大数据在新零售中的应用

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1、大数据在新零售中的应用姜文秀扬州市职业大学信息工程学院摘要：随着数字化技术的发展，在大数据驱动变革的时代背景下，传统零售行业面临着Online&Offline品牌品类逐渐趋同的问题，转变营销模式势在必行。数字化技术已被逐渐应用在传统实体零售的每一个环节，实现用户数字化、门店数字化、渠道数字化、供应链数字化、营销数字化，如同线上零售电子系统一样，线下零售每一个环节都会产生数据，数据成为了新零售的内在核心驱动力。笔者以国内某大型百货零售企业为例，从数据基础、数据分析、实现系统、分析方法、模型搭建、分析实战与营销应用等几个方面全面解析人数

2、据在新零售中的应用。关键词：客户生命周期;REM;个性化（人物）标签;智能聚类（客户分群）；大数据营作者简介：姜文秀（1980-）,女，江苏江都人，硕士研究生，讲师。研究方向:数据库、数据挖掘、嵌入式。ApplicationofBigdatainNewRetailJiangWenxiuYangzhouPolytechnicCollege;Abstract：Withthedevelopmentofdigitaltechnologyandtheeraofbigdata-drivenchange,thetraditionalretaili

3、ndustryisfacedwiththegradualconvergenceofOnline&Offlinebrandcategories-Thetransformationofmarketingmodeisimperative.Digitaltechnologyhasbeengraduallyappliedineverylinkoftraditionalentityretail,achievestheuserdigitalization,digitalstores,digitalchannel,digitalsupplychai

4、n,digitalmarketing,justlikeonlineretailelectronicsystem,everylinkofofflineretailgeneratesdataanddatabecomesaninherentcoredriverofnewretail.TakingalargeretaildepartmentstoreinChinaasanexample，theauthorcomprehensive!yanalyzestheapplicationofbigdatainnewretailfromtheaspec

5、tsofdatafoundation,dataanalysis,realizationsystem,analysismethod,modelbuilding,analysisofactualcombatandmarketingapplication.Keyword：customerlifecycle;RFM;personalized(people)tag;intelligentclustering(customergroup);largedatamarketing;円常零售运营中，时刻都有数据产生，随着支持新零售百货运营的系统越来越

6、多，各种数据量直线上升，数据类型也越发复杂，从而收集数据逐渐成为了定位客户、精准营销的基础。根据数据结构来分，数据分为结构数据和非结构数据。结构数据，如Excel数据和系统基础数据。在本次案例中，涉及SAPECC、SAPBW、POS收银、客流、停车场、促销系统等。非结构数据，如XML、图片、HTML、图像和音频/视频等信息。在木次案例中，包括微信、掌上APP&企业公众号浏览、访问、停留、交互滞留等信息。根据数据来源来分，数据分为商业数据、交互数据和传感数据。商业数据包括会员基础、交易行为、停车车辆基础信息、促销券发送/领取/使用、掌

7、上商城交易、客流基础信息等;交互数据包括掌上商城会员&关联社交媒体发帖、留言、搜索、收藏、滞留购物卡礼品卡购买交易信息等;传感数据来自于RFID设备、GPS设备、无线网络、视频监控、客流统计设备等。2数据挖掘与分析数据并非信息，而是有待解释的原材料，深入挖掘、仔细分析，将数据高效转换为信息，找出潜在的规则成为大数据领域的重中之重。本案例中，企业通过使用SAPBW、Excel等数据统计分析工具，利用分类挖掘、关联规则、特征偏差分析、聚类分析、回归分析、多重变量与随机森林等分析方法，深入了解客户个性化标签体系，进而形成了客户的基础画像，

8、为后面的客户智能聚类分群、精准营销推荐做了数据基础准备。2.1个性化标签体系根据已知的客户数据，在业务理解的基础上，找到合适的客户变量，而个性化标签体系，就是为客户变量制定相应的指标。通过对该企业客户群的初步分析和了解，结合业界＞』惯