大数据在新零售企业中的应用研究(三)

（一）大数据

1、大数据的概念及其历史背景来源

大数据(big data,mega data)或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。

“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

大数据是由世界著名咨询公司麦肯锡最早提出，它在相关的报告中称：“数据已然融入到现今各个行业领域，作为生产的关键助力。人类对海量数据的开发和运用，意味着新一轮产业复兴和消费增长的到来。大数据的发展可以分为萌芽期、成长期和旺盛期。大数据发展的萌芽期是20世纪90年代到21世纪初，此时大数据尚处于数据挖掘阶段，主要集中研究大数据的算法及模型。2003到2009年，是大数据发展的成长期，由于社交网络的流行，产生大量非结构化数据，这是传统处理方式难以解决的。而非结构化数据自由探索技术发展的突破，使大数据的发展达到了一个新的阶段。大数据发展的旺盛期是 2010 年以后，此时智能手机开始流行，人们更加依赖互联网，由此产生了大量碎片化的数据，数据量骤增，同时随着云计算技术的日趋成熟，对大数据处理水平逐步提高。时至今日大数据已经在我们的生活中潜移默化,我们无时无刻不在运用着大数据。

2、大数据的特征

现阶段各界对大数据的认识，集中有四大特点，即大量、多样、高速、价值。它从四个方面描述了大数据分析技术是：�崳�

①数据体量巨大。既有体量巨大且不断Ｗ几何级的速度快速发生，甚至达到底、ＺＢ级别。�崳�

②数据类型多样。包括图片信息、文本、网络日志、视频文件等各种结构化和非结构化的数据，一切可量化类型均为数据。�崳�

③处理速度快。利用各种分析工具（如Ｍａｔ１化），可从海量数据中迅速获得具有较高经济、实用价值的信息，处理速度远远超出传统的数据分析方法。

④高价值回报。各类数据的不关联使其内部价值难ｔｉｌ发掘。通过大数据的正确、准确分析，发现数据内部隐藏的相关关系，所带来的价值回报不可小觑。

3、大数据的价值

大数据的核心价值，从业务角度出发，主要有如下的3点：

①数据辅助决策：为企业提供基础的数据统计报表分析服务。分析师能够轻易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品经理能够通过统计数据完善产品功能和改善用户体验，运营人员可以通过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层可以通过数据掌握公司业务运营状况，从而进行一些战略决策；

②数据驱动业务：通过数据产品、数据挖掘模型实现企业产品和运营的智能化，从而极大的提高企业的整体效能产出。最常见的应用领域有基于个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、基于模型算法的风控反欺诈服务征信服务，等等。

③数据对外变现：通过对数据进行精心的包装，对外提供数据服务，从而获得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己掌握的大数据，提供风控查询、验证、反欺诈服务，提供导客、导流、精准营销服务，提供数据开放平台服务，等等。

大数据的价值可以直观地分为两种，一种是给企业创造营收，另一个方面是给企业节省成本。这是我们现阶段最明确也最希望拥有的价值。

（二）新零售

1、新零售的概念

新零售，即个人、企业以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段并运用心理学知识，对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，进而重塑业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。线上线下和物流必须结合在一起，才能诞生真正的新零售。

2、新零售的模式

①初级模式：线下实体店的内部变革

新零售的模式自从新零售的概念被人们所接受就一直在改变，从传统的零售行业的实体店内在变革开始一点点进步，首先第一步改变就是跨界运营，比如在超市里面加入餐饮的元素，让人们的购物方式更加多元化，逛超市逛累了，直接吃，吃完了接着逛；

新零售初级模式第二步共享精神与资源分享，采取供应链模式共享，将资源集中再分布，发挥其最大作用。比如线下许多的连锁型零售超市就是这种模式，资源共享，经济共享；

新零售初级模式第三步自我转化，推翻传统的零售经销商角色，让自己变成商品中介，尽量不赚差价，覆盖成本零利润，靠会员费和自制商品就可以挽回成本，甚至是拥有更对的会员，转到更多的钱。

②中级模式：线上导流，线下开花

所有的改变都是一点点的进步的，从初级模式改变过来的新零售则更优化，首先我要提到的一种模式就是零售企业的多品类运营，通过线上导流将更多的人群吸引到线下实体店里，在增强消费者的用户体验的同时，能够购买不同品类的线下产品，从而增加销量。

线上导流之后的发展就是销售产品的概念延伸，咱们销售的不只是商品，他还可以是一个品牌，一个品牌下可以包含的东西很多，能够将商品的商业值提升到更高，让线下事业开花。

③终极模式：线上与线下的完美结合

新零售的最终目标，就是将线上和线下完美结合，说到这个目标就脱离不了大数据的支持。线上和线下的衔接需要大数据。

（三）新零售企业

1、什么是新零售企业

新零售企业是指传统的零售行业通过线上和线下的不断融合，将线上流量转到线下店铺，增加用户活跃度，给线下店铺提供新的发展动力，消费者也将在线下得到更加专业的服务、更加优质的产品，体验更好的消费旅程。新零售的新就是要比传统零售更简单，更有效率，突破流通消费领域，让企业商家更加完善，更具产品效益。

2、新零售企业的的发展现状

2016年10月，在阿里云栖大会上，马云首次提出了“新零售”这一概念，此后，各大商业巨头开始发力“新零售”。阿里巴巴集团在电商的基础上，积极布局线下，创立盒马鲜生、天猫小店，收购银泰集团，入股三江购物、联华超和高鑫零售;京东集团一方面与线下商超进行合作(包括永辉超市、沃尔玛) ，另一方面，亲自布局线下京东便利店、京东家电、京东之家、京东X无人超市等。传统电商巨头，线下商超集团也积极拥抱新零售，在“新零售”概念提出之前，苏宁就进行了O2O战略布局，提出了“电商+店商+零售服务商”的云商模式，2015年苏宁易购入驻天猫，同时收购天天快递，强化最后一公里配送能 力，开 设“苏 宁 无 人 超 市”，创新消费体验。除以上集团外，永辉超市、711便利店、每日 优 鲜、顺丰物流等企业也都积极布局新零售。“新零售”突然火了，线上电商企业布局线下实体零售，线下商超谋划线上零售平台，在整合平台的基础上，进一步融合新技术，形成了全新的零售模式。

（四）大数据在新零售企业中的应用

1、大数据和新零售的关系

在传统的零售行业中，由于宣传模式存在缺陷，导致零售产品的影响力不足，人们对于产品不够了解，进而使得产品的销量受到影响。在大数据时代的影响下，企业利用大数据对产品的生产制造、销售渠道和销售方法进行分析预测，进而使得企业能够及时的发现产品在营销过程中存在的问题，并及时的制定解决策略，完善产品的销售流程，进而提高产品的销量。另外，利用大数据对产品信息进行宣传，使更多的人都能够对产品有所了解，提高产品的影响力，进而促进产品销量的提升，提高企业的市场竞争力。大数据在新零售中的运用有利于为企业带来更大的利益

目前，电子商务已经成为商业发展的新趋势。对于新零售行业而言，实现产品销售的信息化发展，能够有效的增强产品的出售，进而减少企业的成本损失。利用大数据对产品的营销方式进行创新与改变，使产品的零售方式向着电子商务的方向发展，能够有效的提高人们对产品的认识，进而提高产品的销量，避免出现产品滞销现象，为企业带来更大的经济效益。新零售的发展基于大数据的统计，与大数据紧密相连，新零售的最终目标，就是线上线下一体，而这个目标如果要最终实现，需要的是大数据的支持。

2、新零售企业如何正确应用大数据

新零售的核心要义在于线上与线下融合，将“货、场、人”三大要素重构为“人、货、场”，真正做到“用户为王”。但是，实现“用户为王”的前提在于对用户有更全面的了解与洞察，掌握用户线上、线下的个人属性和消费需求。在过去，互联网和电子商务的发展，为企业积累了大量的线上消费者数据，而现在伴随着移动互联网的深度应用也为线下大数据带来了最好的发展时期，同时得益于人工智能、物联网技术的应用，让线下大数据的采集与应用成为可能。在大数据时代下新零售要想实现长期、可持续发展，首先，线上电商要以大数据为技术支撑，加强同线下店铺的合作，将线上和线下渠道联通，加强同线下物流渠道的结合，并借助大数据做好物流配送体系构建，及时关注和跟进配送情况，为节假日和购物节等物流资源使用高峰期做好技术储备和演练，避免出现物流爆仓、配送延期的情况。大数据只要运用到位就能在新零售里蓬荜生辉。

三、大数据新零售企业运用案例分析及研究（以盒马鲜生为例）