見(jiàn)招拆招之
零售業(yè)從前端到后端，是數(shù)據(jù)最為豐富多樣、復(fù)雜，甚至是快速變化的，數(shù)據(jù)該怎么收集，哪些是有用的數(shù)據(jù)？
如何統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖，如何從多樣的數(shù)據(jù)中尋找客戶洞察，投入方向及了解市場(chǎng)導(dǎo)向，數(shù)據(jù)很深程度的影響決策。
IBM大咖觀點(diǎn)：
是先收集起來(lái)，還是先向數(shù)據(jù)提問(wèn)？
答案是后者，針對(duì)不同規(guī)模的零售業(yè)，通常都先要搞清楚企業(yè)決策者希望從數(shù)據(jù)中獲得哪些答案。
但從目前全球零售業(yè)的反饋來(lái)說(shuō)，通常反而是對(duì)數(shù)據(jù)能給出什么答案比較模糊，原因是通常企業(yè)只具備著CIO或者技術(shù)層面存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的專家，卻缺少根據(jù)數(shù)據(jù)能給出答案的CDO。
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如何判斷數(shù)據(jù)的有效性，如何樹(shù)立全渠道數(shù)據(jù)，如何讓數(shù)據(jù)說(shuō)“真話”而不僅僅是展現(xiàn)現(xiàn)有的，描述已知的數(shù)據(jù)是怎樣做到預(yù)測(cè)，并且從中獲得策略和洞察？
IBM大咖觀點(diǎn)：
數(shù)據(jù)中既有垃圾也有黃金，第一要去偽存真，第二要建立符合自身企業(yè)需求的數(shù)據(jù)模型，這兩點(diǎn)都離不開(kāi)專業(yè)的技術(shù)以及豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐。
既要數(shù)據(jù)的治理、清洗、提高數(shù)據(jù)的有效性，也要通過(guò)檢查歷史銷售交易、客戶交互以及相關(guān)信息，比如不同分銷渠道的當(dāng)前采購(gòu)活動(dòng)，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型， 來(lái)支持針對(duì)性的市場(chǎng)營(yíng)銷和戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng)。
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賣(mài)什么和怎么賣(mài)是零售業(yè)的常態(tài)問(wèn)題，也是最為核心的問(wèn)題，然而既定的策略是否能有效支持到地方，我該如何讓渠道商和市場(chǎng)營(yíng)銷人員利用分析來(lái)指導(dǎo)產(chǎn)品、定價(jià)和布置決策？
IBM大咖觀點(diǎn)：
大數(shù)據(jù)不僅僅能幫助企業(yè)制定策略方向，也能大力支持銷售及供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的迅速調(diào)整。
IBM的Lift Analytics 就可以幫助您全面了解個(gè)別產(chǎn)品和產(chǎn)品類別對(duì)總收入的影響，改善商品銷售和組合決策。
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產(chǎn)品、渠道、市場(chǎng)推廣，電商應(yīng)該如何投入產(chǎn)出才能獲得利益最大化？
傳統(tǒng)零售商渠道相對(duì)單一，多種產(chǎn)品針對(duì)不同渠道細(xì)節(jié)的實(shí)時(shí)的調(diào)整，也不能適應(yīng)快速的電商時(shí)代的風(fēng)起云涌。
快速、高效，可預(yù)測(cè)性的市場(chǎng)調(diào)整建議是先今零售業(yè)市場(chǎng)部所必須的。
IBM大咖觀點(diǎn)：
企業(yè)追求的利益最大化，不僅僅需要方向及策略，也要根據(jù)實(shí)時(shí)變化的市場(chǎng)做出快速而準(zhǔn)確的決策。
移動(dòng)和其他設(shè)備的出現(xiàn)拓展了零售業(yè)務(wù)的開(kāi)展形式，零售商可以通過(guò)靈活多變的方式與客戶交互。
尋找各種方式來(lái)有效管理和提升客戶交互體驗(yàn)，這并不是靠機(jī)會(huì)就能做到的。
為預(yù)測(cè)性分析部署模型來(lái)定義數(shù)字化交互的內(nèi)容和形式，幫助零售商把握客戶互動(dòng)商機(jī)，著眼于建立長(zhǎng)期的客戶忠誠(chéng)度。從而提高利潤(rùn)，有效控制成本。
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