NEC客流統計,客流分析,系統--NEC飛鼎克信息服務(北京)有限公司

新聞資訊>>新聞活動>>首頁

新聞資訊

不要讓零售大數據貶值

零售業的未來不僅僅是體驗、場景、線上線下的融合,更是源于對零售大數據的搜集、處理、分析,找到關聯性,實現預測未來、指導實際決策的目的,這其實就是在大數據中發現可信的、新穎的、有潛在利用價值的規律。

 

客流統計

 

而中國的零售企業雖然積攢了大量的數據財富,但是由于以下六大問題的存在,導致零售大數據表面上看是金礦,但就是不會挖或者挖不出,大量的數據成了積壓多年的“庫存”負擔。

 

1.尚未將大數據分析上升到戰略的層面

不少零售企業的數據雖然累計了很多,但還是默默的沉睡在服務器上,管理層的的各種決策還是依靠個人經驗主義的“拍腦袋”。說領導不重視其實是個老生常談的問題,造成這樣的局面主要是之前零售企業極速擴張對于數據的“內功”的投入不足,同時領導者對于數據的認知水平也參差不起。

 

這其實也無可厚非,領導者對于大數據所帶來的將信將疑,不在數據上投入就看不到價值,不產生價值就不會有投入,這時候就需要領導者的遠見卓識的能力和魄力,要讓自己掌控和挖掘數據的能力成為自己真正的核心競爭力,真正的能從數據中發現價值。

 

2.零售企業內部的信息孤島現象嚴重

不同的業務部門運營、商品、生產、財務等等內部均有大量的數據產生,但是各個部門都有嚴重的“鐵路警察各管一段”的本位思想和門戶之見,不同業務部門的數據庫各自為政,不愿公開自己的真實數據,因而真實數據獲取和深度分析難度較大。

 

而打破這種信息孤島的一個重要手段就是協同文化的建立和統一的數據平臺的構造,只有通過深層次的協同和聯合文化的認同,才能實現形和神、標與本、表及里的深層轉型,讓數據因分享而產生價值。

 

3.業務部門不知道大數據的價值

業務部門主要任務是自己部門日常的經營,自己有完整而且繁重的操作流程、考核指標、門店管理、人員管理等日常工作,對于大數據特別是大數據能夠給自己帶來什么樣的價值則認知程度不高,同時加上對于數據分析的技術和工具知之甚少,因此很難同時也沒有動力把自己對于本職業務精深的理解和數據分析做緊密的結合,轉化為數據分析所需要的種種要求,導致技術團隊、大數據團隊很孤立無法深入的理解業務,只能自己獨立的學習、研究和探索,最終不能高效、快速的把自己所擅長的數據分析技術和業務結合并產生出對業務帶來價值。

 

4.數據收集平臺構建較晚,數據分析程度低

不少零售企業的整體性數據收集平臺還不是很太完善,數據提取、整合、展示、匯報、跟蹤、可視化、商業智能BI等程度相對落后,定期的商業報告也還是通過抓取數據倉庫里面的數據,組成固定格式的報并表用于簡單分析。

 

即便有的企業構建了自己的數據平臺,雖然能夠實時的呈現業務實際,也只是停留在報表提供上,數據分析程度低、預測分析、相關性分析、決策建議、建模分析、情景模擬等實時化、智能化、自動化的最終決策還幾乎沒有起步。

 

5.數據很多,能用的很少

零售企業雖然積攢的大量的原始數據,但是數據的質量還有待考證,也即是很多數據沒有按照數據分析的要求而設定搜集,數據在產生的過程中會有各種各樣的錯誤、紕漏、作假等現象,而大數據的價值很大程度上取決模型所用數據的質量,即所謂的“垃圾進,垃圾出”。

 

所以,數據的預處理也即是數據的合并、清理、轉換、簡化等步驟必不可少,而同時“養數據”的意識要樹立。阿里針對其數據有著名的兩個循環理論:一個循環是在怎么用數據,一個循環是怎樣養數據,怎么改善數據,兩個循環不斷的走動,不斷的進步,所以數據是養出來、練出來、整理出來的。

 

6.數據分析專業人才的匱乏

數據分析人才的匱乏也是制約零售企業挖掘大數據價值的主要障礙之一。該類人才是具有把數據轉化為零售企業決策所用信息的專業人士,他們是“跨界”的,不僅要有數學、統計學、人工智能領域的專業技能,更需要在零售商業領域如銷售、市場、供應鏈、物流等領域的專業知識,這樣才能夠把不同的學科給整合在一起。

 

而零售企業現有的人才往往都是來自于單一背景,對于企業的業務很熟悉,但對于數據則意識不強;而單純數學背景的人才又對企業的業務熟悉程度不足,而且對于不少零售企業組建龐大的數據分析團隊、雇傭大量數據分析人才則又負擔重重,因此在初期使用外部第三方的專業力量也是比較現實的選擇。

 

NEC飛鼎克作為國內領先的零售行業大數據服務商,一直秉承“超越滿意”的經營理念,引入國際領先的管理理念和先進的技術,專注為購物中心、百貨商場、品牌連鎖、批發加盟等多個零售領域提供基于消費者信息分析的“零售店鋪一站式綜合服務”,協助傳統零售企業向全渠道數字化運營轉型,推動零售智能化的發展。

NEC飛鼎克信息技術服務(北京)有限公司?版權所有 京ICP備05042348號

单机捕鱼下载手机版