活用大数据 传统零售商突围致胜
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已故的百货业之父约翰沃纳梅克，曾说过一句发人深省的话，「我知道在广告上的投资，有一半是没有用的，但问题是我根本不知是哪一半无效」。这个悬而未决长达逾80年的疑问，终于在此时拜大数据分析所赐，可望获得解答。
先以一个看起来似乎与零售业无关的例子，作为本文的切入点。众所周知，经营照镜头装置的制造商，近年来营运处境愈来愈惨澹艰辛，甚至有些业者濒临难以维生之窘状，如果单从此一现象来解读，很容易让人骤下定论，便是消费者的拍照需求减少了。
真相是如此吗？但事实上，消费者的拍照需求不仅丝毫未减，相较于过去，更呈现爆增之势，否则每年怎麽会有高达上百亿张的新增相片？
既然如此，镜头供应商不但没有大发利市，反倒逐年萧条，原因为何？答案是使用者的行为模式改变了，多数人已改用智能手机拍照，对于传统镜头的倚赖度，因而降至低点。
今时今日，零售业所面对的考验，何尝不是如此？先让我们看一些数据，根据Business Insider在2014年所做的统计报告显示，美国主要零售业的实体店营收年增率为负6%；一向颇负盛名的美国邦诺书局，在2014年期间大举关闭高达226间实体门店；同样在过去富含竞争力的美国GAP服饰店，2014年关店数高达189个；而在百货业，以往总是有不错经营绩效的美国连锁零售百货店J.C. Penney Company，旗下也有多达33处据点，在2014年间吹起熄灯号。
零售业受电商冲击？ 绝非必然宿命！
当然，以上令人不胜唏嘘的景况，并非意谓着美国、甚至全球消费者，突然之间变得不喜爱购物了，而是随着第三平台时代的来临，在潜移默化的过程中，也自然而然地改变了消费习性，意即有愈来愈多的消费者，将电子商城列为优先满足购物需求的标的，在这个排挤效应下，广大消费者对于实体商店的倚赖程度，也如同「照镜头 vs. 智能手机」的发展脉络，呈现急遽下滑之势。
顺着这般趋势推演，似乎意谓着两件事可能发生。首先，传统的零售业者自知陷于劣势，因而决定大举改弦易辙，将原本偏重门店经营的核心策略，进行180%大转弯，转而将众多资源投注于发展电子商务业务，连带缩减门市业务规模；另一种模式，传统的零售业者在饱受新兴电商业者袭击之余，冷静地分析彼此间的利弊得失，设法进行门店再造重整，借此进一步强化门店的先天优势，有效填补虚拟代理不足以满足消费者需求的缺口。
在对岸，有两家原本营运绩效相去不远的大型电器连锁代理业者，因为有感于近年来电商业者步步进逼，唯恐营运优势被一点一滴消弭殆尽，于是决定大刀阔斧推动改善。其中一家企业，将资源大幅提拨至电子商务事业，期盼与新兴电商业者正面对垒、互别苗头，另一家企业则采取截然不同的做法，反倒是回归基本面，积极改善门店，并不断引进新的技术方案，以期精准分析门店投资效益，并从当中发现亟待补强的地方，持续寻求突破之道。
结果几来下来，决定大举投资电商业务的业者，几年下来营收依然颓靡不振，至于决定积极改善门店，即使表面看来并不显眼花俏，但细究其个中做法，却不时可见时下备受瞩目的大数据分析、物联网传感等智能科技，终究如愿将传统门市更易于贴近顾客需求、提供定制化个性务的先天优势，发挥到淋漓尽致，导致营运绩效节节攀升；一来一往之间，两家原本旗鼓相当的企业，竟因为走的方向不同，所以一入天堂、一坠地狱，再回头已百年身，由此可见，传统零售业者如何把事情做对，让自己蜕变为富含竞争力的智能零售商，着实需要多加斟酌，起码可以肯定的是，只是转向做电子商务，不仅称不上智能零售，而且可能因为进退失据，落得实体、虚拟两头皆空。
在这里，我们暂且先不谈那家大举扩张电商业务的公司，为何招致失败命运，转而看看另一家营运绩效有明显起色的企业，为何能够在众多电商业者夹击下突围胜出。
援引科技元素 大幅提升门店经营绩效
这家成功的企业，做的第一件事便是投入门店再造，姑且不论执行细节为何，但其发展到某一阶段，该公司就遭遇了一个问题。只因为早先除了看同店销售比数据外，其实缺乏更为精细的投资效益分析工具，且难以复制成功经验，所以即使当下业绩呈现成长态势，并不代表未来能继续成功(因为没能厘清赖以驱动成长的因子，也就无从保持优势)，就算有幸持续增长，也很扩大增长幅度。
有监于此，这家企业决定引进外部供应商提供的门店大数据解决方案，期望能借此针对客流，进行更为精准的监控分析，有效测量门店行销活动绩效。据悉该公司投入大数据分析技术的主要着眼点，其实就是为了让营运指标变成可被数量化，而不只是凭藉眼前川流不息的人潮表象，或是一段时期后才能盖棺论定的财务报表，因为其经营高层一直有所疑惑，譬如某个大档期，其严阵以待并推出对应行销活动，结果看起来成果不错，确实吸引众多客流，但整体销售数据，却与前一度同样档期的表现相去不远，甚至还略呈下滑，若不追根究底，唯恐任由一堆营运盲点持续存在，影响此后获利表现。
他们决定推动大数据分析后，所做的第一个动作，便是架设智能数码看板，以期钜细靡遗地蒐集所有可能用到的数据，以便于精准测量行销活动前后的变化，其量测项目含括了客流增减、新客？常客比、回访周期、驻留时间、每小时人流数、移动设备厂牌分析；除此之外，也积极进行单日比、三日比、单周比、单月比、同店比、跨店比等众多统计分析。
历经一轮数据挖掘，果真让主管看出一些端倪。比方说，某门店在一个热门档期，呈现客流成长、但业绩下滑的诡异现象，该公司便深入剖析，究竟在哪些楼层、哪些柜位，出现了来客人数众多，销售数据却无明显起色的现象？而出现此类状况的楼层，又是哪些商品「中看不中用」？意即走访的人潮不少，实际买单的频率却很低。
有了上述发现后，该零售业者即能做出判断，对于各类商品的票房潜力高低，已有初步掌握，旋即试着针对可能热卖的商品，加强相关信息的露出，以及配套行销方案的运用，果真在短期间内，得以展现不俗成效。
在此之后，这家零售业者乘胜追击，不论当下档期热门与否，均套用此一成功模式，持续性进行数据挖掘，且随着一次次的尝试与淬炼，亦使得操作手法更加细腻而有效；因此，该公司目前已能针对门店管理及行销人员，随时提供立即而有效的管理数据库，不断去芜存菁、优化移动方案，终至促使销售业绩持续走高，堪称是零售业界的行销活动典范与标竿。
深究其间最让人拍案叫绝的一环，即是妥善运用大数据分析成果，掌握消费者行为，继而藉助智能看板，随时依据来客自动决定播放内容，触发顾客当下的采购意愿，甚至进一步掌握不同品类的交叉商机，让顾客不仅愿意买，而且买得更多，无怪乎屡屡开出销售红盘。
