线上线下整合的基础就是希望知道其客户群不仅是在本品牌的需求,还想知道消费者在其他品牌上的需求,但这种需求零售商自身是做不了的。对于信柏这个消费大数据公司,因为多年以来积累大量到亿级个消费者的消费行为数据,加上专业的大数据挖掘和分析能,就可以得到一个消费者或者一群消费者在各个消费环节上的需求数据。

第三类:零售之前都没有想过这件事是可以这么做的事

之前零售商可能没有想到可以做的是,但是现在有了数据就可以做了。很多品牌会有户外广告的需求,比如说楼宇的广告、公共设施上的广告,过去零售商说在什么地方投什么广告皆有广告策划的人来决定,现在还有专业的大数据分析方案来辅助零售商精准投放。

假设三星出了一款新手机想在上海投广告,他想专门针对苹果手机的用户投放和展示这个广告,以前这件事是大家想都没想过能这样做的事,现在从信柏的消费者大数据出发就可以画上海整个苹果用户的分布,可以告诉三星的人苹果用户都在哪些区域聚集,三星就可以非常清楚的知道一个广告应该投放在哪些场所。(赛迪网)

原文发布时间为:2014年12月19日
本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。
相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 供应链 大数据
【2023Mathorcup大数据】B题 电商零售商家需求预测及库存优化问题 python代码解析
本文提供了2023年MathorCup大数据竞赛B题的电商零售商家需求预测及库存优化问题的Python代码解析,涉及数据预处理、特征工程、时间序列预测、聚类分析以及模型预测性能评价等步骤。
188 0
ly~
|
1月前
|
供应链 搜索推荐 大数据
大数据在零售业中的应用
在零售业中,大数据通过分析顾客的购买记录、在线浏览习惯等数据,帮助零售商理解顾客行为并提供个性化服务。例如,分析网站点击路径以了解顾客兴趣,并利用历史购买数据开发智能推荐系统,提升销售和顾客满意度。此外,大数据还能优化库存管理,通过分析销售数据和市场需求,更准确地预测需求,减少库存积压和缺货现象,提高资金流动性。
ly~
304 2
|
3月前
|
存储 分布式计算 大数据
惊了!大数据时代来袭,传统数据处理OUT了?创新应用让你眼界大开,看完这篇秒变专家!
【8月更文挑战第6天】在数据爆炸的时代,高效利用大数据成为关键挑战与机遇。传统数据处理手段难以胜任现今海量数据的需求。新兴的大数据技术,如HDFS、NoSQL及MapReduce、Spark等框架,为大规模数据存储与处理提供了高效解决方案。例如,Spark能通过分布式计算极大提升处理速度。这些技术不仅革新了数据处理方式,还在金融、电商等领域催生了风险识别、市场预测及个性化推荐等创新应用。
101 1
|
6月前
|
大数据 BI
阿里十年大数据专家谈“云上数据中台之道”含内部PPT
从大数据的概念被正式提出,到马云老师预言人类正从IT时代走向DT时代,大数据浪潮迭起。大数据同仁共同认知的一点是,大数据会对社会创新、产业变革、业务创新及每个人的角色定位产生近乎决定性的影响。
|
机器学习/深度学习 SQL JSON
图解大数据 | 使用Spark分析挖掘零售交易数据@综合案例
电商与新零售是目前大数据与AI应用最广泛的场景之一,本案例以跨国在线零售业务为背景,讲解使用pyspark对HDFS存储的数据进行交易数据分析的过程,并且对分析结果使用echarts做了可视化呈现。
4422 1
图解大数据 | 使用Spark分析挖掘零售交易数据@综合案例
|
人工智能 大数据 双11
大数据专家在线
感谢您关注阿里云智能大数据&AI产品双11活动!
1957 1
大数据专家在线
|
存储 分布式计算 自然语言处理
基于MaxCompute+开放搜索的电商、零售行业搜索开发实践
搜索一直是电商行业流量来源的核心入口之一,如何搭建电商行业搜索并提升搜索效果,一直是电商行业开发者努力攻克的难题。基于传统数据库或开源引擎虽然能够搭建基础搜索服务,但随着商品数据的增多和业务流量的增长,难免会遇到性能瓶颈和效果瓶颈。另一方面,随着电商、直播、云计算等技术的不断发展,越来越多的传统零售企业正在进行互联网云上转型,特别是受近两年疫情等因素的影响,APP、小程序已经成为零售企业重要的业务增长来源。在此背景下,如何快速搭建高效搜索服务成为零售行业上云及转型的难题。
1204 0
基于MaxCompute+开放搜索的电商、零售行业搜索开发实践
|
算法 大数据 BI
零售行业SAP项目 --- SAP顾问向大数据转型的契机
零售行业SAP项目 --- SAP顾问向大数据转型的契机
|
人工智能 大数据 双11
报名中 | 4天4城(深圳/广州/上海/武汉),10位专家带你实操演练,如何玩转行业大数据应用
您是否了解数仓最新技术趋势「湖仓一体」?您是否还在惆怅业务数据不够实时?您是否在大数据开发治理、日志数据分析和个性化推荐等方面遇到难题?
2399 0
报名中 | 4天4城(深圳/广州/上海/武汉),10位专家带你实操演练,如何玩转行业大数据应用
|
大数据 分布式计算 流计算
阿里巴巴高级技术专家章剑锋:大数据发展的 8 个要点
章剑锋(简锋),开源界老兵,Apache Member,曾就职于 Hortonworks,目前在阿里巴巴计算平台事业部任高级技术专家,并同时担任 Apache Tez、Livy 、Zeppelin 三个开源项目的 PMC ,以及 Apache Pig 的 Committer。
阿里巴巴高级技术专家章剑锋:大数据发展的 8 个要点
下一篇
无影云桌面