——以梅西百货公司为例
张宏达 刘 鑫 （国网吉林省电力有限公司 吉林 长春 130000）
【摘 要】 在诸多领域，大数据浪潮正引致颠覆性创新，当今世界的价值体系、知识体系和生活方式都在被改变。与此同时，传统零售业却经受着这股大风暴的冲击，陷入一波又一波"关店潮"窘境。
针对上述情况，本论文将从认识"大数据技术"出发，了解其概念、本质、特点以及未来发展趋势，只有对大数据有个清晰的认识才能令其为己所用。其次，利用表格数据比较分析当代零售业在互联网冲击下所处的困境，以及举例说明大数据技术与企业价值的关联性和信息技术的"双刃剑"对企业的威胁，从三方面阐述当代零售业所面临的问题。总所周知，当年的美国梅西百货公司也如现在大多数的零售商一样濒临危机，然而正是经过积极的改革，正确利用大数据技术才突破重围成为了行业翘楚。所以，梅西的"M.O.M"战略无疑是成功的，以此战略为范例，学习背后蕴含的大数据技术，对哀鸿一片的零售行业有极大的借鉴意义。本文从企业的角度，借用成功之道，为零售业解决眼前的问题提供对策，同时对其利用大数据技术创造价值时所可能面对的隐患给出建设性的意见。
【关键词】 大数据技术 零售业 电子商务 企业价值
中图分类号： Ｇ71 文献标识码： Ａ文章编号：ISSN1004-1621（2015）09-061-05
进入21世纪互联网时代以来，全世界的信息量呈现出爆炸式的增长。电脑、手机、平板电脑等终端的发展，社交、电子商务以及移动通信的应用和对我们生活的全面渗透，大数据的影响已扩散到我们生活的政治、经济、公共各个领域，方方面面。如Google，百度等搜索引擎的运用；在淘宝网购时会跳出一些符合你癖好的资讯；美国Netflix（网飞公司）利用大数据技术，搜集观众喜爱的演员、偏好的剧情、观影习惯等信息加以分析，成功制造出了风靡全美的热播剧《纸牌屋》。由此可见人类社会已经进入了一个以"PB"（1024TB）为单位的结构与非结构数据信息的新时代，全世界的价值体系，知识体系和生活方式将在未来几年发生颠覆性的变化。与此同时，大数据风暴已经席卷了拥有海量数据的各个行业，现在它已不再是传统意义上的用户数据，不少企业将大数据升级为了企业至关重要的商业战略。
一、大数据概述
（一）大数据的概念
时至今日，"大数据"还是一个很新的概念，学术界对其还没有一个权威的定义。一般而言，大数据（big data，mega data）指的是巨量数据或海量数据，数据带出技术圈的机构是国际知名咨询公司-麦肯锡公司，它在2011年的研究报告中定义大数据为"大小超过常规的数据库工具获取、存储、管理、分析能力的数据集"。称它为重要的生产因素，大数据的使用将成为竞争和成长的关键 。
大数据又是"再现"数据，通过相关性判断、算法，具有可视化的功能。需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的信息资产。比如银行的数据也很庞大，但它处理数据的方式就不是大数据，因为它的数据是封闭的，且处理成本非常高。
分清大数据的本质有五大标准：1.规模。只有量的积累才有质的突破。因此规模量太小的数据不能成气候，只有达到一定规模才能演变价值。2.活性。这个标准指的是数据的更新频次，频次越高，活性就越大。Facebook曾在2012年的10月举行庆祝活动，庆祝它的活跃用户超过10亿个。活跃用户与数据的活性紧密相关。3.维度。指的是时间、空间的维度，展现的是数据的丰富性。4.关联性。不同、多维度数据的联系，主体内不同部门的数据交叉与融合。5.颗粒度。指的是数据的精细化程度，在云计算出现之前的数据都是宏观的，价值含量低。而现在的数据是比较微观相对精确的，能精确到个人和单体。符合这五个标准的数据就可以说明它的本质基本与"大数据"吻合。
（二）大数据的四大特点
大数据可按数据特这分为以下几类：1.结构化数据：目前其实专指的是关系模型数据，即以关系型数据库表形式管理的数据。绝大多数的企业业务数据都以此格式进行存放。2.半结构化数据：那些非关系模型的、有基本固定结构模式的数据，例如应用日志文件、XML文档、JSON文档和电子邮件等。3. 非结构化数据：除去结构化与半结构化的所有数据，即没有固定结构模式的数据，例如WORD、PDF、PPT、EXL文档，以及各种格式的图片和视频等 。在大数据及其研究领域极具影响力的国际数据公司IDC用四个数据特征值来概括了大数据的特点，即volume(数据规模)，variety（多样性），velocity（速度），value（价值）。因为这四个特点英文单词
都以"V"为开头，所以也称"4V"理论 。如下图所示：
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图1 大数据 的4Vs特点分析
1.规模（volume）
指的是数据巨大的规模量及其完整性。由于网络技术和信息存储的飞跃发展，数据的存量以从TB级扩大到了ZB级。其实数量级的大小并不起到至关重要的作用，最重要的是其完整性。
2.多样性（variety）
指有多种途径来源的数据，即在上文提及的非结构化数据，结构化数据和非结构化数据。目前，数据不仅仅在数量上有如巨浪般地增长，数据种类也越来越繁多（图2）。除了最原始简单的文本分析外，语音聊天、视频、微博日志、音频、点击量等都蕴含着无可估量的信息。
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图2 截至2020年的指数级增长趋势
3.高速性（velocity）
主要表现为大数据和数据流的移动性。随着移动网络的蓬勃发展，人们对数据的实时性越来越渴望。比如微信聊天时，人们对信息传递的需求；尤其在某些行业，如股票交易市场、证券金融市场、移动通讯、电子商务等，数百亿行信息常常会被要求在数秒内便得到分析结果，从而第一手获取用户的体验，攫取市场的最新情报，从而抢占先机。
4.价值（value）
Value体现出的是大数据运用的真实意义所在。其价值具有密度低，价值高，稀缺性，不确定性和多样性等特点。数据只是信息的载体，只是信息最基本的来源，所以数据本身是没有什么价值的，价值都隐藏在其背后-那待分析以及二次利用的庞大的信息量。正如Facebook的副总工程师杰伊·派瑞克所言"如果不利用所收集的数据，那么你所拥有的只是一堆数据，而不是大数据。"
（三）大数据时代的发展方向、趋势
1.发展方向
随着物联网、云计算、穿戴设备等高科技网络化产品的涌现，大数据成为了今日最炙手可热的话题。与此同时，人类驾驭数据的能力也正在受到大数据时代的挑战，人们将拥有无限可能去获得更为深刻、更为全面的洞察能力。围绕行业发展和最终用户，我们可以意识到计算机行业整体发展有三个方向：（1）泛互联网化。Apple 公司刚在3月份发布了Apple Watch，这款智能的穿戴设备能检测出用户的身体状况，能和iphone一样装应用软件，打电话发短信，听音乐，甚至还能与其他Apple产品联通呼应。不禁让人期待其会引发下一波的智能穿戴设备的热潮。泛互联网化指的就是终端，平台，应用，大数据融为一体。它包括跨平台化，入口化，碎片化。意味着日后我们可以通过各种智能设备传递信息，品类繁多的App能满足我们各种需求。（2）行业垂直整合化。新兴产业在一开始都是看行业的垂直整合来完善企业价值链，等企业完全成熟后再进行平台式发展。所以越靠近终端用户的企业就会越成功，只要掌握了入口，就能赢者通吃。（3）数据将成为资产。数据是信息时代的石油，是独立的不可或缺的生产要素。总有一天，数据会因为其创造价值的巨大能力而列入资产负债表中，成为企业盈利能力、运营能力的一项重要指标。
2.发展趋势
（1）首先人们对数据的认识将不断提高，缺少数据资源就无以谈产业，缺少数据思维就无以谈未来。愈来愈多的企业将会将数据上升到竞争战略的高度。
（2）是大数据相关工具的研发将受前所未有的重视，特别是数据检索、数据分析、数据可视化等方面的延生工具。只有相关技术的成熟和推广，才能将大数据从概念炒作步入实质性应用，才能更好地提炼数据的价值
（3）是大数据产业链将逐步完善，催生出一批专业化的数据服务商（提供数据采集、存储、加工、处理服务）、数据软件提供商（从事数据库、相关工具软件研发）、数据咨询公司（对数据进行专业分析、提供咨询服务）。并且，数据驱动型工作机会将会直线增长 。明确大数据时代的发展方向和趋势是我们分析零售企业的顶层逻辑的要素之一。
二、大数据时代对零售企业的影响
（一）互联网浪潮对零售企业的冲击
零售业是指通过买卖形式将工农生产者生产的产品直接售给居民作为生活消费用或售给社会集团供公共消费用，从而增加产品和服务价值的一种商品销售行业。
传统零售业是零售业的一种形式，是相对于新型电子商务零售而存在的、主要基于实体店面进行经营活动的零售类企业。传统零售业的实体店面主要有以下几种形式：综合各类商品品种的百货商店，专营一种商品的专业商店，以日用商品为主的超级市场，规模较小的便利店，薄利多销的折扣商店以及薄利多销的仓储商店。零售行业是非常古老的行业，从人类有商业活动开始就一直成熟而稳定地发展着。而当前，电子商务的迅猛发展，网购改变了人们的生活方式，使他们对网上购物日益加深的倚重感，传统零售业受到了严重打击。
毋庸置疑，中国的零售业已经到达了一拐点时期。更有甚者发出了"再见了，传统零售业"的悲切之声 。这些年，传统零售业依然能感受到一股强劲的、猛烈的寒潮，其所到之处，必会引起新一轮的关店潮。根据零售业第一门户网站联商网发布的《2014年主要零售企业关店统计》显示，截止2014年12月31日，全国主要零售企业（百货、超市）共计关闭201家门店，较2013年关闭35家，同比增长474.29%，创历年之最 。百货类门店共计关闭23家，超市类门店共计关闭178家。图3为关店统计中的百货公司部分统计。在电子商务大潮的冲击下，大卖场、大百货商场日渐沦为"试衣间"，以实体店为主的传统百货零售业的日子每况愈下。
而相对于日渐凋零的传统零售行业相比，基于大数据技术的网上购物却一路高歌，在崛起之后的短短几年里就有赶超零售业的趋势。2011 年以来，我国社会消费品零售总额一直保持着两位数的平稳增长，但是传统零售商和电商的的发展出现明显的区别。如图3所示，阿里巴巴、京东、唯品会这三家电商巨头，营收增速都远远大于传统零售业。2011年-2014年，传统零售商业不仅增速越来越低，2014年中期已开始负增长。显然，互联网让零售业日渐"去中介化"还将继续，实体零售商业的衰退不会停止。越来越多的信息表明，电子商务的异军突起并非无缘无故，它有相对于实体经营十分明显的优势。首先电商的最大优势在于品种齐全，价格低廉。因为网络突破了时间与空间的限制，同时也不需要实体店铺作为载体，因此自然而然地拥有了价格的优势。其次通过电子商务平台，顾客购物更加便捷了，能做到足不出户就买到自己心仪的商品。然而最重要的原因是，强大的信息技术支撑起了电商的飞跃式发展 。以现在国内最大的电商阿里巴巴为例，首先它拥有自己的第三方支付平台-支付宝，为买卖双方提供了安全快捷的支付渠道。同时支付宝还推出了余额宝，招财宝等理财产品，理财产品与支付渠道相互融合，不仅将客户的钱留在了支付宝吸引更多的购买行为，同时也达到了融资的目的，将互联网金融做的风生水起；再者，它的人性化网络沟通工具-阿里旺旺也为买卖双方提供了方便的服务，使购物更为顺畅；最后，阿里巴巴的网站性能卓越、管理功能强大。入口，内置的搜索引擎，商品分类，会员制度等都合理完善。网站上每天产生的点击量，浏览几率，收藏夹，购物车都将会反馈到公司的数据处理中心，通过对数据的分析掌握顾客的喜好，弥补自己不足的地方。阿里巴巴在2012年设立了"首席数据官"，全面推进数据分享平台战略，推出了"聚石塔"和"阿里云"数据台，重塑"平台、金融、数据"三大业务。所拥有的大数据已成为了这个互联网巨擘最核心的竞争力，无价的财富。正是由于网购的这些优点，使它取得了一日千里的进展。每天逛淘宝及天猫的人数在5000万人以上。而诸如沃尔玛、家乐福等大型卖场一个单店的日均客流量还不足1.5万人。
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图3 电商与传统零售业营收比较
（二）大数据时代下的企业信息安全问题
大数据时代的到来，拓宽了人们的分析疆域，不用再拘泥于商量的信息或样本做出决策，是思维上的革新。于此同时，大数据技术与计算机技术密切相关，衍生出许多为人类服务的产品，其多样性、创新性也创造了巨大的商业价值、社会价值。传统零售企业这几年生存不易，纷纷想在线上转型。但是，网络技术终究是把"双刃剑"，有利有弊。
1.网络安全
大数据与网络的结合，让信息获取变得更为便捷，因此人们越来越依赖网络，也这是因为这样，使隐蔽在网络深处的犯罪变得越来越猖獗。大数据包含的信息内容总量庞大，内容复杂，大量的用户在浏览信息时黑客就很容易用恶意代码侵入。另外,大数据中还有可能隐藏着虚假数据、伪造数据,这使数据分析产生偏差,使关键性的决策出现问题,对企业或个人产生影响 。
2.数据安全
现在越来越多的人们热衷于网上购物，网上聊天，所以大量的个人数据在流通，而这些数据又是没有经过加密等良好保护的。所以一旦被窃取就会导致隐私的泄露以及其他实质性的的损失。随着上网工具的增加,系统漏洞很有可能将个人信息泄露出去,全球著名的Google公司就数次身陷泄密丑闻，对其业绩造成一定程度的影响。所以数据安全问题这在大数据时代是一个普遍的现象,也是很危险的潜在隐患。
3.数据垄断
当今社会依赖网络的程度大大超越了以前，各行各业都需要通过网络来运行，信息决定了企业的发展。所以如果有企业垄断数据，或强行占它为已有，就会严重影响市场秩序和公平竞争。数据就像资产负债表上的其他科目一样，任何一家公司的某一科目受限制于竞争对手，都将是致命的打击。
（三）大数据与企业价值的联系
1.企业竞争力与大数据的关系
大数据技术悄然无声地改变着各个行业的结构，倒逼着落后的企业和企业自身的落后环节成长，由此可认为大数据与企业竞争力有着正相关的关系。企业的竞争力可分为三个层面：产品层、制度层、核心层。在产品层方面，大数据的出现有着划时代的意义，就好比当初人类进入了工业革命，大量的创新科技如云功能的出现，使得智能产品喷涌而出。它不仅使企业能制造出更多新产品，并且也为传统的产品提供智能的内在技术支撑，令它们焕然一新；制度层面，大数据技术使得企业获得更多、更细、更全面的数据，从而对内外部环境更为敏感，联系更为紧密，并且可以更有效地配置资源；核心层指的是企业文化、企业形象、创新能力等企业蕴含的差异化个性化的内在。以一向拥有最强创新能力的苹果公司为例，它要求与之合作的移动运营商为之提供有用的数据，从而全面掌握客户的产品体验，创造出可谓影响了世界的iphone系列产品。
2.数据挖掘与企业价值增值的关系
数据的价值在于其被挖掘分析后的结果。通过探索数据及各要素之间的相关性从而为增加企业价值的例子数不胜数。Uber是一款来自美国的智能手机应用打车软件，它通过提供免费的交通信息和出租车用车情况，来为用户的出行提供便利。它在提供服务的同时获取了来自车主，用户的反馈，汇聚了数亿辆汽车的实时交通数据。这些数据不仅有利于Uber自身的软件服务，同时还可以为政府部门和车队预测交通状况，甚至还可以分析各城市的汽车销售量，预测社会经济走势等等。这充分说明了通过对大数据的挖掘，可以得到很多看上去与数据本身毫不相干的结果，从而促进企业的增值。大数据使为每个客户提供个性化产品和服务变成可能，使精准的决策变得容易，帮助企业达到创新商业模式和降低企业经营风险的战略平衡点。
三、梅西百货公司案例分析
（一）公司概述
梅西百货公司(Macy's)，是美国著名的销售家庭用品、服装、配饰、鞋帽的连锁百货公司。它属于联合百货公司旗下，由于其优质的服务，一直是一家享誉全球的高档百货商店。截至2006年9月，梅西百货公司(Macy's) 在全美共计有850间店面，成为真正的全国品牌。梅西百货公司(Macy's) 的理念是：顾客是企业的利润源泉，员工是打开这一源泉的钥匙。2012年财富世界500强排行榜排名第417位。当金融危机席卷美国，国内的百货业跌入冰点发展时期，整个行业处于低谷时，梅西百货却异常地保持了傲人的成绩。下文我们将剖析这个超级传统零售商如何逆势而上，一枝独秀。
（二） 梅西百货利用大数据技术创造价值
正如CEO兰格伦所认为的超级零售商"梅西百货"称霸全美主要靠"M.O.M."三板斧-即我的梅西百货（My Macy's）、全渠道战略（Omni-channel）、魔法销售（Magic Selling），它们代表着本地化、线上线下资源的整合以及服务品质魔法销售。其中魔法销售旨在推动店员与消费者的交流，这个过程中他们会见面（Meet）、询问（Ask）、做出（Give）选择、给出建议，鼓励（Inspire）购买并赞赏（Celebrate）你购买的商品 。梅西每年都对店里的售货员进行培训，培训他们如何接待客户，如何为客户搭配，从而提升了店员推荐销售产品的能力。正是这三板斧使梅西走在了当代零售业SoLoMoMe（social 社交 +local 本地化 +mobile 移+personalized 个性化）经济时代的最前端。下面我们就重点来讲讲其他两板斧。
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图4 梅西百货的"M.O.M."
1.全渠道战略（Omni-channel）
指以消费者为中心，利用所有的销售渠道，将消费者在各种不同渠道的购物体验无缝链接，同时将消费过程的愉悦性最大化。因此顾客可以同时利用一切的渠道，如实体店、目录、呼叫中心、互联网以及手机等，随时随地购物 。梅西百货分析顾客的购买行为后纵深挖掘到，大部分顾客都是根据自身实际情况选择购物渠道，并不是只固定在网购或实体店上。于是梅西百货就打算采用"全渠道"的策略，通过O2O（Online to Offline）的模式将线上线下无缝连接，无限度地争取客户。它实行的O2O全渠道战略包括以下4 项：1.Applepay：2014年梅西百货成为首批支持苹果移动支付的零售商，此项技术运用了指纹方案和近场通讯NFC芯片技术，使得购物付款更快捷更安全。2.线上购买线下取货（BOPS）：梅西百货在发展线上业务的同时努力用线下资源弥补其缺陷，所以与送达服务供应商Deliv合作，同时设立便利的梅西联络中心（Connect @Macy's Centers），对PC和移动终端客户承诺当日购买就可以当日到店自提。3.线下实体店销售端的技术创新：应用多种与销售相关的技术创新，利用加强版的手持终端和平板电脑，帮助店员有效地展示货品搭配和商品信息。消费者甚至可以在一些电子服务站和大型互动屏幕上通过移动终端购买商品。4.多种类型的APP：梅西旗下有IOS和Andriod版本的购物APP，改进人们的购物体验；还有图像搜索软件，只要顾客用移动终端对准日常生活中的一项物品，此软件就可以找到梅西百货中与之匹配的商品，还可以直接在梅西官网macys.com上直接订购；还有梅西手机钱包，里面有各种各样的优惠券，实时更新的优惠活动，帮助消费者及时地了解商场咨询，已达到吸引客户的目的；梅西数字出版和桌面搭配，利用时尚APP帮助顾客搭配选定产品，而且通过多媒体的平台宣传自己，吸引更多的顾客。不了解电商是国内传统零售业在网上自建商场的最大阻碍，而梅西百货积极地跟上顾客消费方式转变的步伐，重视数据，加强研发，正如CEO泰瑞所说："无论顾客使用什么样的购物渠道，梅西都想要进入。"从而使自己摆脱了在线购物的"试衣间"的窘境。
2.本土化与个性化营销
"我的梅西"（My Macy's）战略有两个目的，其一是迎合销售当地口味，增加同类商店的营业额并削减成本。通过对各层次的消费者的调研，于2008年构建了快速反应系统（QR），倡导"地方提需求、总部来筹集"的策略。各门店可以根据所处的地理位置，消费群的不同特点，向总部反应自己在销货和供货的本地化要求，总部在收到请求后会立即做出反应。"我的梅西"将商品统一分类管理，但是按照不同区域特点分别配置；放权给门店，但又集权在总部。这种两两相结合的策略准确地切合了顾客的需求，同时与供应商合作更为密切。同时他们还与全球应用范围最广的购物应用"shopkick"合作，每家门店可以定制属于自己的打折、促销等营销方式。他们还雇用一些本地人来运营商场，更加深入了解了顾客的真实想法和需求。第二个目的便是个性化营销，梅西与著名的技术型的消费者意见咨询公司德恒公司合作（dunnhumby USA），签订了一份多年协议，通过这份协议是梅西运用先进的消费习惯跟踪技术，更好得观察了多数顾客的个人购买行为。如这项技术不仅跟踪到购买Ralph Lauren的顾客何时再来进货，还跟踪到喜欢Ralph Lauren的顾客喜欢什么样的护肤品。兰格伦指出，梅西百货曾经根据不同的气候特点可以发放4份不同的秋季促销商品目录，但是在德恒的帮助下，现在可以派出了695个针对性极强的不同版本的目录。利用大数据技术为顾客量身定制消费计划，推荐商品。"我的梅西"计划是商品更适合本土市场，增添了顾客的购物体验，增强了客户的粘性。
四、零售业企业实施大数据技术创造价值的策略
（一）企业应如何面对冲击创造价值
虽然目前传统零售业受到如日中天的网络购物步步紧逼，在兴起的大数据时代下哀鸿一片。但不是说危机中没有转机，电子商务零售说到底也是零售的另一种形式，是零售业的升级，是其趋向高效的一种自然演化。虽然它较传统模式有很多优点，但不可否认的是它也有着无法比拟传统形式的不足。譬如说老生常谈的网购交易主体的诚信问题，网购安全问题，还有就是无法带给顾客和实体店内感官相同的购物体验等。传统零售商应当认清眼前的形势，学习电子商务的优点摒弃其缺点，为适应未来更激烈的竞争环境，从现在做起，实现升级转型，可以从下面几个方面着手：
1.适应时代的发展实现战略转型
当互联网、移动终端已经渗透进了每个人的生活；当网购，网上支付成为了人们的生活方式；通过转型自救，也许是中国传统零售业最现实最迫切的选择。近几年，许多传统的零售商大鳄纷纷开始拓展自己的网上的疆域，以B2C,O2O,B2B等商业模式进行转型。苏宁电器与IBM合作打造了新一代的系统，在2009年全面升级网上商城，逐渐成为了中国B2C市场最大的专业销售3C、空调、彩电、冰箱、洗衣机、生活电器、家居用品的网购平台。2011年以来，苏宁易购开始成为苏宁电器新零售模式的重心。2012年，苏宁电器对线上业务的支持力度更是空前。苏宁电器此前在发布未来10年战略时曾表示，未来将通过苏宁易购等品牌实现"去电器化"，进而涉足百货、金融、虚拟服务等多元化领域①。波士顿咨询在一份题为《中国数字化新时代3.0：未来的网络领军者》的报告中预测，中国将在2015年前后成为世界最大的网络零售市场，近10%的零售销售将在网上进行。届时，中国网络零售销售将达到3600亿美元以上。所以，传统企业不触网，未来面临的将是黯淡的前途，犹豫不决甚至会是致命的 。
2.大数据技术拯救零售业
零售业想要获得更好的发展，必须用新的技术来转变它一成不变的旧模式，并且应该超越它的竞争对手。所谓的新技术就是大数据技术，在今日铺天盖地的大数据浪潮下，因为大数据共享机制的匮乏，很难迎合消费者的多样化需求，无法实时回应顾客需求，它的弊端逐渐显露。由此，企业急需以"大数据"为驱动，以求得生存与发展。
零售企业的大数据主要包括大交易数据、大交互数据、感知数据三部分。大交易数据即因内部交易产生的数据，主要来源于企业的交易系统如ERP、CRM、WEB。这些数据还可分为企业营销数据、企业管理数据两部分，营销数据指的是与顾客有关的顾客数据、销售数据、价格数据、产品数据、市场竞争数据等；而管理数据则是与企业的管理有关的财务数据、运营数据等。大交互数据指的是人与人，人与网络终端设备进行相互交流产生的数据。主要包括消费者在零售商电子商务网站上进行商品搜索、浏览、比较、购买时产生的点击流、社交网络和即时通讯软件的分享、推荐、沟通等社交数据，所以它涵盖图片、帖子、电子动作、视频等非结构化数据。而第三类感知数据主要来源于物联网中的传感器、RFID、GPS 芯片、观测设备等检测到的关于零售企业产品、设施、路线布局、柜台设置和顾客等信息的数据，包括传感数据、RFID 数据、观测数据和由含有GPS 芯片的各种智能终端等产生的地理位置信息数据 。
传统的零售商可以运用这些"大数据"来架构以"顾客价值主张"为核心的战略模式。顾客价值主张是对顾客真实需求的深刻描述，是企业经营活动的起点，只有明确了企业的顾客价值主张，企业才能开展其他的活动 这种创新的模式要以实现顾客个性化价值为战略目标，通过大数据技术整合，将顾客个性化参与融入传统价值链活动中。分析大交互数据，从消费者的网上记录中全面洞察他的购物习惯，偏好，消费水平等，从而能实时地为顾客提供个性化的服务，推荐个性化的商品，并且精确地洞察他们的真实需求；"大数据"还有利于企业实行精确到个体的顾客细分，通过储存、分析"大交易数据"，企业不难发现什么产品、何种服务以及购物方式最受顾客的喜爱，还可通过多种维度分析顾客，从而定制个性化的营销，更好地为商品定位；再者，透过感知数据，企业可以看到顾客的购物路线，从而改进商场的布局使其更符合大多数顾客的需要，观测设备等更可以详细地反应顾客的一些行为。快速精准识别他们的购买决策，主动推荐产品或促进交易的完成。总的来说，"大数据"技术是帮助零售企业实现企业转型，实现创新攻略的利器。日后，通过发展信息技术实现"顾客价值主张"，实体零售不再是仅仅提供商品和服务的店铺，商厦，而是一个策划消费者整个购物方案的设计者，变得更为主动和积极。
3.强化购物体验与品牌
企业要绝处逢生，不但要通过转型和新技术，而且还要从竞争对手的弱势开刀。相对于实体店销售而言，互联网平台最大的弱点就是无法带给客户和现实生活中一样的体验感，传统零售企业的体验性和综合性是无可取代的。所以强化购物体验或许是另一个更好的选择，也是获取市场份额的关键。增强购物体验可以从扩大产品和服务的多样性入手，如果实体店具备更多的娱乐休闲的功能，就能吸引更多的客流。同样的，大数据技术也能解决这个问题，目前有人正在研发一种人脸识别的应用，通过记录每个顾客的特征，个人资料，来识别顾客。这样能帮组售货员快速地认出客户，从而为客户提供更好的服务。传统零售业的另一个本钱是品牌，目前加入电商的队伍大部分是二线品牌，这是由于电商平台的目标客户群都是年龄相对较低的，还无力承担高消费。而大部分高端品牌也因为品牌定位和产品服务的定位没有加入电商，所以品牌优势也是迎头赶上的基础。
(二)大数据时代信息安全问题的建议
1.大数据应当形成体系
大数据还属于新鲜概念，大部分人都对它一知半解。所以要尽快为之构建体系，引导向正确的方向。同时市场应当普及大数据的相关知识，建立起使用规范。
2.信息技术的研发
传统的信息技术很难对大数据进行处理，云计算、云储存等新技术更好地服务了大数据，同时也使得数据处理变得更加复杂。企业应当完善信息追踪技术，保证大数据整体的安全性。这不仅仅是为了保护企业自己的数据库安全，预防商业机密或内部决议决策被窥视，更主要的是为了大量顾客的安全，保护顾客的隐私是企业的社会道德和责任。
3.设立专门的网络监管部门
有了相关的法律法规，配套设施后，有相应的部门和人员进行执法才是一切的保障。日后数据定将成为企业强有力地竞争力和资产，所以应当设立相关部门，一方面减少信息的泄露和虚假信息的传播，保证用户的安全。另一方面公平执法，维护市场有序的秩序，保障经济平稳发展。
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论文作者:张宏达 刘鑫
论文发表刊物:《科学教育前沿》2015年第9期供稿
论文发表时间:2015/12/29
标签：数据论文; 顾客论文; 零售业论文; 企业论文; 传统论文; 梅西论文; 技术论文; 《科学教育前沿》2015年第9期供稿论文;