大数据,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,需要新处理模式才能处理,具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在《大数据时代》中,维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶将大数据定义为不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。
阿姆斯特丹大学提出了大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
大数据在零售行业的应用有哪些?
1.客户细分
基于大数据海量数据和分析技术的支持,零售企业可以对客户进行群体细分,针对不同的客户群体制定相应的营销计划,达到事半功倍的效果。
2.客户挖掘
通过客户日常行为数据分析挖掘新需求,智能手机的普及让企业获得的客户行为数据呈爆发式增长,各大社交平台的迅猛发展更是为之提供了一大助力。在云计算与大数据分析技术的支持下,企业可以将客户日常浏览行为和交易行为数据全部整合在一起,对客户进行深度分析,挖掘客户新的需求。
3.数据储存
随着互联网时代的发展和4G网络的普及,企业对于储存空间的需求日益增长,不论是企业经营数据还是用户消费数据,都需要长久储存才能发挥其价值。
4.客户关系管理
大数据时代飞速发展的背景下,越来越多的企业意识到客户管理的重要性,企业通过不同的角度去深度分析客户,通过分析数据来挖掘新客户、提升客户粘性、降低客户流失率等目的。
5.市场分析
根据已有的销售数据,对市场进行分析,从“人”、“货”、“场”三个角度来分析销售数据产生原因,比如:是否应该推出促销活动,产品的陈列、包装是否需要优化,客户购买动机等。
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