妙用巨量資料分析模型 獲取豐沛商業價值
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在現今「資料為王」時代，零售商唯有挖掘數據價值，方能造就成功績效；透過巨量資料分析技術，業者不僅可以洞察顧客的消費DNA，亦可將陌生訪客培養成為忠誠顧客，亦能憑藉資料預期趨勢，制定精準行銷方案，主動創造並掌握商業契機。
不可否認，放眼全球各行各業，零售業可謂當前競爭最激烈的商業戰場，業者為求在此一競技場上脫穎勝出，必須持續不斷維繫創新動能，以期藉由優異的行銷策略、顧客服務品質，力克強勁的競爭對手。
在此前提下，零售業者賴以致勝的商業決策，其從無到有的孕育過程，不僅需要倚靠傳統的市場研究，更需懂得從成千上萬甚至破億的資料大海中，尋找出諸如顧客喜好、購買搭配、消費模式等等關鍵脈絡，接著透過這些基礎，進一步分析預測顧客的消費行為，並據此產出相關數學統計模型，以供日後重複善用；尤其在Click & Collect、物聯網等技術趨勢愈趨成熟之際，零售業者對於巨量資料分析技術的倚重程度，必然節節升高。
究竟，零售業者用以形成決策基礎的統計模型，可以發揮哪些神奇功效？舉例來說，它可以幫助業者深切理解，顧客在電子商務網站上，通常會採用什麼關鍵字去搜尋產品，更有甚者，零售商旗下執行巨量資料分析的團隊中，亦可納入擅長心理學的人才，藉由諸如政治信仰等趨勢演進，推斷顧客消費行為的變化。
個性化精準推薦 觸發顧客採購慾望
整體而言，巨量資料對於零售產業，可望實現的商業價值相當多。首先，可針對顧客加以分門別類，歸納出許多不同的群組，以便於針對各個群體，實施不同的行動方案，藉以創造銷售或行銷績效的最佳化。
其次，隨著智慧型行動裝置的大量普及，愈來愈多產品裝載感測器，再加上Facebook、Twitter或微博等社群媒體愈來愈興盛，導致零售商除了客戶交易紀錄外，另有更為龐大的資料部位，可以一併納入分析，從而建構一個模擬實境的模型機制，據此研判在各種不同的變量之下，採取何等方案的投資回報最高。
再者，不難理解，零售業者可以藉由巨量資料分析技術，找出富含價值的商業脈絡，然而並非該企業旗下所有的事業體或部門，都具備挖掘數據價值的能力，有此能力者，通常侷限在少數單位，惟這些深具巨量資料能力的單位，可以利用雲端運算、網際網路與內部搜尋引擎，將巨量資料的發現成果、甚至於巨量資料分析能力，分享給其他實力條件相對不足的部門，讓所有部門都有機會探勘數據價值，終至帶給整間企業最大的投資效益。
更重要的，透過巨量資料分析，可協助零售商善加管理顧客關係，並打造個性化精準推薦，以期提升顧客採購的頻率與數量。所謂顧客關係管理，無非就是根據顧客之行為屬性與自然屬性，從不同面向深入剖析顧客、了解顧客，藉以提高顧客的忠誠度、降低顧客流失率、拉攏新顧客，抑或提高顧客的消費金額，凡此種種，皆在巨量資料分析技術的能力範圍之內。
至於個性化精準推薦，則已是現今時勢所趨，不論是零售業、或是其他面向大量消費族群的產業，都講求根據用戶的一貫喜好或當下需求，採取相對應的行銷方案，例如用於A顧客的方案內容，往往與用於B顧客的方案內容大相逕庭，而不再像從前單憑一套劇本適用所有對象；論及形成個性化精準推薦能力的要素，主要奠基於關聯規則的探勘演算、情感分析，乃至於文章摘要萃取等智慧分析演算法。
看到這裡，大家理應不難理解，巨量資料確實可為零售產業者挹注諸多正面價值，至於個別業者如何確保這些價值之付諸實踐，首先有賴企業決策高層對巨量資料寄予高度重視，務必把蒐集顧客資料之事，列為推動營運與行銷策略的關鍵第一步，其次則對於企業內部人員進行相關知識與技能的培訓，與此同時，一併建立數據蒐集的軟硬體系統機制。
再者，必須根據業務推展的實際需求，確認哪些資料需要加以蒐集；緊接著，企業應該以既有的資料基礎、或未來發展方向為前提，思考如何部署適當的基礎建設方案，藉以實現前述一系列目標。
猶如洪患預警 幫助業者因勢利導
有專家形容，巨量資料之於零售產業，其實有點像是洪水預警系統，上游的源頭出現任何情況，下游即需採取因應對策，今天如此、明天亦然，反覆不斷地持續下去，將可望恆常做到趨吉避凶，確使業務價值的極大化，此一應用成效，單憑過往銷售量的年增率比較、與既定目標的達成率分析，通常是不可能實現的。
一個頗為經典的例子，有一家從實體零售店起家，接著跨足線上虛擬通路的業者，靠著巨量資料分析技術，如願提高其制定任何應變策略的速度與精準性，所以隨時可根據一組商品，推動短期間(例如15分鐘、半小時)的快速促銷方案，而每套方案背後至少都有3組應變計畫，因應方案啟動過後的實際銷售情況，隨時轉換執行不同計畫，以確保促銷截止時間一致，原本規劃完銷的商品，都能按照既定目標出清。
環顧全球零售產業，憑藉巨量資料分析而創造不凡營運績效之例，其實不在少數，ZARA便是讓人津津樂道的範例之一。該公司的門市經理，都隨身帶著手持裝置，隨時記錄顧客的每一個意見，無論是對服飾圖案的喜好，甚或是拉鍊款式、鈕扣大小，任何細微的訊息都會加以留存，並上傳至ZARA全球資訊網站系統，再經由此系統彙整並過濾相關資訊，每天至少兩次傳遞予總部設計團隊，據此作為決策依據，一旦確定形成決策，旋即下達指令至生產線，即刻修改商品樣式。
而在每日營業時間截止後，業務同仁不僅進行結帳、盤點貨品上下架情況，亦會針對顧客採購與退貸行為，執行相關統計動作，再搭配櫃檯的收銀資料，一併將這些資訊餵給交易系統，產生當日的成交分析報告，以及當日熱賣商品的排行榜。
總括而論，ZARA根據客戶意見的有效彙集，輔以各地區每日的營運動態，據此形成極為細膩的生產銷售策略，從而依據不同地域大多數顧客對於服裝版型、顏色之種種偏好，快速生產出契合當地需求的產品，故而能時時站在區域流行的前沿，確保市場買氣於高檔不墜，又能大幅降低庫存，一來一往之間，使得利潤空間隨之擴大。
正因如此，儘管ZARA平均每件服裝的定價，僅有同業的三分之一不到，表面上看似已無盈利空間可期，但拜巨量資料分析所賜，竟然在實際上創造如此驚人奇效，讓ZARA的盈餘表現遠優於同業平均水準，引發服飾同業的起而效尤，也紛紛朝向巨量資料分析應用前進。ZARA善用巨量資料之例，箇中著實充滿豐富素材，頗值得台灣零售業者加以借鏡與學習。
