零售行业大数据技术如何应用?

1、实时进行管理交付

作为零售商，开展业务和获利的关键要素是尽快收到货物，并确保货物也能迅速交付给商店或客户。大数据通过使零售商能够实时管理交付而提供帮助，这是零售供应链管理的关键。零售商可了解交通和天气状况最新信息，以及正在运输的货物所在的位置。

2、拣选更好的时间

许多零售商的另一个重要组成部分是拣选和包装订单。这是一个传统的劳动密集型流程，在以往，只有大型零售商才能通过自动化拣选机器人或组织大量员工来加快拣选速度。如今采用大数据，即使是小型零售商也可以改进其流程，并在更好的拣选时间进行拣选。

3、将供应链细分

消费者比以往任何时候都期待获得更加个性化的购物体验和客户服务。零售商可以通过数据对供应链进行细分，更好地迎合不同的目标市场，提高转化率。通过记录数据分析告诉零售商在不同渠道(例如，网络、移动和社交)与购物者的互动，从而使其向购物者提供个性化服务。

4、供应商管理常改善

零售商可能与供应链中的多家公司合作。可能会有直运供应商、物流供应商、包装供应商和其他供应商，他们需要组织、管理和审查。反过来，试图提高盈利能力和可靠性也可能是一项挑战。大数据技术可以提供帮助。

我觉得小型电商团队要想做好数据分析，要做到这些：

1、要把所有平台的经营相关数据整合到一起，所有数据都很分散，每天都要花很多去各个看数据，浪费时间，要正确每天1分钟就能及时掌握所有动态，快速响应，及时调整策略。

2、所有的历史数据都能集中存储，因为数据是很宝贵的。

3、处理、分析数据的速度要快，要是每天花一堆时间在处理、分析数据上，那你还有什么时间去调整业绩呢。

4、还有一个，就是可以做到共享，让团队内的小伙伴都能实时了解数据动态。

分析这块举个例子，电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多。

一、时间维度

从时间维度上来看，除了显示分析周期的数据，最常用的分析方式是同比和环比（BDP个人版也能一键选择同环比增长值或增长率），时间区间可以是年、季和月，甚至是周，不过周相对用的少。

二、商品类别、价格维度

本次分析我主要是从商品类别、价格等多角度来进行商品数据分析，先是商品总的数据预览，如图（图表是我在BDP个人版上制作的，且BDP也能满足上述的几个要求，实现对电商庞大数据进行更好整合、查看，让小型团队工作变得更加有效。）：

这是选取8月23日的数据，可以看出，整个平台的上架的商品量还有4372万，量还比较多；商好评率为93%，是整个平台的平均值，那应该还算不错啦！本月的月销量还有12%，只有24-31日一共8天，完成剩下的12%应该问题不大，相当于这个超额完成销量啦，是不是平台近期上架了很多夏天商品，所以8月份超额完成也是正常，比如游泳三件套、风扇等等。还是这个月做了什么活动，让这个月的销量比预定的目标稍微好一些......数据真实的反应是这样，至于原因还是需要自己去找哈。

自己平台上的上架商品的数量、价格分布情况，作为运营者应该很了解的，均价当然也要了解，均价可能直接影响到网站客单价，网站的价格定位甚至是主要人群定位都会很清晰。比如，某个网站均价5000，那可能可以属于轻奢侈品网站了，可能主要人群是年收入过10万的女白领等等，这个依不同网站而定。

以上只是简单分析商品的某些数据，商品还能进行关联性、TOP10、采购情况等分析，大家依据自己的网站实际情况进行分析。当然，电商平台除了商品分析，还有订单数据、用户行为等分析值得探讨。

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