零售业大数据应用案例

在短短过去几年时间里，零售市场和大数据的融合已经成为了市场营销的重要方法。我们不禁要问，大数据究竟改变了什么。在大数据诞生以前，广告设计者们为了获取有关品牌或者实体销售、产品和市场的相关信息，必须通过定义目标人群，想消费池投放广告或是线下调研等方式，而那些无法通过这些手段获取的信息，就只能‘拍脑袋’决策了。

而如今，hadoop为分析消费个体行为并制定相应的个体营销方案提供了必要的技术手段和数据处理流程。商家们不再需要拍着脑袋去猜或者寄希望于营销方案的成功，而只需要观察零售数据同时关注消费个体即可。这种改变不仅大大减少了调研的时间，同时显著降低了营销的预算，而且投放的广告能更加精准的投放到有效的群体中。

但是，Hadoop能做的还有更多。目前为止，诞生了大量基于Hadoop的应用程序，从分析消费人群到分析品牌。下面是五个最常见的大数据营销案例。

1、用户画像

零售商通过诸如社交媒体、活动信息推送、实体店等方式与消费者进行交互，但是，没有Hadoop这些消费行为很难被准确预测。Hadoop可以存储并正确的分析数据和线上行为，这使得商家可以精确的刻画消费者的消费轨迹和规律，从而提高销量、降低调研的成本并建立稳定的消费群。

2、品牌的价值度量

大范围的品牌调研不仅开支巨大，而且效率低下。借助Hadoop，公司可以获取关于用户对于公司品牌真实的看法。这些看法会随着产品的发布、广告、竞争对手的动向、新闻甚至实体消费体验而不断的变化。

Hadoop通过抓取社交媒体（微博、微信、Facebook）、浏览查询记录和其他社交工具中的数据，获取了有关消费者满意度和品牌偏好的实时信息。通过更好的掌握消费者的偏好，零售商可以将产品，体验等等和消费者偏好保持一致。

3、有针对性和个性化的客户提升

Hadoop是一个实时的系统，它可以整合历史数据和实时的数据流从而使零售商制定有针对性和个性化的客户提升方案。拥有手机APP的零售商可以基于地理位置向用户推送个性化的提醒，从而使一家店铺附近的消费者可以及时准确的被告知适合他们的优惠活动。网上浏览记录和地理位置也能帮助提升网页广告的点击率。

4、网页优化

网页的点击纪录是大数据市场营销的重要部分：因为它包含了用户的购买和点击行为。然而，存储这些数据需要的开销很大。Hadoop可以保存长期保存这些网络日志，而且使零售商可以以低成本获取用户的消费轨迹并进行数据分析，优化网页布局，提升客户的消费体验。

5、实体店布局优化

消费者的线下实体消费纪录是市场分析中最难的一部分，因为消费者的消费纪录是不连贯的，商家无法获取消费者前一次的消费纪录。但是，我们知道商店的布局会显著的影响产品的销售，所以，借助传感器（比如RFID标签或者QE码）可以有效的解决上面提到的问题。这些传感器会收集大量的信息，然后通过数据分析，零售商可以优化店面的设置从而提升消费体验、增加营收。

所以，Hadoop不仅仅是一个数据处理的框架，它是一个数据转换的平台，特别是对于零售业，将用户的数据转化为更多的利润和更好的消费体验。

马上部署你的Hadoop平台吧！