在线化、数字化、智能化将是未来企业的重要脸书。随着近年来大数据基础设施的完善和大数据技术的快速发展，人类正在从IT时代走向DT时代，这使得人类社会产生的数据呈指数级爆发，大数据驱动的营销应用得以更好地实现，变得越来越重要。
越来越多的快速消费品企业将用户分析甚至企业应用与大数据相结合，利用数据对其流程、产品和决策进行整合、优化和升级，使运营和管理变得更加有效。
首先，重构零售连锁精准营销模式
在大数据时代到来之前，企业从哪些平台提取数据，使用哪些营销数据？一般是CRM或BI系统中的客户信息、营销推广、广告活动、展会等结构化数据，以及企业官网的部分数据。但这些信息只能达到企业正常营销管理需求的10%，不足以给出重要的洞察和发现规律。
其他85%的数据，如社交媒体数据、邮件数据、地理位置、音视频等越来越多的信息数据，包括数据量越来越大、应用逐渐广泛且以传感器为主的物联网信息，以及汹涌澎湃的移动互联网信息。
这些是大数据所指的非结构化或多机构数据。它们大多以图片、视频等形式出现。可能在几年前被忽视的，将不会被使用，价值也没有得到有效挖掘。
如今，大数据可以进一步完善算法和机器分析的功能。然而，这类数据的价值越来越大，在当今竞争激烈的市场中发挥着突出的作用，可以被大数据技术充分开发和利用。
1.更好地优化营销决策数据
一些主要门店，包括沃尔玛、家乐福、麦当劳等知名零售连锁企业，都配备了收集运营数据的设备，用于跟踪客户互动、店内客流和预订情况。研究人员可以模拟菜单变化、餐厅设计和顾问意见如何影响物流和销售。
这些企业可以将这些数据与交易记录结合起来，利用大数据工具进行分析，从而对销售哪些商品、如何放置商品以及何时调整售价给出建议。这样的方法帮助这些领先的零售企业减少了17%的库存，同时提高了自有品牌商品的高利润率比例。
过去一些相关的CRM系统只能提示分析报告回答“发生了什么”，而现在一个优秀的大数据系统可以用来回答“为什么会发生这种情况”，一些相关的数据库也可以预测“会发生什么”，最后发展成为一个非常活跃的数据仓库，可以判断“你想发生什么”。
2.更完整地分析和描述目标对象
通过获取更丰富的消费者数据，包括网站浏览数据、社交数据和地理追踪数据，可以得出更完整的消费者行为描述。比如大数据技术可以全面有效地管理和深度挖掘客人的各方面信息。
如果客人是餐厅的常客，大数据系统会为酒店提供个性化服务，明确告知酒店经理客人的习惯和喜好。当客人再次光临时，酒店大数据系统会自动提供客人喜欢的房间和服务等相关信息，大大提高了酒店管理的效率。
利用大数据中的语义搜索功能，系统可以理解自然语言的含义，包括职位、技能、行业和教育等。除此之外，它还可以智能处理拼写错误、缩写、标点符号等问题，还可以识别同一单词在不同语境下的含义，从而更好地服务于营销管理。比如销售经理、财务经理、人事经理都有“经理”这个词，显然代表了不同的语义。利用语义搜索技术，我们可以智能地区分和判断目标对象。
3.实现点对点智能广告模式
对于广告主来说，广告的核心问题在于如何从海量数据中找到目标受众，并传递相应的广告信息。
如今的广告已经不是点对点的模式，而是主从模式，就像一个单一的“老师”让很多“学生”跑得满地跑，但“老师”总是抓不住大部分“学生”，扔掉99%的广告费用。
大数据可以通过互联网点击，跟踪个人用户的行为，更新他们的偏好，并实时模仿他们可能的行为，使点对点的RTB成为可能。在美国，借助大数据，RTB可以将热门目标用户拍卖给广告商。
过去，一个秃顶的中年男人在电梯里走了过来。如果你在电梯里做洗发水广告，那你一定是瞎了。现在，有了RTB，广告将聚焦于喜欢看广告的目标人群，而不是到处跑的“学生”；广告市场卖的不是传统意义上的广告空间，而是访问这个广告空间的具体用户。
那么RTB实时竞价广告系统是如何做到精准的呢？假设潜在客户正在浏览某个网站页面，某个网站会向广告交易平台请求广告。交易平台向所有需求方平台发布公告，“如果某个网络有访客，要不要给他打广告？”。
同时，DSP请求大数据管理平台帮助分析访客情况，并根据结果做出出价决策。广告交换为出价最高的数字信号处理器匹配相关广告代码，最终制作广告。
如今的前沿追踪技术和各种大数据管理平台，可以将受众和广告效果数据整合到单一界面，让广告主轻松检索关键指标，包括转化率、损失率和各渠道贡献率等。
4.更好的顾问营销
例如，当客户进入商店时，零售商使用大数据技术搜索他们的数据库，发现该客户是他们想要保留的有价值的客户。然后，通过将自己过去的购物历史与从社交网络页面获得的客户信息进行整合，了解留住他需要花费多少，从而确定所售商品的合适价格以及零售商可以回馈的利润空，最终为这个客户给出最佳的优惠策略和个性化的沟通方式。
如今，在美国的沃尔玛门店，收银员扫描顾客购买的商品时，POS机上会显示一些附加信息，然后销售人员会善意地提醒顾客:“我们店刚买了两三种好酒食材，正在打折。它位于D5大陆架上。你想买吗？”这时顾客可能会惊讶地说:“哦，谢谢你，我只是想要，但是我刚才还没有找到，所以我现在就买。”
这是沃尔玛大数据系统支持的“咨询营销”的一个例子。因为电脑系统计算了很久，如果顾客购物车里有很多啤酒、红酒和沙拉，可能有80%的人需要用酒来购买配菜和调味品。
对这一决策分析的支持是位于美国的一个巨大的企业级数据仓库，它通过卫星与全球所有商店实时连接。
如果客户看过一个产品但没有买过，有几种可能:a .缺货，b .价格不合适，c .不是想要的品牌或产品，d .只是看看。如果客户检查时货物缺货，到货后会立即通知；如果当时有货，客户不买，很可能是价格造成的，所以降价时通知客户；同时，在介绍与本产品相似或相关的产品时，要热情告知客户。此外，通过挖掘客户的周期性购买习惯，在客户接近购买周期时及时提醒客户。
第二，利用大数据，零售企业应该为营销做哪些准备？
尽管大数据显示出巨大的前景和巨大的功能，但大数据营销仍然面临许多问题和挑战。首先，我们面临技术困难。毕竟大数据技术还处于活动初期，技术各方面都不扎实，各种工具还需要进一步完善。
但实际情况是，当大数据营销真正展开时，零售连锁企业面临的不仅仅是技术和工具问题，更重要的是需要转变业务思维和组织架构，真正挖掘数据金矿。
为了当下，对于大多数零售连锁企业来说，如何走捷径，构建大数据挖掘分析系统，赋能数据，培育核心竞争力，立于不败之地？
1、确定企业的中短期目标和标准
大数据的资源极其复杂和丰富。如果一个企业没有明确的目标，即使不误入歧途，至少也会感到很迷茫。因此，首先要确定企业使用大数据的中短期目标，明确企业的价值数据标准，然后使用能够解决特定领域问题的工具。一步一步推进。不要把理想定得太高，否则你会失望的。
2.储备大数据相关技术人才
零售连锁企业使用大数据服务营销管理之前，技术团队要到位是基础。一个企业的营销团队应该能够非常自由地玩数据。
很多人认为社交媒体营销是一项有趣的工作，但实际上它只是一项艰苦的工作。它非常注重数据、测量标准和数据可视化。要熟悉驾驶，首先要确保企业技术人员接受过相关技能培训，知道如何最大限度地发挥大数据的作用和潜力，为企业营销服务。
3.从BI系统入手，做好数据的收集和积累
这主要体现在数据的采集和收集上，这是数据分析的基础。这不仅仅是盲目获取数据，而是需要获取的数据类型。因此，需要根据零售连锁企业的业务发展需求和策略，明确数据采集的主要类型。
一般来说，零售连锁企业的数据需求主要集中在人员、终端、渠道、费用、资产、经营行为等方面。可以从小型BI分析系统的引入和应用入手，根据企业的实际情况对具体的数据类型进行建模和采集，打好基础，再进一步开发企业大数据智能分析系统。
4.解决碎片化问题
企业启动大数据营销最重要的挑战之一是数据碎片化。在很多公司，数据分散在互不相连的数据库中，相应的数据技术也存在于不同的部门。如何开放、互联这些孤立、错位的数据库，实现技术共享，是大数据价值最大化的关键。
需要注意的是，通过数据策略成功提升网络营销有效性的关键在于无缝衔接网络营销的每一步，从数据采集到数据挖掘、应用、洞察提取、报告等。
5.培养内部整合能力
做好大数据的营销和应用，首先要有很强的数据整合能力，整合来自不同数据源、不同企业结构的数据，如客户关系管理、搜索、移动、社交媒体、网络分析工具、普查数据、线下数据等。这些综合数据是瞄准更大目标受众的基础；
其次，我们必须有能力研究和探索数据背后的价值。未来零售连锁企业营销成功的关键将取决于如何在大型数据库中挖掘更丰富的营销价值。比如站内外的数据整合，多方平台的数据整合，基于人群和行为数据的优化算法的建立，都是未来的发展重点；
第三，探索精准行动的营销准则，并通过该准则进行精准、快速、实时的行动。
6.打破“孤岛现象”，实现数据共享是关键
现在的零售连锁企业大多不部署业务分析系统，但业务系统多而杂，每个业务系统形成“孤岛现象”，各行其是，无法形成有效的集成分析。
这就要求快速消费品企业的数据分析系统要统一协调，具备较强的数据整合能力，能够整合来自企业不同数据源、不同结构的数据，如客户关系管理、搜索、移动、社交媒体、网络分析工具、普查数据、线下数据等。这些综合数据是瞄准更大目标受众的基础。
这就需要一个大的平台系统，能够将各个系统的业务数据串联起来，帮助企业管理者真正找到业务中问题和原因的内在联系，进而帮助管理者找到发现和解决问题的积极因素。
许多中小型零售连锁企业没有分析海量数据的能力和财力，因此可以与大数据R&D公司合作。
此外，零售连锁企业可以利用现代先进技术高效、全面地收集数据。比如近年来AI技术的快速发展，凭借其先进的算法能力，可以帮助快速消费品企业高效、全面地掌握终端数据。
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