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物流寄情42：大數據在零售領域

的應用

楊惟雯

在商業領域中，決策行為將日益基於數據分析而作出，而並非基於經驗和直覺。以下，就幾個實例來跟大家分享目前《Big data》在零售領域的應用:

一、Wal-Mart利用大數據分析篩選上架商品

例如，沃爾瑪(Wal-Mart)零售商也已經開始對銷售額、定價、人口統計學和天氣數據進行分析，藉此在特定的連鎖店中，選擇合適的上架産品，並基於這些分析來判定商品減價的時機。

二、Target利用大數據分析研發出「懷孕預測模型」

美國第二大平價連鎖零售商Target通過多年精細的數據挖掘，建立用戶的數據庫，已能夠清楚地知道用戶的購買行為。

尤其Target從女性消費族群的購買行為，研發出一套領先同業的「懷孕預測模型」，甚至能做到比顧客的家屬更清楚她們的預産期。

Target的資料分析專家們通過對孕婦的消費習慣進行一次次的測試和數據分析，得出一些非常有用的結論：例如當某些女性從購買有香味的乳液，轉而購買無香味的乳液時（通常孕婦在懷孕頭三個月過後，就會購買大量無味的潤膚露），此時他們就會大膽推測這名女性可能已經懷孕；尤其在頭20周，孕婦會補充如葉酸、鈣、鎂、鋅等營養素；甚至當某些女性除了購買洗手液和毛巾以外，還突然開始大量採購無味肥皂和特大包裝的棉球時，説明她們的預産期要來了。

Target的專家將過去女性消費族群的資料進行串流、分析，研發出「懷孕預測模型」。這個數據庫資料模型精準地選出25種孕婦最有可能購買的產品，並依據女性消費行為進行同步分析，計算出他們的懷孕預測分數，基本上可以判斷出哪些顧客是孕婦，甚至還可以進一步估算出她們的預産期。Target一旦發現這名女性消費者可能已經懷孕，就會立刻寄出相關商品的促銷廣告（寄去最符合她們需要的優惠券，滿足她們最實際的需求），進行精準行銷。

Target甚至還會分析這些女性通常在一星期中的哪一天出門購物，並且在前一天就搶先寄送廣告函給她。

三、零售商的購買者分析

商店及其供應商已在不停地分析銷售數據，數據通常與顧客的會員卡相關聯。商店對顧客的了解，大部分基於其獲取會員卡時提供的資訊、甚至來自電子郵件清單。例如商店一旦知道你的年齡，便能更了解如何對該年齡段的人做行銷。

而目前的某些領先零售商店，更能從顧客走進商店那一刻起，其腳步、視覺移動、選擇、對減價的反應，已經被密切監控。通過這一分析，商店能夠決定是否需要做出改變以提高銷售，例如：改裝、特價、更多銷售員等。

總之，購買者分析不一而足。

很多零售商也在迅速改用能在資訊中心控制、彈性變更的電子佈告欄。電子佈告欄可搭配包括攝像頭偵測客戶的眼球運動、觀測其瀏覽貨架上那些商品及在店內閒逛的路線。
通過計算何人、何時、哪些人口群體在購物，即使顧客不買時，通過復審安全監控錄影，商店也會知道誰在瀏覽其貨架商品及在店內閒逛的路線。商店就能夠把産品調整放在最顯著位置，以吸引最多的顧客，並能夠針對其做出更精準的促銷。

或根據其性別、甚至年齡，在電子佈告欄上播出量身定制促銷。例如，在百貨公司化粧品區的電子佈告欄，當確定走過的是位男人，就播出汽車或其他可吸引其注意的畫面，再插入男用香水的廣告。