| 2020趨勢：零售業十大數據分析應用解析 |
| 發布日期：2020/3/2 發布者：佚名 共閱46466次 |
數據是一股重要的推動力量，各行各業的大公司都在各自的領域嘗試發掘數據的最大價值。一來，通過分析數據，企業可以做出更加精確的盈利決策；二來，通過各種信息流和溝通渠道，商家可以利用數據分析的成果影響甚至引導消費者的行為。 近幾年數據科學的應用在零售業也發展迅猛。零售商能獲取海量的消費者數據，并能由此建立起特有的消費者心理畫像，挖掘他們的痛點。所以，消費者很容易受零售商的新“玩法”影響。 以下總結了零售業數據科學應用的top 10案例，想緊跟潮流就不要錯過！ 推薦系統Recommendation engines 推薦系統是零售商用來預測消費者行為的一大神器。推薦算法讓商家在了解顧客對不同商品的喜好同時，也能通過給用戶展示推薦的產品，增加銷售或引導消費習慣和趨勢。
Source：Medium 推薦系統會根據消費者的選擇調整推薦內容。大量的數據經過推薦系統的清理和篩選后可以為商家提供寶貴的insight。我們一般所說的推薦系統算法，分協同過濾和基于內容過濾這兩種。前者是基于顧客過去一系列的行為，而后者是基于一系列產品的特性。除此之外，還有其他各種諸如人口學、偏好、需求、歷史消費記錄等等數據， 也會被學習歷史數據的算法預處理。 推薦系統會算出一個相似度指數，用以描述消費者的偏好，并根據這個指數來優先推薦每個消費者（預計）最喜愛的商品或者服務。根據線上用戶畫像的分析，推薦系統可以推薦up-sell（同類別更高檔的）產品或者cross-sell（不同類別的互補產品）給用戶。 購物籃分析Market basket analysis 購物籃分析是一種在零售業經久不衰又十分有效的傳統分析方法。這種分析方法著眼于消費者購物籃里的商品組成并結合購買記錄從而找出商品間的關聯，外加線上收集的消費者對于產品的偏好，商家可以預測顧客接下來可能購買什么產品并因此調整自己的貨架展示以及定價策略。
Source：WordPress 購物籃分析離不開海量的消費者交易數據。普遍的操作方法是根據預先制定的規則看消費者行為（“rule based”）。分析人員會將交易數據轉換成方便分析的形式，再根據業務需要進行不同“顆粒度”的分析。這可以是每次交易，也可以是一個時間段概括；可以是單個產品間，也可以是產品大類間的聯系。通過購物籃分析，商家可以得到關鍵洞察以制定有效的產品策略以及市場營銷策略，以提升自己的銷售額。 保修服務分析Warranty analytics 許多零售商品都有一段時間的售后保修期。數據分析也可以被用來監測索賠情況，識別欺詐騙保。在賠付保修上節省下來的開支可以作為提高服務質量的投資。通過挖掘結構化數據和文本內容，保修分析能發現索賠規律，并識別潛在問題。這些初步結果經過更加細致的分類后，可以轉化為實時的洞察和解決方案。 由于需要快速（甚至實時）處理大量不規則數據，識別保修問題有很高的技術門檻，專注于大量索賠中那些反常的狀況。一些在線數據平臺提供了強大的實時分析能力，使快速分析保修索賠變得容易。分析能力的進步使零售商可以將保修服務從拖累變成盈利的機遇。
Source：Conversation 價格優化Price optimization 找到最合適的價格是消費者和零售商都心心念念的。現在，零售商可以利用優化算法來找到讓其利益最大化的價格。給一個產品定價，不僅僅要考慮上游生產或采購商品的成本，還要考慮下游消費者的購買力和外部市場上其他商家的價格。有了數據分析工具的幫助，定價問題有了全新的解決方法。 終生價值預測Lifetime value prediction 在零售業中，顧客終生價值CLV是指商家在整個客戶-業務關系中從單個顧客身上能夠獲取的所有利潤。因為收入相對成本更不確定，CLV的預測更多應用于收入而不是成本上。 CLV模型通常運用歷史數據做出預測。算法通過分析這些數據確立并分析用戶之于一個品牌的商業生命周期。通常CLV模型會處理分析消費者喜好、整體花費、最近購買行為的數據，并將其制作成輸入數據，輸入（線性）回歸模型中。由此，商家不僅可以知道現有顧客價值和預測未來顧客價值，還可以發現顧客的特點與其商業價值之間的關系。
Source：Klaviyo 這樣的統計方法論，配合上數據的豐富程度，可以有效分析消費者的購買行為，讓零售商了解自己的顧客，并相應改善自己的服務、調整業務優先級。 欺詐識別Fraud detection 欺詐（個人或團體欺詐）是零售商在維護顧客信賴時面臨的一大挑戰。好的欺詐識別可以為公司減少巨大的經濟損失。消費者可能面臨多方面的欺詐風險，比如退貨、送貨、信用記錄損失、付款方式風險等等。這些案例都會損害零售商的聲譽，甚至導致其永遠失去消費者來之不易的信任。
Source：Medium 為了保護聲譽，公司必須領先欺詐者一步。大數據平臺為商家提供了持續監測各類行為的工具以及時識別欺詐。識別欺詐的程序不僅僅需要識別當下的欺詐活動，更需要預測未來可能發生的欺詐行為，防患于未然。識別欺詐需要運用很多前沿數據科學技術，比如用降維技巧將數據轉換成可以快速分析的形式，用聚類算法來發掘潛在趨勢，用深度神經網絡來學習復雜的數據空間，最終形成可以快速有效識別欺詐的解決方案。數據科學讓商家可以更有效地識別欺詐，更好地維護消費者權益和消費者對自己的信賴。 結語 數據科學在各行各業都有廣泛的應用，零售業也不例外。零售商收集了海量的交易、電子郵件、查詢語句、購買歷史等數據，并能運用各種數據分析和建模的方法來使自己的營銷、銷售、采購、運行等系統更加有效，最終達到改善消費者購物體驗的目的。這里分享的top 10就是數據科學在零售業已被快速廣泛應用的一些例證。 |
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