妙用巨量数据分析模型 获取丰沛商业价值
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在现今「数据为王」时代，零售商唯有挖掘数据价值，方能造就成功绩效；透过巨量数据分析技术，业者不仅可以洞察顾客的消费DNA，亦可将陌生访客培养成为忠诚顾客，亦能凭藉数据预期趋势，制定精准行销方案，主动创造并掌握商业契机。
不可否认，放眼全球各行各业，零售业可谓当前竞争最激烈的商业战场，业者为求在此一竞技场上脱颖胜出，必须持续不断维系创新动能，以期藉由优异的行销策略、顾客服务品质，力克强劲的竞争对手。
在此前提下，零售业者赖以致胜的商业决策，其从无到有的孕育过程，不仅需要倚靠传统的市场研究，更需懂得从成千上万甚至破亿的数据大海中，寻找出诸如顾客喜好、购买搭配、消费模式等等关键脉络，接着透过这些基础，进一步分析预测顾客的消费行为，并据此产出相关数学统计模型，以供日后重复善用；尤其在Click & Collect、物联网等技术趋势愈趋成熟之际，零售业者对于巨量数据分析技术的倚重程度，必然节节升高。
究竟，零售业者用以形成决策基础的统计模型，可以发挥哪些神奇功效？举例来说，它可以帮助业者深切理解，顾客在电子商务网站上，通常会采用什麽关键字去查找产品，更有甚者，零售商旗下执行巨量数据分析的团队中，亦可纳入擅长心理学的人才，藉由诸如政治信仰等趋势演进，推断顾客消费行为的变化。
个性化精准推荐 触发顾客采购慾望
整体而言，巨量数据对于零售产业，可望实现的商业价值相当多。首先，可针对顾客加以分门别类，归纳出许多不同的群组，以便于针对各个群体，实施不同的移动方案，藉以创造销售或行销绩效的最佳化。
其次，随着智能移动设备的大量普及，愈来愈多产品装载传感器，再加上Facebook、Twitter或微博等社群媒体愈来愈兴盛，导致零售商除了客户交易纪录外，另有更为庞大的数据部位，可以一并纳入分析，从而建构一个模拟实境的模型机制，据此研判在各种不同的变量之下，采取何等方案的投资回报最高。
再者，不难理解，零售业者可以藉由巨量数据分析技术，找出富含价值的商业脉络，然而并非该企业旗下所有的事业体或部门，都具备挖掘数据价值的能力，有此能力者，通常局限在少数单位，惟这些深具巨量数据能力的单位，可以利用云端运算、网际网络与内部查找引擎，将巨量数据的发现成果、甚至于巨量数据分析能力，分享给其他实力条件相对不足的部门，让所有部门都有机会探勘数据价值，终至带给整间企业最大的投资效益。
更重要的，透过巨量数据分析，可协助零售商善加管理顾客关系，并打造个性化精准推荐，以期提升顾客采购的频率与数量。所谓顾客关系管理，无非就是根据顾客之行为属性与自然属性，从不同面向深入剖析顾客、了解顾客，藉以提高顾客的忠诚度、降低顾客流失率、拉拢新顾客，抑或提高顾客的消费金额，凡此种种，皆在巨量数据分析技术的能力范围之内。
至于个性化精准推荐，则已是现今时势所趋，不论是零售业、或是其他面向大量消费族群的产业，都讲求根据用户的一贯喜好或当下需求，采取相对应的行销方案，例如用于A顾客的方案内容，往往与用于B顾客的方案内容大相迳庭，而不再像从前单凭一套剧本适用所有对象；论及形成个性化精准推荐能力的要素，主要奠基于关联规则的探勘演算、情感分析，乃至于文章摘要萃取等智能分析演算法。
看到这里，大家理应不难理解，巨量数据确实可为零售产业者挹注诸多正面价值，至于个别业者如何确保这些价值之付诸实践，首先有赖企业决策高层对巨量数据寄予高度重视，务必把蒐集顾客数据之事，列为推动营运与行销策略的关键第一步，其次则对于企业内部人员进行相关知识与技能的培训，与此同时，一并建立数据蒐集的软硬件系统机制。
再者，必须根据业务推展的实际需求，确认哪些数据需要加以蒐集；紧接着，企业应该以既有的数据基础、或未来发展方向为前提，思考如何部署适当的基础建设方案，藉以实现前述一系列目标。
犹如洪患预警 帮助业者因势利导
有专家形容，巨量数据之于零售产业，其实有点像是洪水预警系统，上游的源头出现任何情况，下游即需采取因应对策，今天如此、明天亦然，反覆不断地持续下去，将可望恒常做到趋吉避凶，确使业务价值的极大化，此一应用成效，单凭过往销售量的年增率比较、与既定目标的达成率分析，通常是不可能实现的。
一个颇为经典的例子，有一家从实体零售店起家，接着跨足在线虚拟代理的业者，靠着巨量数据分析技术，如愿提高其制定任何应变策略的速度与精准性，所以随时可根据一组商品，推动短期间(例如15分钟、半小时)的快速促销方案，而每套方案背后至少都有3组应变计划，因应方案启动过后的实际销售情况，随时转换执行不同计划，以确保促销截止时间一致，原本规划完销的商品，都能按照既定目标出清。
环顾全球零售产业，凭藉巨量数据分析而创造不凡营运绩效之例，其实不在少数，ZARA便是让人津津乐道的范例之一。该公司的门市经理，都随身带着手持装置，随时记录顾客的每一个意见，无论是对服饰图案的喜好，甚或是拉链款式、钮扣大小，任何细微的信息都会加以留存，并上传至ZARA全球信息网站系统，再经由此系统汇整并过滤相关信息，每天至少两次传递予总部设计团队，据此作为决策依据，一旦确定形成决策，旋即下达指令至生产线，即刻修改商品样式。
而在每日营业时间截止后，业务同仁不仅进行结帐、盘点货品上下架情况，亦会针对顾客采购与退贷行为，执行相关统计动作，再搭配柜台的收银数据，一并将这些信息喂给交易系统，产生当日的成交分析报告，以及当日热卖商品的排行榜。
总括而论，ZARA根据客户意见的有效汇集，辅以各地区每日的营运动态，据此形成极为细腻的生产销售策略，从而依据不同地域大多数顾客对于服装版型、颜色之种种偏好，快速生产出契合当地需求的产品，故而能时时站在区域流行的前沿，确保市场买气于高档不坠，又能大幅降低库存，一来一往之间，使得利润空间随之扩大。
正因如此，尽管ZARA平均每件服装的定价，仅有同业的三分之一不到，表面上看似已无盈利空间可期，但拜巨量数据分析所赐，竟然在实际上创造如此惊人奇效，让ZARA的盈余表现远优于同业平均水准，引发服饰同业的起而效尤，也纷纷朝向巨量数据分析应用前进。ZARA善用巨量数据之例，个中着实充满丰富素材，颇值得台湾零售业者加以借镜与学习。
