大数据背景下我国传统零售企业模式创新

王珊珊

（青岛工学院 山东青岛 266300）

引言

我国经济增长主要是以投资、外贸、消费三个部分构成，其中消费是推动经济发展的重要举措之一。而零售企业正是提升居民消费能力的主力军，零售是将消费者与供应商相互联系在一起，也是商品在市场流通中的主要关键点。随着经济的快速增长，人们生活水平的不断提升，先后建立起各种零售模式，例如：超市、连锁超市、百货市场等，经营模式与传统商业相比有较大提升，也形成了现代化商业运营模式。但是随着信息化技术的发展，民众消费需求水平越来越高，传统商业零售已经不能满足这一现状，特别是近年来电子商务快速发展，使传统零售受到了较大影响。基于此，在大数据环境下需要对传统零售模式进行完善与创新，以此提升我国零售行业发展活力，进而推动经济快速增长。

大数据背景下传统零售企业商业模式特点

（一）消费者购买主动性提高

社会经济不断的发展，使人们生活水平得到了较大改观，市场中的商品琳琅满目，消费者在购物时将会有更多选择，同时商品购买风险也会随之增加。基于此，在购买商品的时候，消费者需要对目标商品经过多途径了解，对于同类商品信息进行详细比对。而在大数据背景下，信息化技术让消费者获取同类商品信息的途径更加简便。除此以外，消费者在大数据技术下不但可以获得商品一些基本信息，还能获取其他用户对商品的体验信息、口碑等信息。例如：某消费者在进行商品购物时，可以通过看销售数量、不同时期销售价格及用户的评价来判断该商品是否可以购买，而不是消费者在购买商品的时候通过店员了解商品。

（二）消费者易冲动性消费

在每一年的“双十一”活动中，各大电商企业获得的交易额数量较大，但是其退货率也较高。据不完全统计，一般网购生活类产品退货率大概在50%左右，有许多消费者表示商品是在优惠活动期间购买的，但是买回来又后悔所以选择了退货。这就是一种冲动性消费，由于网上商品种类非常多，消费者在网络购物时往往对于商品选择只是通过文字及图片、视频的方式了解，对于商品实际功能不能获取更加直观的感受。往往在各种网络营销活动中，由于价格或者产品宣传个性吸引人，就会导致消费者在此过程中出现冲动性消费，也就是说消费者通过网络宣传活动增加了商品购买的冲动性。

（三）零售企业市场分析能力大幅度提升

对于传统零售企业来讲，尤其是一些已成规模的企业由于所处区域不同而导致成本有所差异，每一个地区供应商、商品类别及采购化都是根据当地商品具体情况来制定，所以零售企业对于各个地区分销商的财务支出情况把握的不是很准确，也不能对于商品采购进行统一管理。企业在实际运用中，由于各种数据信息都有各地区财务系统分别管理，其中数据类别与结构均有所不同，这对于整个企业的统一化管理造成一定影响。随着大数据技术的日益成熟，企业内部各个地区之间实现了数据共享。比如，在大数据挖掘技术下可以对企业财务数据与采购数据进行有效整合，对于财务部门所支出的每一笔钱进行有效划分。以此掌握到各个地区分公司商品种类的支出，对于超标的支出进行比较并制定出优化策略。

总而言之，大数据环境下零售企业市场分析能力将得到大幅度提升，下文对于大数据应用价值从消费者、店铺、销售与商品方面进行综述，如表1所示。

（四）建立精细化销售体系

大数据技术可以帮助企业精准发掘潜在消费者，帮助企业建立起精细化营销体系。当企业在举办促销活动的时候，首先，销售企业对已消费过的数据信息进行有效分析，从中得知消费者购买需求同时预测市场消费动向；其次，企业利用大数据技术来确定消费人群的基本画像，例如对消费群体的年龄范围、性别、消费能力及职业等进行统计分析，根据不同消费群体画像进行分类，企业随后根据已分类的消费群体进行针对性的产品宣传。例如：target百货在举办母婴主题促销活动之前，通过对商场中销售过的二十五种相关商品购买历史数据进行大数据分析，从中判断出消费群体中的孕妇占比，并向其推荐相关母婴产品，从而实现了精准化营销。

除此之外，大数据技术对市场消费群体同样能够实现精准分析，同时通过其分析结果可以准确判断出市场消费群体的购买承载力。例如，著名零售企业乐购公司开发出一套利用数据挖掘技术实现对会员卡数据分析，以完成的数据模型分析发现野营爱好者每次出发时都会购买一次性餐具，但是不会购买商场中的户外功能性饮料。根据这一线索，商场管理人员做了具体调查发现，周边商场中同类型饮料价格比较低，因此商场觉得在户外器材销售处摆放同类饮料的促销展区，以实现精准化营销来提升产品竞争力。

大数据背景下零售企业关系网络变化

（一）亲密的顾客关系

零售企业与消费者之间客户关系的稳定性是促进零售企业发展的主要因素之一，在零售企业运营过程中需要对其顾客关系进行有效化管理。大数据背景下客户关系管理的优化主要表现在以下几个方面：

大数据环境下零售企业的客户关系管理将会实现信息化，其中互联网是大数据技术应用的必要载体，而互联网现已成为人们日常生活中的主要信息渠道，对此将互联网作为大数据与消费者的媒介点，零售企业则可以通过大数据技术完成广大消费者的信息收集与整理。除此之外，一些大型零售企业通过用大数据对电子商务行业进行分析，获得更多消费者信息。通过大数据技术实现零售企业客户关系管理的前提，需要企业具有数据处理与数据信息安全传递的能力，零售企业将是基于网络技术实现与消费者信息交流，广大消费者在进行信息交流过程中也占据主动性，因此大部分零售企业将客户关系管理的重点放在商品销售与售后服务中，根据这两个层面所反馈的信息制定个性化营销，以此满足客户消费需求。

表1 大数据应用价值

加强企业顾客关系稳定性管理，提升客户忠诚度。在大数据技术的支持下，零售企业可以建立网站反馈系统，只需要消费者通过网站反馈系统实现信息反馈与投诉，零售企业将会在第一时间看到相应的信息并进行及时处理后将结果反馈给消费者。同时零售企业在其网站反馈系统中也可以开设企业文化板块、商品信息板块及网上订货等功能。总而言之，在大数据环境下可以实现零售企业与消费者的实时沟通，零售企业通过收集客户消费需求对其服务及商品进行不断优化，从而提升客户满意度，在稳定老客户关系的同时吸纳更多新顾客，进而企业经营规模将得以扩大。

优化企业客户关系管理模式。在大数据环境下，数据收集、信息存储与数据挖掘技术日益成熟，零售企业可以通过这些技术在合法条件下对客户信息进行分析与整理，以最低成本实现数据高效化管理，对企业客户关系管理模式进行升级。零售企业在服务质量提升方面，企业可以通过手机信息、网络应用等信息交流途径及时解决客户所面临的各项问题，提升服务效率；在产品销售方面，零售企业可以通过手机信息与网络应用实现产品的宣传推广，在保证企业营销成本最优化的同时也扩展了营销范围，并且实现精准营销。

（二）零售企业与供应商实现战略合作关系

零售企业和供应商之间合作关系的稳定性决定企业战略发展的好坏，其均以利益最大化建立合作关系。在大数据技术的支撑下，零售企业与供应商之间的关系也将会产生一定变化，零售企业通过大数据技术获得更多同类商品信息，并对该商品市场信息有一定了解，以此可以掌握到商品供应商具体情况。除此之外，供应商还可以将自己的商品及所能提供的服务信息均发布在互联网上，以此便于零售企业对其进行详细了解。但是在互联网中并不是所有信息都具有可靠性，其中也存在着虚假信息，对零售企业来讲要具备识别真假信息的能力。对此，零售企业可以通过大数据技术对长期数据信息进行分析比对，以此筛选出可靠信息。

随着信息化技术的不断提升，零售企业与供应商之间的关系也发生了微妙变化，从原有的买卖关系逐渐转变为大数据环境下的信息互利关系，零售商与供应商需要在保持基本合作关系的基础上转变为战略合作伙伴关系。两大主体通过实时数据传输技术的应用，可以将零售企业的实时销售数据与供应商实现共享，供应商则及时对产品生产计划进行调整，以此保证零售商产品需求量，同时也能降低供应商生产成本，提升资金运转效率。消费者通过实施数据传输系统也能将商品信息反馈及建议直接反馈给供应商，以此帮助供应商实现商品质量提升与优化，而且还会提升零售企业服务质量，提升客户满意度。

大数据背景下传统零售企业存在的风险

（一）数据准确性难以把握

由于在大数据背景下数据具有较强广泛性，其数据获取的渠道也多种多样，造成了获取的数据不能准确把握，其主要表现在以下几个方面：

数据具有异构性。对于传统零售企业来讲，所能获取到的数据有两种，分别是大交易数据与大交互数据。其中大交互数据比较多，这些数据都是以非构化数据与半结构化数据为主，例如音频信息、视频信息及文档信息等。这些数据从某种意义上来讲，只是具有描述性，而且数据体量相对较大，也不能采取数据库进行有效分析，进而企业决策也不能依靠这些数据来支撑。同时，在大数据环境下，向企业所提供的数据并不是很完整，有时候会出现一些虚假信息。在整个市场活动过程中，所获取的信息都是来自消费者、合作伙伴与同行竞争对手，这些信息势必会对零售企业发展造成一定影响。有些同行为了保证自己的市场地位，还会故意发布各种虚假信息，有时候这些信息会让友商陷入困境中。对此，只有保证信息的准确性，以此保证数据信息的价值。

（二）大数据技术应用的滞后性

在大数据技术背景下，传统零售企业虽然得到了快速发展，但零售企业对于大数据技术的应用出现滞后性。多元化大数据使大数据的存储量直线上升，除此之外，由于大数据专业性较强，其数据库的管理成本较高，这也是大数据技术应用的一个缺点。就零售企业来讲，若是想有效利用大数据技术就需要投入较多资金，因此，对大数据技术的应用造成一定影响。此外，由于企业管理层对于大数据技术的认知不到位，普遍认为大数据不能对零售市场带来较大促进作用。

（三）大数据隐私性较差

一般来讲，大数据技术信息传递与共享较为快捷，但是正因为信息获取相对便利，也会对消费者隐私构成威胁。比如，腾讯公司拥有大量用户对外的联系信息，百度公司可以了解到用户的搜索信息，淘宝网可以对消费者的消费习惯进行数据统计，大数据带来的隐私泄露问题让人们更加重视。为了保证零售企业的利益，大部分零售企业都对企业内部数据进行科学化管理，防止出现外泄事件的出现。其中最为重要的是在数据应用过程中对于消费者的个人隐私也需要进行保护。如果数据使用不正确就会侵犯顾客隐私，从而降低消费者的满意度，使得企业流失更多消费者。

大数据对传统零售企业模式的影响

通常来讲，传统零售企业的客户资源需要花费大量时间才能实现，而大数据背景下零售企业可以通过信息化技术在短时间内挖掘到大量潜在消费需求数据。大数据技术通过精准的数据采集与数据建模分析可以快速分析出某类产品的市场销售动向，以便于零售企业实施准确的营销策略，同时对于企业管理机制也提供相应参考。大数据技术现已成为大部分企业日常管理的重要技术手段，作为传统零售企业更要紧跟社会发展步伐，善于使用信息化技术是企业发展的根本。例如在企业管理方面可以广泛使用流程化管理软件、库存管理软件及销售管理软件等来提升企业管理效率。在传统零售企业管理中使用先进的数据化管理体系与信息化技术，可以降低企业在市场中的风险性，从而提升企业在零售市场中的竞争力。

总而言之，互联网的出现对市场环境带来革命性变化，传统企业在多元化经营环境中，消费需求个性化的出现及信息化技术的应用对零售企业发展造成了极大影响。对此，传统零售业为了能够占据市场份额，其务必要快速适应当下营销环境；有效利用大数据技术与供应商构建起信息化合作体系，同时为消费者提供个性化销售服务；在大数据技术的支撑下完成企业商品流通模式优化，并制定商品快速响应机制。

大数据背景下传统零售企业模式创新策略

（一）建立多渠道与消费者进行沟通

建立多种方式的消费者沟通渠道，以此确保零售企业对于市场进行详细了解，同时在多途径下也能获取到各种数据信息，实现企业对消费者的精确化定位，掌握消费者需求。因此，企业可以建立起相应社交网站，可以通过社交网站让每一位消费者对商品有详细的了解，同时企业也能收集到一些消费者的反馈信息，从而保证企业对于产品及服务的有效改善。零售企业还可以通过社交网站向广大消费者提供实时营销活动，保证活动信息第一时间让广大消费者所了解。社交网成为零售企业与消费者之间的信息沟通桥梁，保证企业拥有大量粉丝，广大消费者可以在社交网上实时交流并实现信息分享，以此使得消费者对于企业文化有系统性认知，提高企业的知名度，同时通过有效的沟通，消费者也能获得被重视感，这也是一种价值的体现。

（二）优化服务模式

企业为消费者提供优质的服务直接影响消费者满意度。对于传统零售企业来讲，企业选址都是选择一些地理环境相对较好且交通便利的位置，便于消费者进行购物。零售店要求极具现代化元素，其中营业设施要突出科学性，商品陈列整齐，购物环境相对优越，可以为广大消费者提供一个良好的购物环境。店内服务人员要求态度良好，为消费者营造良好的购物体验。同时，零售企业还可以通过对于商品进行个性化组合进而提高销量。例如，沃尔玛超市通过大数据了解到，父亲在给孩子购买尿不湿时，总会去买几瓶酒，基于这一点，沃尔玛超市将尿不湿与啤酒排放在一起，意外发现这两种商品销量都得到提升。对此，大数据分析可以确定消费者购物习惯，对于店铺内部所陈列的商品销量也会得到提升，并能够获得消费者满意。

（三）建立消费者关系管理系统

随着互联网技术、通讯技术的快速发展，进一步加快了消费者关系之间的有效管理，为企业信息化管理提供了有力保障。在大数据时代，零售企业需要将通讯技术与互联网技术相互融合，以此强化企业与消费者之间的关系并实现有效化管理，让企业中的商品信息与消费者关系之间相互协调，对于消费者管理系统进行完善，从而让消费者拥有自主权与控制权，以此满足消费者的不同消费需求。

企业与消费者之间建立相互信任关系的基础就是良好的沟通方式。随着信息化技术的不断更新，企业与消费者之间的沟通也变得多元化，其中包括短信息、电子邮件与网页等信息化工具。消费者可以与企业之间进行互动交流，当消费者检索到自己想要的信息之后，还需要查看企业的服务质量与产品售后服务评价，企业与消费者之间的交流要长期保持时效性。基于信息化技术实现对消费者管理系统的研发，从而在保证管理成本的前提下，对于消费者与企业之间的合作关系进行有效维护。比如，开发出销售互动系统，消费者可以在购买商品的时候进行自主选择，并且可以对商品信息进行更详细的了解，不仅可以减轻销售人员工作量，而且还能提高商品销售速度，从而也能挖掘出更多潜在消费者，便于商品更有效推广。随着网络工具的使用，消费者与企业咨询服务系统建立合作关系，不但确保客服工作人员的服务质量，还能将整个客服对话进行全程记录，同时利用网络平台客服实现一对多的服务模式，以此提升服务整体效率。

在大数据环境下，传统零售企业模式得到了创新与完善，大数据的出现满足了消费者多样化需求，零售企业商品营销与服务模式也有了较大创新。同时大数据对于企业与零售商及消费者之间的关系更加紧密，进一步加强了消费者与零售企业的有效沟通。消费者及时反映零售过程中存在的一些问题，企业随即进行优化与完善，从而提高零售企业综合水平。