零售業使用大數據的故事
一、“大數據”的商業價值
1、對顧客群體細分
“大數據”可以對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。 “大數據”的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。2、模擬實境
運用“大數據”模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有傳感器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網絡也在產生著海量的數據。 “大數據”分析技術使得商家可以在效率較高的情況下，實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以數據化。“大數據”技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變量(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。3、管理客戶關係
客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。對中小客戶來說，專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將Line作為初級CRM來使用。比如把老客戶加到Line群裡，在群朋友圈裡發布新產品預告、特價銷售通知，完成售前售後服務等。4、個性化精準推薦
以日常的“垃圾短信”為例，信息並不都是“垃圾”，因為收到的人並不需要而被視為垃圾。通過用戶行為數據進行分析後，可以給需要的人發送他需要的信息，這樣“垃圾短信”就成了有價值的信息。在日本的麥當勞，用戶在手機上下載優惠券，再去餐廳用運營商DoCoMo的手機錢包優惠支付。運營商和麥當勞蒐集相關消費信息，例如經常買什麼漢堡，去哪個店消費，消費頻次多少，然後精準推送優惠券給用戶。二、“大數據”在零售企業實戰中的應用
最早的有關大數據的經典應用的故事就是Wall-Mart的啤酒與紙尿褲的故事。
現在,美國各大企業運用數據分析產生的經典案例越來越多。
1、Target
最早關於“大數據”的故事發生在美國第二大的超市塔吉特百貨（Target）。孕婦對於零售商來說是個含金量很高的顧客群體。
但是他們一般會去專門的孕婦商店而不是在Target購買孕期用品。人們一提起Target，往往想到的都是清潔用品、襪子和手紙之類的日常生活用品，
卻忽視了Target有孕婦需要的一切。為此，Target的市場營銷人員求助於Target的顧客數據分析部要求建立一個模型，在孕婦第2個妊娠期就把她們給確認出來。
在美國出生記錄是公開的，等孩子出生了，新生兒母親就會被鋪天蓋地的產品優惠廣告包圍，因此必須趕在孕婦第2個妊娠期行動起來。
如果Target能夠趕在所有零售商之前知道哪位顧客懷孕了，市場營銷部門就可以早早的給他們發出量身定制的孕婦優惠廣告，早早圈定寶貴的顧客資源。
如何能夠準確地判斷哪位顧客懷孕？Target想到公司有一個迎嬰聚會（baby shower）的登記表，開始對這些登記表裡的顧客的消費數據進行建模分析，
不久就發現了許多非常有用的數據模式。比如模型發現，許多孕婦在第2個妊娠期的開始會買許多大包裝的無香味護手霜；在懷孕的最初20周大量購買補充鈣、鎂、鋅的善存片之類的保健品。
最後Target選出了25種典型商品的消費數據構建了“懷孕預測指數”，通過這個指數，Target能夠在很小的誤差範圍內預測到顧客的懷孕情況，因此Target就能早早地把孕婦優惠廣告寄發給顧客。
為了不讓顧客覺得商家侵犯了自己的隱私，Target把孕婦用品的優惠廣告夾雜在其他一大堆與懷孕不相關的商品優惠廣告當中。
根據這個“大數據”模型,Target制訂了全新的廣告營銷方案，結果Target的孕期用品銷售呈現了爆炸性的增長。
Target的“大數據”分析技術從孕婦這個細分顧客群開始向其他各種細分客戶群推廣，
從Target使用“大數據”的2002年到2010年間，Target的銷售額從440億美元增長到了670億美元。
ZARA將網絡上的海量資料看作實體店面的前測指標。
因為會在網絡上搜尋時尚資訊的人，對服飾的喜好、資訊的掌握，催生潮流的能力，比一般大眾更前衛。再者，會在網絡上搶先得知ZARA資訊的消費者，進實體店面消費的比率也很高。
2、亞馬遜
此前亞馬遜並未大張旗鼓推展廣告業務，直至2012年年底，有報導指出，亞馬遜即將推出實時廣告交易平台，從而向Facebook和谷歌發起挑戰。這個實時廣告交易平台又稱“需求方平台”（Demand Side Platform，DSP），可以讓廣告與目標消費者相遇。廣告商可以在“需求方平台”上競標網站的閒置廣告空間，而競標標的包括廣告版位，以及符合特定條件的消費者。
亞馬遜開發的“需求方平台”可以“協助廣告商接觸網路上的眾多用戶，同時也幫助客戶迅速找到想購買產品的相關資訊”，“需求方平台”概念雖非亞馬遜首創，但以豐富資料為後盾。
亞馬遜與廣告商分享的資訊有兩類，一是依用戶網路行為所做的通用分類，例如熱衷時尚、喜愛電子產品、身份為母親、愛喝咖啡等，二是用戶的商品搜尋記錄。至於消費者的實際購物資料，亞馬遜似乎尚未列入分享。廣告商即使無法得知實際消費記錄，能了解潛在顧客的商品搜尋記錄；亞馬遜如果全力進軍網路廣告市場，仍可能大大改變產業生態。
亞馬遜2012年的廣告收入約為5億美元， 2013年的廣告收入將達10億美元。這會成為亞馬遜未來幾年內營收增長的新動力，更重要的是，它可能是亞馬遜各項業務中利潤率最高的業務之一。
3、沃爾瑪
2011年，沃爾瑪電子商務的營收僅是亞馬遜的五分之一，且差距年年擴大，讓沃爾瑪不得不設法奮起直追，找出各種提升數字營收的模式。最終，沃爾瑪選擇在社交網站的移動商務上放手一搏，讓更大量、迅速的資訊，進入沃爾瑪內部銷售決策。沃爾瑪的每張購買建議清單，都是大量資料運算而出的結果。
2011年4月，沃爾瑪以3億美元高價收購了一家專長分類社群網站Kosmix。Kosmix不僅能收集、分析網絡上的海量資料（大數據）給企業，還能將這些資訊個人化，提供採購建議給終端消費者（若不是追踪結帳資料，這些細微的消費者習慣，很難從賣場巡邏中發現）。這意味著，沃爾瑪使用的“大數據”模式，已經從“挖掘”顧客需求進展到要能夠“創造”消費需求。