大數據不是壹天出來的。不管是統計學還是模糊數學，做生意的人都有壹個很好的概率概念——什麽時候在什麽地方投入什麽樣的廣告，會帶來差不多多少收入。他們清晰明確，更有實力的人會通過營造環境氛圍，培養員工的敬業精神和積極性來提高交易的概率。有些很厲害。他們只要進來，就不會讓人空手出去。那為什麽在大數據面前輸得那麽慘？先不要揣測終端零售商對概率背後的“規律”分析得不夠，只從邏輯上往後推，想清楚幾個問題:
1.消費者從哪裏來？
是自然流嗎？
是借助大商場超市嗎？
尚超是如何走紅的？
怎樣的選址才算科學？
做同壹品類商品的妳比誰強？人如何吸引消費者？
2.日常銷售數據是用來記賬還是反饋給設計生產部門？
每個商品類別的數據細化到什麽程度？妳分析過嗎？
能從數據上看到單店所有單品和全國各門店的排名嗎？
根據排名，區域銷售趨勢，如果放在全年，是什麽情況？如果放在幾年後，規律是什麽，波線趨勢是什麽？
3.產品是廠家生產的，是消費者需求驅動的，還是廠家的設計師創造的？
妳是掌控了設計和終端渠道，還是只是在終端賣機器？還是從批發或者代理商那裏拿貨？
妳的企業移動互聯網上展示的是什麽？是否引導挖掘消費者的潛在需求，從而設計開發出壹系列主題產品，滿足消費者批量生產的個性化需求？
在靈活反應方面，妳的新產品從設計到生產，再到消費者手中，需要壹周還是半個月？
工業信息化時代如何讓所有商品都像“前店後廠”壹樣新鮮？？
4、利益分配是* * *獨享還是壟斷？？
每賣出壹件產品，設計師、生產線工人、終端消費者、生產廠家、代理商的利益是否掛鉤？？
無論是線上推廣線下實施再線上購買，還是線上直接購買，還是線下傳統銷售，如何在線上線下數據同步的同時，兼顧各方利益並發揮競爭作用？？
總之，以上問題都解決了，傳統零售業也有梅花在冬天盛開燃燒！
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