大数据带来更多便利

为了强化企业竞争力，不少零售企业对会员开始提供个性化的服务和购物体验。同时，消费者也越来越乐意接受这种个性化的促销和沟通方式。当处理信息和收集信息的成本大幅下降时，利用大数据来分析和洞察消费者，为消费者提供个性化服务，开始普遍被零售企业接受。

最简单的例子，郊游季的周末气象预测会下雨，零售商就可以在店铺首要位置将啤酒和雨具邻近摆放做关联性促销。零售商还可以通过大数据，了解消费者的近况，例如，她是准备好好过个假期还是为寻找一件适合她的晚礼服而烦恼，从而相应地推荐该顾客购买她需要的产品。

科尔尼公司近期使用数据分析帮助一家跨国快速消费品公司优化其国内的市场费用。通过对公司以往财务和采购数据的分析和整合，发现了上千万美元的采购成本优化机会。

北美最大的食品和药品零售商Safeway为会员定期采买的单品提供优惠券，亚马逊为顾客提供一对一的商品推介服务，跨国食品零售商阿霍德在会员中积极推行线上购买线下自提的方式，并拉大会员价和非会员价之间的差距，让消费者成为会员，并提供个性化的服务。

就连谷歌也开始利用大数据进军电商领域：通过客户的注册信息，以及购物所记录的家庭地址，帮助顾客智能化选择周边商圈的产品，顾客在网上预订后，谷歌代为购买并配送至顾客指定的地址。

甚至，美国创新企业Decide.com，利用数据分析帮助消费者做购买决策，告诉消费者什么时候买什么产品，什么时候买最便宜，并预测产品的价格趋势。这家公司背后的驱动力就是大数据，他们在全球各大网站上搜集数以十亿计的数据，然后帮助数以十万计的用户省钱，为他们的采购找到最好的时间，提高生产率，降低交易成本，为消费者带去更多价值。而通过大数据帮助消费者找到与他们最相关的产品的方法，也使得零售商的销售额平均提高了3%至10%。

数据永远不嫌多

随着云计算和实时数据处理的崛起，零售商们能更精准地锁定目标顾客，给他们推荐更适合他们需求的商品。这种根据数据向消费者有针对性地推荐产品的方式在零售业已相当普遍，且发展势头还在不断增长。

那究竟什么是大数据？大数据又该有多大呢？

《纽约时报》表示，利用数据分析来评估商业活动并不是一个新概念。其实早在20世纪60年代，数据分析、商务智能的概念就已经被提出，一些特定领域的学者就已经可以用一些数据分析来优化生产。而现在所说的大数据，不过是仰赖机器去做观察与取得数据的工作，以求更全面、更即时的资料收集。

根据维克托·迈尔·舍恩伯格的描述，数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。

比如，大数据分析处理平台Apache Hadoop通过抓取消费者在社交媒体的浏览查询记录和数据，获取了有关消费者满意度和品牌偏好的实时信息，并根据顾客以往和当前的购物习惯，运用125种不同的运算，就可以预测顾客在什么时间会购买哪些产品，且运算的时间仅仅只需20毫秒。

亚马逊的首席技术官沃格尔沃纳表示：“数据永远不嫌多，而且越细越好，只有获得一定量的数据才能对分析结果进行细致的划分。”目前亚马逊全球的用户已经达到约2.4亿，年收入近750亿美元，他们已经实现了跟踪捕捉用户的信息，根据不同的数据分析结果调整其服务。

如今，全世界各种规模的公司都在被告知需要大数据：风投公司成立专门针对大数据的投资组合，成熟的商业巨头们会成立专门做大数据项目的数字创新团队。互联网被大数据倡导者作为成功数据业务的范例，一些公司开始大幅削减人为调研的预算，重金投入在大数据技术上。

当然，大数据也并不是灵丹妙药，虽然大数据成就了很多巨头，但也不乏失败者。据前诺基亚员工透露，诺基亚过度依赖大数据，过于注重定量数据，以至于在面对难以衡量或现有报告里没有的数据时，就变得不知所措。大数据原本可以成为诺基亚的竞争筹码，最后却帮了一个倒忙。

就算作为资料高手的谷歌，在大数据面前也犯过类似的错误。前谷歌副总裁玛丽莎·梅耶尔就表示，谷歌曾要求其工作人员测试41种不同色阶，甚至连肉眼都难以分辨的蓝色，只为了最终该网站的工具列表该挑选什么颜色。顶尖设计师鲍曼称，对数据言听计从的做法实在让人难以忍受，如果以为公司的每个决定都可以根据数据而转化成逻辑，那这些数据最后就会变成拐杖，如果每个决定只是需要拐杖，那整个公司也就离瘫痪不远了。

可见，要善用大数据，必须从对的观念出发，不要过度地专注于收集定量数据。

大数据重点在解读与预测

麻省理工学院教授艾瑞克·布伦乔尔森总结了大数据的几个特点：首先，数据量要够大够多，量比质更重要；第二，要在大数据中找出相关性，而不是因果关系；第三，消费者们社交媒体中贴出的图片、文字，甚至他们的地理位置，一些看似散乱无用的记录其实都是有用的。第三，只有拥有海量数据，即便是小公司也能靠创新致胜。最后，要小心使用这些海量数据，不要被数据蒙蔽和掌控。

舍恩伯格在接受《福布斯》采访时表示，大数据重构了传统零售业，是未来零售业变革的催化剂。数据的产生和收集本身并没有直接产生服务，最具价值的部分在于：当这些数据在收集以后，会被用于不同的目的，数据被重新再次使用。

20年前亚马逊刚成立时，杰夫·贝索斯让50个书评员来为他卖书，他意识到不仅仅可以请人来写书评，还可以用数据技术来提供图书推荐。起初他使用的是小数据，不是大数据，把客户进行分类，比如说有人对旅游或者是对园艺感兴趣，系统会自动提供推荐。刚刚开始使用这个数据推荐时，使用体验并不好，在进一步分析后，亚马逊决定不对人群进行分类，而是对用户的需求分类。这个做法非常成功，以至于到今天，推荐系统为亚马逊带去了30%的销售收入。

大数据会为各行各业带来效率，而大数据对于服务业来说不仅仅是效率，更多的是创新。比如沃尔玛会在手推车上追加跟踪器，根据推车路径来改进货架的摆放。日本、英国也有通过人脸识别来做数据的分析，从而获得性别、年龄、人种等数据。

虽然，眼下层次繁杂、内涵丰富的大数据被炒的火热，加拿大Loyalty One公司高级副总裁卡洛琳却提出一个颇为逆行的观点：实体零售业参与线上线下全渠道体系竞争的优势不是大数据，而是要抓住小数据。尤其是实体零售业通过线下顾客行为的数据化，追踪到顾客的消费行为，以此帮助零售业务流程升级，并支持更好地获取顾客数据，这样才能产生数据的推动力，最后形成大数据。

其实不管是大数据还是小数据，台湾AppWorks 之初创投创始人林之晨表示，数据只能告诉你不知道的数字。但数据背后所包含的特定环境以及原因，必须要靠归纳者自行去解读。数据的重点不是数据，而是解读与预测。在互联网信息爆发的时代，数据将会越来越泛滥，懂数据收集管理的人也将会越来越普遍。

麦肯锡全球学会曾发布的一份报告显示，美国至少需要十几万万名具有“深度分析”经验的工作者，以及几百万名更加精通数据的经理人。

梅耶尔提醒道，不要过分依赖数据，否则就如同希腊神话中伊卡洛斯所犯的错误一样——因为太相信自己的飞翔能力，使用了蜡和羽毛造的双翼，却最终因为双翼上的蜡被太阳晒融化而跌落水中丧生。

——来源：中国商报  编译：年双渡