在过去，大数据逐步成长为我们生活中的血液。社交、移动APP、PC浏览器，甚至是家里的无线电视、便利店的POS机、个人电子钱包…等等。我们的每个举动，都被记录为数字，转化为数据被存储、被分析、被运用。当大量的数据聚集在一起后就有可能得到客观而又准确的统计结论，进而指导各种商业行为决策，甚至引发商业革命。而大数据作为新零售的重要部分，也催生了新的思维模式和商业模式。

　　新零售时代，作为零售企业，需要高度重视自己的和跨界伙伴的大数据资产，并加以充分利用，包括CRM顾客数据、社交媒体粉丝数据、供应商数据、企业运营数据、行业数据、天气数据等。企业需要逐步整合、不断扩大、有效积累并结构化大数据资产，通过数据分析不断挖掘大数据资产的价值，最终转化为用户价值、企业价值和社会价值。因此，零售产业可以充分结合“大数据智慧体系”的特点进行四大角度的大数据创新性应用，分享数据经济时代的成果。

　　一：大数据预测

　　对大数据进行分析的核心目的就是预测顾客的下一步的需求，基于海量数据结构化分析的基础上，通过各种算法包括人工智能、机器学习等前沿技术和数学建模来进行预测并做出相应决策，进而创造更优的顾客体验、更多的交易、更多的业务创新，释放储存于数据之中的能量。大数据预测的目的其实为更加精准的服务消费者，而这种精准的服务其实是建立在和消费者大量持续的互动基础之上的，其实一方面是让消费者产生更多更好的数据，另一方面是令产品和服务可被持续优化和迭代，这也是让消费者在海量信息选择中享受到和自己更加匹配适合的产品和服务的基础，同时也成为零售商提升利润降低成本的重要方法。

　　应用二：大数据营销

　　新零售时代，零售商应该充分挖掘大数据的商业力量来提高商品的转化率。消费者是全渠道购物者，他们的购买旅程普遍是从一个渠道开始，最后在另一个渠道结束，例如在网店上浏览查看商品属性、价格、库存等信息，在线购买，线下提货。用户的每一步行为都会留下大量的信息，通常各种类型的数据会混杂在一起。针对这些数据，公司需要充分将数据结构化并进行大数据挖掘，从而提供从“千人千面”的个性化购买建议和促销信息，提供全渠道的客户购买体验，激发他们的情感连接。同样，不仅是电子商务和互联网公司可以根据大数据进行产品研发和服务开发，任何行业的任何公司都可以。每一个零售企业，每天都掌握着每个供应商以及顾客们海量、真实的交易数据，零售企业可以根据这些大数据分析了解消费者购买的关注点，开发很多创新业务，进行商业模式、产品和服务的创新，打开消费新市场。

　　应用三：数据服务

　　新零售时代，零售企业通过持续不断地推动数据开放和共享，建立与各种社交媒体、跨界合作伙伴联盟，与自己现有的和潜在的供应商、第三方软件开发商、第三方卖家平台、银行等形成数据合作，确立科学的数据标准和应用程序调用接口，以保证数据质量和可用性。零售商和互联网公司掌握着大量消费者数据、品牌商渠道商的销售数据、库存数据等，可以充分将大数据成果向各渠道、品牌商进行定期分享。在未来，我们会看到，大数据和人工智能方面的工具就如同水和电这样的资源，由专门的公司提供给全社会使用。新一轮更加深入的变革正酝酿航行，零售业必将转向将“大数据智能体系”植入消费产品和服务业务的新航线。

　　新零售时代，想要在新的数据经济中获得成功的公司，要用全新的视角看待“大数据资产”的价值和作用，要从根本上重新考虑如何利用大数据为自己和客户创造价值的战略高度着手，规划调整企业核心竞争力，驱动新能力、新岗位和新业务的持续升级!