在這個信息化和數字化時代，數據越來越重要，無論是社交還是、網絡、購物等等都對數據有了很大的需求，而數據被記錄下來通過運用、分析等等得出結論，進而對商業行動做出指導，數據作為現代新零售的大頭部分，時刻影響著新零售的發展和運行。

新零售時代，作為零售企業，需要高度重視自己的和跨界伙伴的大數據資產，并加以充分利用，包括CRM顧客數據、社交媒體粉絲數據、供應商數據、企業運營數據、行業數據、天氣數據等。企業需要逐步整合、不斷擴大、有效積累并結構化大數據資產，通過數據分析不斷挖掘大數據資產的價值，最終轉化為用戶價值、企業價值和社會價值。因此，零售產業可以充分結合“大數據智慧體系”的特點進行四大角度的大數據創新性應用，分享數據經濟時代的成果。

應用一：大數據營銷

新零售時代，零售商應該充分挖掘大數據的商業力量來提高商品的轉化率。消費者是全渠道購物者，他們的購買旅程普遍是從一個渠道開始，最后在另一個渠道結束，例如在網店上瀏覽查看商品屬性、價格、庫存等信息，在線購買，線下提貨。用戶的每一步行為都會留下大量的信息，通常各種類型的數據會混雜在一起。針對這些數據，公司需要充分將數據結構化并進行大數據挖掘，從而提供從“千人千面”的個性化購買建議和促銷信息，提供全渠道的客戶購買體驗，激發他們的情感連接。同樣，不僅是電子商務和互聯網公司可以根據大數據進行產品研發和服務開發，任何行業的任何公司都可以。每一個零售企業，每天都掌握著每個供應商以及顧客們海量、真實的交易數據，零售企業可以根據這些大數據分析了解消費者購買的關注點，開發很多創新業務，進行商業模式、產品和服務的創新，打開消費新市場。

應用二：數據服務

新零售時代，零售企業通過持續不斷地推動數據開放和共享，建立與各種社交媒體、跨界合作伙伴聯盟，與自己現有的和潛在的供應商、第三方軟件開發商、第三方賣家平臺、銀行等形成數據合作，確立科學的數據標準和應用程序調用接口，以保證數據質量和可用性。零售商和互聯網公司掌握著大量消費者數據、品牌商渠道商的銷售數據、庫存數據等，可以充分將大數據成果向各渠道、品牌商進行定期分享。在未來，我們會看到，大數據和人工智能方面的工具就如同水和電這樣的資源，由專門的公司提供給全社會使用。新一輪更加深入的變革正醞釀航行，零售業必將轉向將“大數據智能體系”植入消費產品和服務業務的新航線。

應用三：大數據預測

對大數據進行分析的核心目的就是預測顧客的下一步的需求，基于海量數據結構化分析的基礎上，通過各種算法包括人工智能、機器學習等前沿技術和數學建模來進行預測并做出相應決策，進而創造更優的顧客體驗、更多的交易、更多的業務創新，釋放儲存于數據之中的能量。大數據預測的目的其實為更加精準的服務消費者，而這種精準的服務其實是建立在和消費者大量持續的互動基礎之上的，其實一方面是讓消費者產生更多更好的數據，另一方面是令產品和服務可被持續優化和迭代，這也是讓消費者在海量信息選擇中享受到和自己更加匹配適合的產品和服務的基礎，同時也成為零售商提升利潤降低成本的重要方法。

想要在新零售時代取得成功的企業，需要對數據有足夠的掌控，也要對數據足夠敏感，要站在高位看待數據的價值和作用，從跟上考慮如何利用數據來為自己和客戶創造價值，并以此來對企業做出改變，提高企業和產品的競爭力，驅動企業得到持續發展。若有其他相關咨詢請聯系友數。