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来源：ReadWrite 物联网智库 编译 物联网智库 整理发布 转载请注明来源和出处
在如今的数字化时代，消费者可以像在实体店购买商品一样，在电子商务网站上进行购物。零售商打造无缝的、增值的购物体验比以往任何时候都更加重要。为此，零售商需要为客户提供多个购物渠道，与其他企业进行竞争。零售业整合不同渠道的数据并构建全渠道的购物体验十分必要。f 在大数据与商务智能的趋势浪潮中，笔者曾与一大批零售业和非零售业从业者一起工作。运用相关知识和经验，在此提出五个策略帮助零售商满足客户需求，实现全渠道经营，数字驱动零售业。 策略一：收集正确的客户数据类型 在成为一个数据驱动组织进程中，企业需要收集正确的数据类型，这些数据需有助于企业提高用户体验，并最大化企业从线上和线下渠道获得的利润。 例如，实体经营店可能会尝试不同的布局，以保证最大化的销售机会。要做到这一点，企业需要记录每一家商店的销售明细。另一方面，在线上环境下，可以为用户进行个性化定制服务。拥有电子商务网站的企业可以收集用户的购买历史、浏览行为以及更多的其他类型数据。 除了客户数据，竞争对手的数据是需要收集的另一种数据类型。收集有关价格、用户评论、评级的数据，并使用这些情报信息调整自身产品目录，提升用户体验。 只收集数据而没有具体的分析不仅浪费时间，还会引起顾客的怀疑与猜忌。因此，收集能够用于分析的数据相当重要！ 策略二：整合数据资源 一旦确定要收集的数据类型，下一步就是确定提供数据的渠道。零售行业可以通过多种渠道收集大量的行业信息。事实上，每一次成功的交易都给零售行业提供一次收集数据的机会。然而，纯粹的数据量和收集数据的不同来源无法为企业带来价值。企业需要整合数据，并得出有见解的结论。 因此，零售商需要通过企业资源计划（ERP）系统收集大量的数据。当然，也可以选择其他的商业智能（BI）平台提高数据收集、组织、可视化以及分析等能力。这些平台可以收集从大量数据源中提取的数据，这些数据源包括：
策略三：创建数据驱动文化 成功的数据不仅是投资一个商业智能解决方案和雇佣一个数据分析师或者科学家那么简单。而需要在整个组织所有部门的每个员工间培养数据驱动文化。这对于零售企业尤为重要，因为零售业的每一个部门对于数据价值链的创造都非常重要。 例如，财务部门可以确认所有渠道的价格是否一致，是否存在一些商店或平台没有达到预期的销售表现。同样，负责供应链管理的部门可以提供有关供应链问题的信息，评估订单履行能力。总之，从销售到市场再到人力资源和供应链管理，组织的每一部门都提供不同数据信息的支持。因此，对于一个数据驱动的全渠道零售商来说，建立一个数据驱动文化体系是必不可少的工作之一。 策略四：不要被报告周期限制 虽然由BI和分析解决方案提供的自动化预建报表可以有效地实现数据的实时分析，但常规的报表功能可能也会限制企业获得最大化的价值。 对于这个问题，一个可行的解决方法就是设立一个独特的分析方案。它将允许员工采取创新的方法对数据进行分析，并得到一个更深入、更精准、更全面的客户画像。此外，由于独特的分析方案为专属用户设立，所以采用率也相对较高。反过来，这也允许组织中的每一位成员以自己独特的方式为数据价值链贡献数据，让每一个人都更接近商业智能。 策略五：跨越组织内部数据 企业打造一个真正的数据驱动全渠道，不仅需要看到组织内部的数据资源，还要看到组织外部的数据资源。最常见的外部数据源就是社交媒体。用户在社交媒体平台对企业产品的反馈为企业提供了丰富的信息。企业可以利用这些反馈优化用户体验。
一旦搜集到了所有这些渠道的信息，整合现有的数据并使用BI工具进行市场趋势分析进而预测客户的消费行为。 总结 在过去的数年中，从电子商务的演变到越来越多地使用社交媒体和智能手机，零售环境经历很大的变化。这促使零售商采取全渠道方式，让客户可以与任何零售商在任何时间和任何平台进行交互和购买商品。然而，为了利用全渠道战略的利润最大化潜力，企业必须以正确的方式分析收集到的大量数据。 而以上提及的五个策略可以帮助企业朝着成为数据驱动的全渠道企业的最终目标前进。每一个企业都有其独特的需求，因此，评估这些需求和定制的方法来帮助实现终极目标是非常必要的。 |
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