大數據環境下傳統零售商業變革
零售行業隨著數據采集與存儲技術的進步也逐步形成了零售業大數據。通過對這些數據進行挖掘分析，能夠給零售企業帶來的商業價值以及服務創新，諸如能夠更好地了解和洞察消費者，從而實現化營銷，或者變革供應鏈模式，實現貨品精細化管理等。但是在這之前，要清楚大數據究竟從哪些方面給零售業帶來了變革需求，才能有針對性地利用好零售業大數據。
在互聯網背景下，大數據技術是推動零售業發展的重要條件，數據化業務、機器學習、云計算以及物聯網將依托于大數據業務，深入到零售業的門店陳列、網絡購物、移動社交等各個領域，并引發未來新的業務模式。
現代零售業的運營機制是在傳統零售業務基礎之上，結合大數據技術，實時對產業鏈中各業務流環節的運營情況進行分析，包括從上游工廠生產端獲取新的生產數據，直至下游終端用戶購買訂單、物流收貨確認，現代零售業的產業鏈已經融入大數據潮流之中。
目前國內大部分零售商對大數據的認識處于初級階段，并不從收集的消費數據開發利用，目前階段僅可稱為“數據的搬運工”；后期大數據商業管理和用戶分析工具將逐漸普及，數據搬運之后的存儲、分析、轉換問題也得以解決，大數據分析使得零售商和顧客之間產生雙向關系，根據積累的消費者數據來進行主動預測，跟蹤用戶行為和消費偏好。
目前傳統零售業面臨著零售商品價格體系管理的滯后、營銷的不便利性，例如相同商品不同銷售商之間的比價，快遞送貨服務以及年輕消費客戶的流失等問題。而且傳統零售行業的營銷方式無法像互聯網電商一樣通過各種數據分析消費者的喜好，從而無法做到一對一的營銷。所有的這些問題，導致傳統零售行業面臨著重大的商業變革。
為了應對零售業面臨的挑戰，一個可行的思路便是線下購物體驗化。這主要是指通過改善線下購物的環境與方式，給予消費者更多在線上購物中享受不到的愉悅體驗，其表現的特征主要體現在傳統百貨購物中心化。
傳統的線下零售業在挖掘大數據價值方面落后了很多。但是，落后的同時也意味著，傳統零售業有著充分的潛力去利用大數據實現自己的商業模式轉型。傳統零售業在大數據時代下的各種變革中，統計思想與方法的變革無疑是根本而又重要的。從傳統零售業統計的數據采集、整理、分析、詮釋這一完整流程的各個方面進行改革，才能使得傳統零售業在未來仍然能適應市場的需求。
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