专题看点
电商等数据巨头的发展为传统零售业带来了巨大冲击。现阶段，由于阿里巴巴、京东等互联网电商在零售市场上占据了较大的份额，传统零售业受线下市场萎缩、商品定价弱势等因素的影响利润流失严重，所以线下零售业出现了很多“唱空百货”等声音。
目前，传统零售业面临的问题较多，比如零售商品价格管理体系不科学，导致相同商品在不同零售门店出现了不同的价格；营销不便利，导致年轻的顾客大量流失等等。并且，传统零售商无法通过数据分析来获知消费者喜好，无法开展精准营销。基于上述问题，传统零售业必须做出变革与调整。
传统零售业变革调整的一个可行化路径就是线下购物体验化，具体来说就是对线下购物环境与方式进行改善，给消费者提供更多特殊的、在线上无法获得的购物体验，最典型的案例就是传统百货购物中心化。 比如，上海购物中心K11在其店内设置小型农场，让顾客亲自体验种植的乐趣。再比如，北京的乔福芳地打造了一个艺术气息浓厚的购物中心，让顾客可以亲自感受、体验艺术魅力。
当然，传统零售企业的转型不能凭空产生，要以了解客户心理需求与偏好为基础，要做到这一点， 传统零售企业就必须深入大数据领域对客户的商业需求进行充分挖掘。 在这方面，银泰是典型代表。银泰在其购物中心设置Wi-Fi来对用户数据进行收集，以对顾客性别、年龄、习惯、偏好、搭配、购物频率等进行分析。同时，银泰官网还会对与消费者品牌偏好有关的数据进行收集，将其与实体店数据相结合进行分析，为新开门店的选址、品牌组织、品牌位置组合提供科学依据。
在科技不断进步，大数据建设成本不断下降的形势下，会有越来越多的零售企业使用新技术、新方法对顾客的购物信息进行收集，比如购物偏好、购物频率、商品组合等等，以积累数据资本，引导零售业实现变革。
在传统管理模式下，管理者根据自己的知识、经验、直觉形成的主观判断会在很大程度上对零售企业的经营决策产生影响。在这种决策模式下，决策过程缺乏监控，无法对决策执行过程中形成的数据进行收集、分析与提取，无法对数据决策与决策结果间的关系进行明确。这种主观的决策方式的产生是有原因的，其原因在于： 传统零售企业的营销数据分散在各个部门，对其进行收集、整合、分析比较困难， 在这种情况下，数据自然难以实现高效利用。
在互联网时代，日新月异的信息技术为零售企业存储销售信息、采购信息、员工信息等提供了极大的方便。 将这些数据纳入企业的数据库，利用数据挖掘对其进行处理，可以为企业的数据决策提供有效支持。 未来，随着大数据时代的来临，数据决策必将成为零售企业最主流的决策方法。
随着在云计算机基础上发展起来的应用的发展及各种社交网络的普及应用，“隐私”问题成了大数据发展要面临的最大挑战。 在零售领域，商品的销售信息、顾客的消费习惯都能转化为各种数据存储到数据库中。 再加之，与大数据有关的法律尚不健全，网络监管不力，导致数据泄露问题难以解决。由此可见，大数据就是一把双刃剑。
零售企业能通过大数据获益，同时，消费者的隐私也都以数据形式存储在数据库中。自零售业进入大数据时代之后，隐私泄露、与隐私泄露有关的问题会成为频发问题，要想更好地维护零售业大数据环境，就必须使这些问题得以有效解决。对于零售企业来书，安装杀毒软件、设立防火墙是非常有效的防止隐私泄露的方法。
现如今，互联网电商在大数据利用方面已取得诸多成绩，线下店商在大数据利用方面则落后很多。从另一个方面来讲，落后则意味着线下店商在大数据利用方面还有很大的进步空间，线下实体店商有机会借助大数据完成转型发展。
本文摘自王庆先、彭雷清、曹富生编著《全渠道零售：新零售时代的渠道跨界与融合》一书，如有侵权请联系删除