什么定义了零售行业的成功？它是零售商准确了解客户偏好、预测销售额并控制费用的能力。随着企业生产大量产品并向全球数百万买家销售，准确性成为一个牵强的问题。这就是数据科学发挥作用的地方。如今，数据科学对零售业的商业模式产生了巨大影响。据 IBM 称，62% 的零售商表示大数据技术使他们比竞争对手更具优势。正确使用数据可以让您访问关键的客户信息以及您的武器库中的正确工具。零售行业的竞争非常激烈，优化流程以满足客户期望变得越来越重要。
零售业务产生了与其客 加拿大电话号码表 户和市场相关的数据宝库。大数据在数字的海洋中跋涉，发现有关客户行为或市场趋势的洞察珍珠。毕竟，如果零售商不能利用它来扩大其足迹并保持盈利能力，那么这个数据存储库有什么用呢？数据的有效利用使决策者能够在正确的时间选择正确的路径。预测分析在这里发挥了作用。它可以研究 TB 级的数据并设计一个模型，根据过去的趋势预测销售增长。这有助于零售商保持领先地位并获得市场份额。
零售商最喜欢使用的数据技术
以下是数据科学可以为零售业做些什么的快速浏览：
现场优化
普华永道表示，60%的消费者认为价格是购买任何东西的主要原因。数据分析模型帮助他们跟踪库存水平、需求水平、定价以及竞争对手的活动。根据模型的结果，零售商可以了解他们的定价是否合适或者需要重新调整定价。优化有助于了解调整价格水平的合适时机。通常，定价是根据客户的需求模式进行调整的。
价格优化的工具包括神秘购物、地理数据收集、客户细分等。价格优化模型使用的算法可以研究客户对价格、营销活动、折扣方案、节日优惠等的实时反应。
例如：全球零售巨头沃尔玛在其总部设有名为 Data Café 的高级分析中心。Data Café 拥有超过 40 PB 的交易数据，这有助于他们了解趋势。深入的分析帮助零售商的杂货团队了解特定产品类别的销售额由于定价不当而下降。该算法还具有自动警报系统，可以在销售额突然下降时发出通知，以便可以根据分析快速采取行动。
库存管理
供应链管理和产品生命周期的复杂性促使零售商寻求数据科学的帮助。库存管理是指在任何给定时间保持可供销售的产品库存。这需要与供应商和制造商的密切协调，需要有数据支持的解决方案。先进的机器学习算法和数据模型可以识别供应链各个方面之间的趋势和相关性。这些算法有助于根据需求和即将到来的销售模式不断调整产品水平。它们还可以根据算法的建议优化交付并管理库存。c