當今的零售商都知道大數據對其業務運營的重要性。例如，他們可以分析消費者的大數據，並定制服務以滿足他們的個性化需求。想象壹下，從顧客踏進百貨公司大門的那壹刻起，妳就知道了他/她的名字、身高、在店裏和網上的支付記錄，甚至他/她對生活、宇宙和壹切的看法等等。妳是否仍然不知道他下壹步會對商店裏的什麽商品感興趣，以及他為什麽願意為此付錢？
數據分析對消費者來說可能是“侵犯隱私”，但從商家的角度來看，每個消費者都會享受到“名人”般的個性化定制服務待遇。消費者對數據隱私的看法將直接影響零售業的未來，因為技術發展太快，實時的大數據正在驅動整個購物方式和零售業未來的發展方向。
相關性提升
自從樂購的子公司Dunnhumby在1994幫助超市設立會員積分卡項目以來，美國消費者已經習慣了零售商收集他們的消費數據。
除了使用消費者行為產生的大數據，超市現在還在他們的數據庫中添加歷史季節性銷售、氣候等數據，以便準備他們店裏有多少“燒烤”、“啤酒”或“雨傘”作為參考值。
除了用戶在店內實際產生的交易數據，超市還會從社交媒體上抓取有用的信息，包括用戶定位展示的位置、發布的內容等等。
實時分析這些數據的能力給了零售商前所未有的發展機遇，他們可以隨時隨地為其消費者在線上和線下定制服務。
數據的分析和控制對門店的銷售有決定性的影響。除了客戶的消費能力，天氣因素也不可小覷。比如郊遊季節的周末天氣預報會下雨，零售商可以在商店附近擺放啤酒和雨具進行相關促銷。
“如果妳知道妳的顧客想買什麽，妳的商店倉庫有什麽存貨，妳就可以為他們做出最合適的推薦。當然，這需要商家做到‘及時’，”SAP大數據分析的Klaus Boeckle說。"已經這樣做的公司包括B&Q和亞馬遜."
為客戶進壹步定制。
店員可以在便攜設備上查詢這樣的消費者大數據，他們可以很容易地搜索消費者的個人檔案，從他最近的社交媒體信息中了解顧客的近況，例如，他是打算過壹個愉快的假期，還是擔心找不到適合她的晚禮服。
然後，店員可以推薦顧客購買他們需要的商品，因為作為零售商，我們已經知道了他的需求和他購買商品的記錄。
蘋果相應的iBeacon技術——店內藍牙位置追蹤，是作為壹款可以與智能手機互動的應用而設計的。當消費者走進百貨商店時，零售商和應用程序開發人員可以立即確認他們的身份。然後那些相關的和特別推薦的商品會被推送到客戶的智能手機上，推哪些商品取決於客戶所在的百貨公司的具體樓層和位置。
基於實時的銷售情況，Lush store的店員可以隨時改變其店鋪的布局。
要進行上述的“個性化”定制，首先要獲得消費者的許可，允許商家和應用開發者獲取其私人數據。其實商家只是想把這些數據轉化成更好的服務。
化妝品零售商Lush有大數據分析設備，供店員在商店和倉庫使用，以便他們可以實時控制銷售。
這種做法可以刺激商店員工在銷售業績上相互競爭，從而達到最佳工作狀態，給消費者帶來不同的購物體驗。
比如，當店員發現店內的浴球和另壹款洗發水被消費者多次壹起購買時，可以改變這兩款產品的陳列位置，放在附近。
數據越多越好，越細越好。
這種根據數據向消費者推薦產品的方法在網絡零售商中相當普遍，而且發展勢頭還在不斷增長。
亞馬遜全球用戶已達240萬左右，年收入近750億美元。他們跟蹤和捕捉用戶的信息，並根據不同的數據分析結果調整他們的服務。事實上，早在2004年，亞馬遜的數據收集和分析能力就超越了目前大多數零售商。
目前，大多數網絡零售商可以根據用戶的搜索和瀏覽記錄，將相應的產品推送至其預留的郵箱。
亞馬遜首席技術官沃納·威格爾告訴BBC:“數據永遠不會太多，而且越精細越好。只有獲得壹定量的數據，才能對分析結果進行詳細劃分。”
隨著雲計算和實時數據處理的興起，零售商可以更準確地鎖定客戶，並推薦更適合他們需求的產品。
亞馬遜網站中的“推薦購買”是基於顧客之前的購買行為和評分。因為機器操作，不可能做到盡善盡美，但是它操作的結果是隨著技術的升級而不斷創新的。
比如消費者可能想買壹個水壺，亞馬遜會根據之前在網站上購買的廚具信息，推薦壹個最適合自己的水壺。
傳統零售商的反擊
傳統零售商高舉大數據“武器”，準備對亞馬遜發起猛烈反擊。
馬克斯&斯潘塞、博姿、約翰·路易斯、阿爾戈斯、迪克森斯和安·薩默斯都是RichRelevance的客戶，該公司利用從零售商那裏收集的大量數據，為實體零售店提供個性化的購物體驗。
當零售商知道他的顧客喜歡哪些品牌時，他會向他的顧客推送不同的產品和促銷內容。根據客戶過去和現在的購物習慣，Apache Hadoop使用125個不同的運算來預測客戶將在何時購買哪些產品，運算時間僅為20毫秒。
通過幫助消費者找到與自己最相關的商品，零售商的平均銷售額將增長3%-10%。
最終的結果是，不管消費者喜不喜歡，個性化零售已經成為不可阻擋的發展趨勢。
以上是邊肖為妳分享的關於未來零售商如何通過大數據圈住消費者的內容。更多信息可以關註環球常春藤分享更多幹貨。