【母婴新闻】2020趋势：零售业十大数据分析应用解析

数据是重要的驱动力，各行各业的大公司都在努力寻找各自领域内数据的最大价值。首先，通过分析数据，企业可以做出更准确的利润决策；其次，通过各种信息流和沟通渠道，商家可以利用数据分析的结果来影响甚至引导消费者的行为。

近年来，数据科学在零售业的应用也发展迅速。零售商可以获得大量的消费者数据，从中构建消费者独特的心理画像，挖掘他们的痛点。因此，消费者很容易受到零售商新游戏的影响。

以下总结了零售业数据科学应用的十大案例。要想跟上潮流，千万不要错过！

推荐的系统推荐引擎

推荐系统是零售商用来预测消费者行为的重要工具。推荐算法允许商家了解客户对不同产品的偏好，同时可以向用户展示推荐的产品以增加销量或引导消费习惯和趋势。

来源:中等

推荐系统会根据消费者的选择调整推荐内容。大量的数据经过推荐系统的清理和过滤后，可以为商家提供有价值的洞察。我们一般称推荐系统算法，分为协同过滤和基于内容的过滤。前者是基于过去的一系列客户行为，后者是基于一系列产品的特性。此外，还有人口统计、偏好、需求、历史消费记录等其他种类的数据，也会通过学习历史数据的算法进行预处理。

推荐系统会计算一个相似度指数来描述消费者的偏好，并根据这个指数优先推荐每个消费者(期望的)喜欢的商品或服务。根据在线用户画像的分析，推荐系统可以向用户推荐上销(同品类的高端产品)或交叉销售(不同品类的互补产品)。

市场篮子分析

购物篮分析是零售业经久不衰的传统分析方法。这种分析方法侧重于消费者购物篮中商品的构成，并结合购买记录找出商品之间的关系。此外，消费者对在线收集的产品的偏好，商家可以预测客户接下来可能购买什么产品，并相应地调整他们的货架展示和定价策略。

资料来源:wordpress

购物篮分析离不开海量的消费者交易数据。常见的操作方法是按照预先建立的规则(基于规则)来看待消费者行为。分析师会将交易数据转换成方便分析的形式，然后根据业务需求进行不同粒度的分析。这可以是每笔交易或一段时间的总结；它可以是单个产品之间的连接，也可以是产品类别之间的连接。通过购物篮分析，商家可以获得关键的见解，以制定有效的产品策略和营销策略来增加销售额。

保修服务分析保修分析

许多零售产品都有一段售后保修期。数据分析还可以用于监控索赔和识别欺诈性保险。支付保修所节省的费用可以作为提高服务质量的投资。通过挖掘结构化数据和文本内容，保修分析可以发现索赔的规律并识别潜在的问题。经过更详细的分类，这些初步结果可以转化为实时的见解和解决方案。

由于需要快速(甚至实时)处理大量不规则数据，识别保修问题的技术门槛很高，重点是大量索赔中的那些异常情况。一些在线数据平台提供强大的实时分析功能，使快速分析保修索赔变得容易。分析能力的提高使零售商能够将保修服务从拖累转化为盈利机会。

来源:对话

价格优化价格优化

找到最合适的价格是消费者和零售商都感兴趣的。现在，零售商可以使用优化算法来找到最大化他们利益的价格。给一个产品定价，不仅要考虑上游生产或采购商品的成本，还要考虑下游消费者的购买力和外部市场其他商家的价格。借助数据分析工具，定价问题有了全新的解决方案。

寿命值预测

在零售业中，顾客终身价值clv指的是在整个顾客-企业关系中，一个商家可以从一个顾客获得的所有利润。因为收入比成本更不确定，所以clv的预测更适用于收入而不是成本。

Clv模型通常使用历史数据进行预测。通过分析这些数据，该算法建立并分析了用户对一个品牌的业务生命周期。一般情况下，clv模型会对消费者的偏好、总体成本、近期购买行为等数据进行处理分析，并做成输入数据，再输入到(线性)回归模型中。因此，商家不仅可以知道现有的客户价值并预测未来的客户价值，还可以发现客户特征与其商业价值之间的关系。

资料来源:klaviyo

这种统计方法论，结合数据的丰富性，可以有效地分析消费者的购买行为，让零售商了解自己的客户，并据此改进服务，调整业务优先级。

欺诈识别欺诈检测

欺诈(个人或团体欺诈)是零售商在维护客户信任方面面临的一大挑战。良好的欺诈识别可以为公司减少巨大的经济损失。消费者可能面临各种欺诈风险，如退货、交货、信用记录丢失、支付方式风险等。这些案件会损害零售商的声誉，甚至导致他们永远失去消费者来之不易的信任。

来源:中等

为了保护自己的声誉，公司必须领先欺诈者一步。大数据平台为商家提供了持续监控各种行为、及时识别欺诈的工具。欺诈识别的程序不仅需要识别当前的欺诈活动，还需要预测未来可能发生的欺诈活动，以便在欺诈活动发生之前进行预防。识别欺诈需要许多尖端的数据科学和技术，例如使用降维技术将数据转换成可以快速分析的形式，使用聚类算法探索潜在趋势，以及使用深度神经网络学习复杂的数据空，最终形成可以快速有效地识别欺诈的解决方案。数据科学使企业能够更有效地识别欺诈，更好地维护消费者的权益和消费者对自己的信任。

结论

数据科学广泛应用于各行各业，零售业也不例外。零售商收集了交易、电子邮件、查询报表和购买历史等海量数据，可以利用各种数据分析和建模方法，使其营销、销售、采购和运营系统更加有效，最终达到改善消费者购物体验的目的。这里分享的前10个例子是数据科学在零售业中得到迅速和广泛应用的一些例子。