大数据不仅仅适用于技术领域的开发人员和分析师。在当今的数字时代，大数据已经成为跨行业的利器。事实上，由于大数据行业，许多零售商正在经历重大增长。 大数据不仅仅适用于技术领域的开发人员和分析师。在当今的数字时代，大数据已经成为跨行业的利器。事实上，由于大数据行业，许多零售商正在经历重大增长。 根据Monetate 的研究，零售商针对大数据制定了宏伟的计划。让我们来看看整个零售行业的大数据计划。 更多阅读 亚马逊定价的预测分析 使用预测分析在亚马逊上获得最佳交易 在线交易者需要认真对待数据泄露的威胁 基于云的 GPS 跟踪彻底改变了挖掘项目 CASB 帮助基于云的企业避免数据泄露 数据货币化正在改变信息技术就业市场的 7 种方式 图片来源零售商大数据指南 如您所见，大数据计划正在扩展到零售渠道的各个方面。
在同一个研究项目中
列出了零售商在大数据方面面临的五个主要挑战。 51% 的人表示缺乏共享数据是衡量营销投资回报率的障碍 45% 的人表示很难有效地使用数据来个性化营销传播 42% 的人很难在个人客户层面将数据链接在一起 39% 的人无法足够快或足够一致地收集他们想要的数据 29% 的人认为他们的客户数据太少 这些 Whatsapp 手机号码列表 问题中的大多数都与将数据分离到数据孤岛中有关。这是传统大数据解决方案的常见副产品。值得庆幸的是等新的大数据创新使组织能够整合他们的数据孤岛，并使大数据更适合与零售业已经强大的合作伙伴关系。 以下只是零售业众多大数据用例中的几个： 1、模糊匹配 大多数消费者对他们想要什么很清楚。在线购物时，消费者可以深入了解自己的喜好，通常会找到多种选择。然而，在某些情况下，结果可能对消费者和零售商都不利。有时，消费者认为他们知道自己想要什么，但没有接触过足够多的选择来确定。
其他时候零售商可
能无法提供消费者真正想要的东西，但可能会有同样令他们满意的选择。 这就是模糊匹配的用武之地。模糊匹配使用算法过程（模糊逻辑）来确定不同数据元素之间是否存在任何关系或相似性。 模糊匹配可用于为消费者提供“足够接近”的结果。这方面的一个例子可能是在一周中的不同日期提供的 AO 列表 机票价格与指定日期不同，但具有要求的价格和目的地。另一个例子是推荐四分之三袖而不是手腕长度的夹克，但尺寸、颜色和款式都合适。如果零售商不完全了解客户的想法，那么双方都可以从接近购物者规格的可用选项中获益。 2. 智能营销 移动库存始终是零售商的首要任务。大数据帮助转移库存的方法之一是在网上购物过程中添加一些“智能”，特别是关于那些没有跟进购买的人。
