预测性分析在零售业的 17 种应用方法

零售预测性分析是指企业收集零售运营数据，然后利用数据的力量来深化对客户的理解，进而制定商品/服务和营销决策，最终了解如何改善业务绩效。如今，行之有效的数据分析对于现代零售商已经变得不可或缺。本文将介绍零售行业数据分析的各种相关技术和应用领域。

什么是零售预测性分析？

零售预测性分析是指基于历史数据开展预测，解答关系着零售业务运营成败的各类问题。在实践中，该工作通常包括清晰、精确地预测业务结果，识别驱动结果的影响因素，以及当影响因素发生变化时进行场景建模。

要点

• 零售预测性分析对于理解和预测客户行为具有重要意义。
• 它能够为未来销售运营提供切实可行的前瞻洞察，包括预测推广/营销创意的成败。
• 零售分析结果的价值和有效性取决于分析所使用的数据，因此深入、全面的数据收集有助于捕获更出色的洞察和制定更明智的决策。
• 不过，随着数据科学技术和功能的发展，企业可能忽视传统的客户洞察方法，忽视其甚至更为非凡的价值。某些时候，了解客户的最佳方法是与客户对话。

零售预测性分析详解

一家零售门店的运营离不开大量的规划工作。当一名客户走进门店时，企业必须已然了解其需求，否则就可能丢失这笔生意。如果这种情况经常发生，企业可能会永远失去这名客户。此外，货架上的商品必须由企业提前下单采购，有时要提前数小时、数天或数周，有时甚至要提前数个月。然而，要想始终做到以上两点，即始终持有超过“充足”数量的商品，满足任一时间点任一客户的任意需求，无论从逻辑层面还是财务角度来看，稳扎稳打式的库存策略都难以为继，甚至并不可行。

因此，企业需要预测，或者直接“影响”客户何时需要什么。归根到底，对客户了解越充分，企业越能满足客户需求。对此，一个重要方法就是零售预测性分析。它有助于企业预测未来，能够引导企业改善绩效，优化商品和服务 — 甚至是深入到个体客户层面。

预测性分析的工作原理

预测性分析的一个重要特点是它以数据为动力。然而，在企业实际环境中，并不是随时都存在可供开展有益分析的数据。因此，零售预测性分析的第一步，是明确需要解答的业务问题，并据此识别所需的数据类型。整体而言，数据可分为两类：一类是企业在日常运营中自然产生并持续积累的数据；另一类则是为满足特定分析目标而需要企业有针对性地额外采集的数据。

第一类数据一般包含销售、门店交易、线上订单信息，以及可反映零售业务运营的大量其他信息。由于企业无论如何都会生成这类数据，因此这类数据也常常被称为“数字化排放”。有些企业的销售、客户和库存管理系统能够很好地收集数据，有些企业则可能要进行细微调整，确保所收集的数据满足分析要求。

第二类数据则需要企业额外通过其他方式收集，如客户满意度调查。企业必须创建这类调查，收集意见，才能获得可供分析的数据。当然，所收集的特定数据必须有助于解答企业的具体问题和探究下文介绍的各种关系。

数据就绪后，企业通常可执行三种类型的预测性分析工作：描述、外推和推断。

1. 描述。 该工作的目的是总结和展示数据，帮助决策者更好地理解企业运营。面对海量数据，普通角色通常难以顺利理出头绪，但数据分析师可以非常快速地生成有用摘要和图形，并讲述一个故事。这一阶段所使用的定量方法一般较为简单，仅涉及数据分解、筛选和简单的总结性统计数据计算（如平均值、标准差和增长率）。对于复杂运营，企业可能要使用完整仪表盘来展示定期自动更新的摘要表、统计值和可视化图形，通常还包括 KPI 和基准数据。该工作可解答以下问题：销量最好的商品是什么？业务最繁忙的月份和最惨淡的月份分别是哪个月？哪些门店、省市和地区的增长速度最快？描述工作并不是其他工作的必要前提，但它有助于分析师理解数据，进而提出更有意义的问题并为其他工作选择更适合的统计模型。

2. 外推。 在零售分析中，外推指的是预测数据的未来走势。基于这种预测，企业还能预估未来形势，进而提前筹备。外推工作应以具有确定性的当前数据和历史数据为起点。通过对当前和历史数据应用统计技术（如流行的回归模型）并基于主题知识进行适当调整，企业通常能够生成有用的预测，从中洞悉模式，了解关键指标的变化走势。基于现有数据外推和捕获洞察的两个常见应用领域是需求预测和库存预测。

3. 推断。 这是这三类工作中难度最高的工作，可能需要企业掌握扎实的统计学专业知识/技能或招募相应人才。推断开始涉及“因素 X 对取得结果 Y 发挥了多少作用？”等因果关系问题，最简单的操作方法是从实验数据（如 A/B 测试数据）中捕获洞察。此外，因果推断还支持企业预测为了影响特定结果而实施变更后会发生什么。

   例如，如果为某个最畅销的商品开展促销活动，如何衡量价格折扣对销售收入和利润的影响？因为促销期间的销售收入上涨并不必然来源于促销，它可能在无促销情况下发生的，也可能应归功于其他因素导致的需求上涨（比如，可能竞争对手关闭了一些门店，那么企业无论如何都会获得大量客户）。对此，因果推断能够从统计学角度出发，从数据迷雾中剥离出企业关键因素（如销售收入）的成因，同时探究其他变化带来的影响。

零售分析的类型

零售分析可按多种方法细分为多个类型，但无论如何分类，企业都应从待解答的问题入手来思考如何收集和分析数据。换言之，对于以何种细致程度洞察零售运营，企业可以考虑“为回答这个问题，我需要收集……方面的数据？”这个问题。

是从根本上出发，询问客户问题，还是从门店运营入手？是着眼整个企业，还是深入单笔交易？在厘清这些问题后，企业就可以从实用角度出发来细化数据收集和分析工作，而不是盲目上手。以下将分享一些常见类型的分析示例。不过，请谨记不是每一种类型都适用于所有企业，例如多渠道分析对于仅通过实体门店售货的企业就毫无助益。

客户级

客户级分析关注的是在企业可追踪数据的场景下，客户与品牌及品牌产品的交互情况。客户在门店内的走动路线是什么样的？客户在网站上访问了哪些内容，向购物车添加和从购物车移除商品的频率是多久一次？客户评论和提问时的语气是正面、负面还是中性的？这些问题虽然无法为预测未来短期内的销售情况提供太多帮助，但对于优化和改善客户体验，进而提高客户忠诚度，改善未来长期销售业绩却意义非凡。

您在网站上看到过“购买了此宝贝的客户还购买了……”这类向您推荐其他您或许也会喜欢的商品的提示吗？这是一种旨在提高销售收入，同时帮助客户更轻松地发现其他商品的推荐引擎，在其背后发挥作用的就是客户级分析。

交易级

交易级分析聚焦于具体的交易而不是客户。此类分析涉及的数据字段一般包括所购买的商品、购买时间、购买渠道和付款方式。交易级分析支持零售商追踪交易相关购买行为的时机，以此衡量营销活动或销售的成功率。当与客户级数据结合时，它甚至还能告诉企业哪些客户的购买行为是因为收到了营销电邮/优惠券。

货架

以上两类分析关注客户和客户行为，而货架分析着眼于商品。例如，商品销售速度有多快？哪些同类或类似商品构成竞争关系？销售价格是多少？替代品有哪些？在实体门店领域，有些零售商将某一商品带来的收入对照将其上架的机会成本（因为货架空间是有限的，随时都有备选商品等待上架）来评估其贡献。在这里，我们将一件商品所占用的每英尺货架空间在每天/每周/每月/每年创造的利润想象成其生产力。要达到同等生产力，相比占据更大空间的大尺寸商品，小尺寸商品由于占用空间小，所以不需要具备同等销售速度或创造同等利润。

请注意，货架分析不等于商品分析。在商品分析中，企业可以轻松深入各个商品层面，但却可能忽视商品之间的配合这一战略视角。例如，电池可能销量不佳，但如果不上架电池，来店购买其他依赖电池的产品的客户就可能失望而归，心生不悦。从长远来看，相比上架其他商品 — 无论是什么 — 来取代电池，客户的喜悦心情难道不是更重要吗？再以汉堡和薯条为例，快餐店仅销售炸薯条时固然利润更高，但在背后驱动炸薯条销量的却是利润较低的三明治！

有时候，企业也会特意销售一些低利润商品，甚至是亏本销售来赢得客户满意。换句话说，当客户心怀某种期待而来，或者某一商品与企业紧紧绑定时，企业不应局限于商品层面的经济计算，这只能释放商品的一小部分价值。

地点

地点分析可着眼于一家或多家门店，或者一个地区，甚至是全世界。例如，一家门店相比另一家门店表现如何？在家附近门店购物的客户，出行时会在其他位置的门店购物吗？是否有商品在西南地区大受欢迎，在东北地区却销量惨淡？

在地点分析中，企业一般有无数种方法来分解和总结数据。不过，更为重要的是探索性分析。对此，如今企业可以使用现代算力来低成本地追踪各种趋势和假说 — 当不需要额外专门收集数据时。另外，经验的作用也不容小觑，它有助于更好地洞悉哪些洞察富有价值，哪些仅仅是无意义的总结性统计数据。例如，俄亥俄州克利夫兰市和宾夕法尼亚州匹兹堡市规模相近且距离不远，理应在订单量上无太大差异，这种情况下前者订单量是后者几乎两倍这一洞察就极富价值。相比之下，俄亥俄州哥伦布市人口数量是宾夕法尼亚州匹兹堡市的几乎两倍，前者订单量是后者订单量几乎两倍这一信息就价值不显。

企业还可以综合使用层级分析和地点分析。例如，相比仅关注门店层级、城市层级、地区层级或国家层级，企业可以考察这些层级相互间的关系。例如，哪些门店和城市在所在地区和国家最具有代表性？这种分析有助于企业挑选测试地点，更好地测试和推广新产品，洞悉更大规模的推广活动的绩效表现。不过，在真正有价值的分析中，人口信息只适合作为分析起点，而不宜成为最终决策的依据。企业应从多年积累的数据中洞悉哪些城市对产品反响较好，更好地预测产品在全国范围内的销售情况。

多渠道

多渠道分析关注的是客户在各种渠道上的购买行为，包括企业官网、移动应用、电商市场、第三方配送平台（如 Instacart）、实体门店、特色商店等等。如果您的企业只通过一个渠道销售，可以跳过此部分内容。但多渠道企业应洞悉客户在不同渠道上的表现差异，了解哪些产品与哪些渠道最为匹配。例如，药店可能发现客户因为难为情而在线上购买某些药物，在门店购买其他所有药物。杂货店可能发现尽管疫情期间客户爱上了送货到家，但具体的送货到家商品在分布上并不均衡。分析结果显示仅有 10% 的新鲜鱼类商品是送货到家渠道售出时，这可能意味着客户对送货延迟和送达时的温度不满，因此不将易腐烂商品纳入送货到家订单。

在多渠道分析中，企业也可以运行测试，但应注意发挥人为经验在数据收集过程中的重要作用，避免对信息的追逐妨碍企业运营，影响客户体验。企业往往会设法更深入地了解哪些因素驱使客户选择一个渠道而不是另一个，例如仅进行门店促销或提供线上专享商品。但这需要一定的策略，一些门店在疫情期间推出活动来激励线下购买，却因为促销活动有悖公共健康利益而遭受了声誉损失；一些企业不针对残障客户的特点简化交易难度，从来都得不到残障客户的青睐。

结果级

以上 5 类零售分析关注的都是企业期望结果（无论是销售收入、利润、客户忠诚度还是其他）的促成因素。除此之外，企业还可以直接分析结果指标，探究关键结果指标的走势和季节性模式。不过，请注意，单独运行结果分析并不明智，这可能无法找出企业成功和失败背后的原因。

例如，企业一般都乐于了解哪些时间段贡献的收入最多。对于酒吧，这一时段可能是周五和周六夜晚；对于零售商，这一时段可能是年末假日季；对于健身房，新会员数量往往会在年末假日季结束后的短时间内冲上高峰；对于休假胜地，旺季则可能是某一特定季节。结果分析能够综合考察这些趋势的细节信息，帮助决策者做好准备并及早提防异常因素，及时做出响应。

零售预测性分析的优势

零售预测性分析可为企业带来多重优势。以下是分析技术可为众多中型和大型零售商带来的 5 个常见优势。

• 提高销售收入。 这是大多数零售商踏上分析旅程时心中的头号目标。出色的零售分析可为零售商的决策提供信息支持，如帮助零售商“双倍下注”卓有成效的战略和策略；修复或淘汰欠佳方案；判断何时向哪些客户发送特定营销和推广信息，等等。当使用恰当时，几乎所有零售分析都能直接或间接促进销售收入增长。
• 提高盈利能力。 从长期来看，大多数企业都希望为利润而优化，而不是只关注销售收入。通过收集、分析和从利润角度观察销售数据，企业可以设法优化商品组合，提高交易的利润水平。例如，对于一款非常流行但利润很低的入门产品 A，过于简单化的数据分析可能认为产品 A 贡献利润太少，不重要；但适合的数据分析可能发现产品 A 能够激起客户对整条产品线的兴趣，提高客户忠诚度和促进追加销售，其销量越多，企业盈利水平就会越高。
• 完善营销活动定位。 良好的数据收集和分析可以提高营销活动的成功率。基于数据分析洞察，企业可能会发现一些营销活动在特定群体上表现更出色，在温暖地区效果更佳，在春季取得的成果胜于秋季；甚至还可以洞悉各种变量之间的相互影响。例如，在推广信息方面，一家收纳产品零售商可能发现年龄较大的客户在春季时响应水平最高，因为他们一般会在春季装备整齐，启动新计划；中年客户在夏季即将结束时响应水平最高，因为他们那时正计划着为孩子返校而购物。
• 增强客户体验，提高客户忠诚度。 从门店客户流量仿真建模到收集摄像头数据来洞悉客户在哪些位置停留，再到针对不同版本的客户体验运行 A/B 测试（无论是易于测试的线上体验还是线下体验），如今企业可运用现代技术提供的丰富工具来改善客户体验。虽然每一家企业都有自己希望优化的指标（例如一些酒吧将客户停留看作成功，一家服务早高峰人群的咖啡店知道客户希望快进快出，因此看重服务速度），但在任何时候，出色的客户交互体验都意味着更高的忠诚度、回头客、更友好的评价和更火爆的推荐热度。
• 优化员工调度。 实体零售门店面临的严峻挑战之一是预测特定日期和时段对员工的需求。具体而言，企业一方面希望避免在顾客稀少时员工“无所事事”，另一方面又希望防止在大量顾客涌入时因为人手不足而手忙脚乱。从零售门店员工的角度来看，排班的可预测性也堪称一大痛点，有时甚至严重到了呼吁政府干预来保护员工权利的地步。对此，零售预测性分析可帮助企业更好地预测门店的繁忙和非繁忙时段，进而更精准地匹配人员水平和客户需求，提高员工排班的可预测性。它将为企业带来三赢：降低因门店人手不足破坏客户体验而丢失生意或降低客户忠诚度的概率；减少为员工等待（可能永远不会进店的）客户的时间支付薪资，避免资金和生产力损失；改善员工体验，降低人员流动性。

零售企业利用预测性分析提升业绩的 17 种方法

借助基于良好数据运行的分析，零售企业可通过多种方法来改善运营。以下列表并未详尽列出所有方法，但每一家企业都能从中找到适合自己的方法来更好地收集和利用数据，显著提升业绩。

1. 预测收入

   零售预测性分析最常见的一个应用场景是收入预测。基于收入预测结果，企业可以更好地开展计划工作 — 无论是在选择银行金融服务时，还是在判断是否拥有充足的现金流供来年开设一家新门店时。最简单的收入预测方法是基于过往和当前数据来预测收入：当按产品类型、SKU、地区、门店等因素细分数据时，预测将更为精细。当通过汇总细粒度收入预测结果来预测顶线收入时，预测结果通常更为准确。

2. 预测产品需求

   需求预测需求预测与收入预测（旨在探究企业将售出多少价值的商品）类似。收入预测通常被视为需求预测的一部分，在掌握需求预测信息后，企业可以轻松计算收入预测值。从识别模式和运行回归分析，到征询专家意见和开展客户意图及客户需求变化调研，企业可通过多种方法来预测需求。基于可靠的需求预测结果，企业可以更好地洞悉运营需求，进而更好地开展供应链计划和分析，基于分析洞察优化库存管理。

3. 预测变化

   很多预测性分析都要求企业识别趋势，然后基于未来将延续既有趋势这一假设进行外推。但是，没有任何趋势能够永生不灭，尤其是在商业领域：消费喜好、科学技术、客户人群、时尚潮流、监管要求、原料可用性等各种因素随时都处于变化之中。对此，当变化风雨欲来时，预测性分析能够及早警示企业。例如，企业可以通过预测性分析，在利润受到影响之前就发现异常/偏离预期行为，进而调整预测结果。

4. 提供个性化推荐

   促进销售的一个有效方法是帮助客户更轻松地找到自己需要和期望的商品。在今天这个线上购物时代，一个适用于企业的强大工具是个性化推荐。而借助充足的客户数据，先进的预测性分析技术能够为企业实施个性化推荐提供强大（甚至是令人惊叹的）支持。一个知名案例是零售分析帮助 Target 发现一名客户怀孕(opens in a new tab)，不仅早于她的家人，而且是在她未购买任何一件婴儿用品和孕期用品的情况下。之所以能做到这一点，关键在于 Target 发现她转向使用无味乳液。按照 Target 的分析，这通常是怀孕的征兆。随后，Target 开始向其推荐婴儿相关商品。对于个性化推荐，企业可以挖掘蕴藏着客户交易历史详情的庞大数据宝库来捕获各种各样的洞察，使用推荐引擎来查找特定的重复性交易模式（例如乳液换用模式）。另一种方法则是查找与客户具有相似喜好的人群，然后基于该人群的共同喜好进行推荐。Netflix 的推荐机制就是基于这个一般原则运行的。如今，一些人工智能方法还能进行即使专家也无从解释的高价值推荐。

5. 购物篮分析

   一些商品天然地就一起出现，例如电池供电的装置和电池。对此，购物篮分析能够基于“客户一般会同时购买哪些商品”来预测客户可能需要什么。它不仅能预测适用于所有客户的通用模式，还能预测某一特定客户的需求。以某个既购买花生酱也购买面包的客户群体为例，零售商可以通过多种方式利用这些信息：(1) 当客户购买花生酱时向客户推荐面包；(2) 向未同时购买花生酱和面包的客户提供优惠券，尝试将其转化为自家花生酱和自家面包的固定客户；(3) 当售出花生酱时储存更多面包，以备花生酱销售推动面包需求上涨；(4) 进一步探索数据，例如探究哪些品牌的面包和哪些品牌的花生酱常常搭配售出。此外，购物篮分析还能带来很多其他优势，例如生成个性化推荐建议、激发新的促销灵感、提出可供进一步分析的假说等。

6. 预测趋势

   行之有效的零售分析有助于企业更快地识别趋势。例如，当客户突然间频繁购买两种以往很少同时售出的商品时，零售商通过购物篮分析可能会发现一种新兴趋势。通过调查背后的原因，可能会发现（其他方式下要数月时间才会引起关注的）客户偏好变化。零售商还可以基于历史数据，从偏离销售“应当”状态的异常中识别趋势。例如，当消费者销售数据显示出现了大范围的食物偏好变化时，在早期就发现这一趋势的零售商能够在竞争对手行动之前就调整未来采购策略，迎合新的客户偏好。

7. 理解客户行为

   洞悉客户行为背后的“为什么”可为企业带来巨大价值，但这并非易事。当企业收集客户行为数据时，第一步往往是描述客户做了什么：客户购买了多少信封？他们浏览书籍的时间有多长？在哪家门店的消费更多？接下来是预测客户行为：这个月将会购买多少信封？多少客户（甚至是哪些客户）会长时间浏览？多少客户会在进店拿到所需书籍（前提是有库存）后就离开？哪些门店预计下一季度表现最好？

   不过，在零售预测性分析中，最富有挑战性的是理解客户行为，即洞悉客户为什么那样做。例如，当一名客户是由于体验良好而长时间浏览时，那么客户体验越好，其驻留时间就越长，购买数量就越多；当一名客户是按清单为家人购物时，他会选择任意一家销售所有所需商品且服务速度超越同类的门店。此外，洞悉特定客户贡献的收入为何超出预期也很重要，例如一家门店收入更高仅仅是因为它位于高收入人群社区，另一家来自低收入人群社区的门店同样获得了丰厚收入，但要归功于其强大的员工和管理人员团队，他们的经验和方法适宜推广到其他地点。在具体实施上，定量分析无法确保始终提供上例中的深入洞察。通过零售分析洞悉客户行为原因的一个常见误区是仅关注数据，忽视定性因素。对此，在数据分析中，企业一般可通过客户访谈（无论是个体访谈还是调查问卷）来获得所需客户行为洞察。

8. 改善客户体验

   如以上“优势”章节所述，零售分析的一个主要优势是改善客户体验。对于线上体验，零售商可以开展测试并追踪客户行为，确保网站富有吸引力和易于使用；运行 A/B 测试来验证不同信息、图片、布局或其他设计元素的效果；跟踪重要指标，如废弃购物车中的商品数量或者产品推荐对客户的价值大小（即客户购买被推荐产商品的频率）。对于线下体验，细粒度数据的收集较为困难，但如今企业可以利用一系列新技术 — 从购物车追踪器到可监视拥挤程度的摄像头 — 完成这一工作。至于客户体验的定性分析，企业可以使用可靠的客户调研方法，通过问卷来调查客户感受以及客户向朋友推荐该门店的可能性大小。

9. 改善客户细分

   对客户进行细分是营销人员可用的最有价值的技术之一。客户细分是指将具有独特共同点的客户分为一组。常见的客户细分标准包括性别、大致年龄、收入、位置/区域等等。例如，我们可以观察到退休人群在时间上非常灵活，通常会避开拥挤时段，在与上班人群不同的时间购物。然而，不是所有客户细分都具有实际价值，例如按头发颜色细分客户或许能为美发沙龙提供宝贵洞察，但追踪这一变量对其他企业却无多大益处。行之有效的零售分析不仅可以揭示众多细分标准，还有助于企业快速判断哪些细分确有其效，哪些细分只是白费力气。

10. 发放个性化优惠券

    得益于电子邮件技术，如今企业可以比过去任何时候都更轻松地向客户发放个性化优惠券。当客户订单与客户电子邮件地址关联时，零售商可以洞悉客户购买了哪些商品，然后有针对性地发放优惠券。不过，个性化优惠券需要企业付出大量努力且其规模化实施依赖技术支持，但这一切终究会带来丰厚回报。从利润最大化角度来讲，完美的优惠券应做到两点：一是促使客户购买其原本不会购买的商品，二是不向客户无论如何都会购买的商品提供价格折扣。而利用个性化优惠券，零售商可以向客户很少或从不购买，但零售商有强大理由相信客户会在尝试后喜欢的商品提供折扣。零售商还可以向不同类型的客户提供不同的交易条件并观察客户反应（或是否有反应），开展启发性试验。当然，不是所有优惠券都必须以利润最大化为目的，企业还可以从了解客户和深化客户洞察的角度出发来使用优惠券。

11. 增强库存管理

    所有在货架上或仓库中储存商品的企业都不可避免会遇到零售库存管理挑战。库存管理没有完美的解决之道。企业不希望持有过多库存，导致身处无法快速售出，甚至根本无法售出库存的险境 — 这会占用空间和资金，一些资金甚至不可恢复；同时也不希望当客户需要某一商品时自己却库存不足。不过，企业可通过提高需求预测（即预测客户需要哪些商品及数量）的准确性来降低库存管理风险。例如，当预测大约需要 10000 箱尿布库存时，预测值上下浮动 500 箱相比上下浮动 5000 箱远远更有利于企业。此外，在适当地点存储适当库存和洞悉未来订单的类型也有助于缩短企业的提前期和客户必须等待的订单处理时间。

12. 收集运营扩张所需数据

    在运营扩张方面，企业可能面临着在无任何直接经验的情况下揣测新市场形势的挑战。不管是企业进军新国家/新地区市场，还是推出新的产品线，这一挑战都真实存在。对此，零售商可以从现有数据入手，从新市场与现有市场的不同点或相似点角度出发对新市场提出假设，甚至是进行预测。随后，企业可能要根据需要来收集与扩展计划直接相关的新数据或购买外部数据集。例如，当一个奢侈品品牌计划进军一个新地区时，它可能会首先分析其产品价格是否处在新地区目标客户的预算范围之内。如果新客户无法承担或价格超出合理范围，那么后续分析无论多么准确都是白费力气。

13. 增进贸易促销

    贸易促销通常指的是制造商与零售商合作推销由制造商生产、零售商销售的一种产品。由于按位置和时间周期划分的一般销售数据无法充分展示一件产品在不同价格时的销售情况，因此行之有效的数据收集不可或缺。对于贸易促销，零售商也可以使用其他类型的推销技术，只需将其应用于涉及制造商产品的交易数据。另外，洞悉客户背后的驱动因素也十分重要。对于价格敏感型客户，价格折扣对于促进销售的作用是独一无二的；但对于追求实验性或高端产品的客户，与制造商的合作关系可带给零售商其自身无法获得的宝贵优势。例如，制造商一般可为所推销的产品搭配提供限量版产品或者零售商一般情况下无法获得的低价商品（例如，当客户购买技术产品时为客户提供企业文化 T 恤衫）。

14. 打造个性化的忠诚度计划

    忠诚度计划最早出现于旅行和酒店市场，近几年来已普及到了整个零售行业。在忠诚度计划中，企业通常以返利或折扣来换取客户信息。无论是为客户提供积分、更优惠的价格还是个性化服务和免费生日蛋糕，忠诚度计划的目的是奖励回头客，并鼓励客户在每一次互动中使用其独一无二的标识符（即忠诚度计划 ID）。这将在跨渠道、跨位置收集和整合客户信息的过程中发挥重大作用。随着对客户的了解加深，企业还可以提供个性化商品/服务和奖励，进一步深化客户互动，提升忠诚度计划对自身和客户的价值。

15. 增强定价方案

    企业越了解客户和客户对价格的敏感度，就越能为客户提供更出色的产品和更有吸引力的购买方式。那些面临着巨大“前期投资”压力而心生犹豫的客户，可能更青睐分期付款和/或退款保障；而那些喜爱某一商品但感觉价格过于昂贵的客户，可能会被批量销售或搭配销售策略吸引。此外，企业有时还可以按年龄提供折扣（例如老年人折扣）、按时段提供折扣（例如抢先优惠）或者按其他细分要素提供折扣。

16. 改进营销定位

    零售预测性分析除了可帮助零售商判断向哪些客户群体提供哪种促销方案外，还有助于测试和衡量哪些营销信息在哪些人群上表现最好。对于使用分析技术进行针对性营销，最易见效的方式可能是向客户推送其常购商品的信息，但洞悉客户的关注点同样十分重要。例如，相比任何时候都追求最低价的客户，大多数时候都购买环保产品的客户更有可能响应企业的可持续发展类营销信息。

17. 打造个性化的门店体验

    考虑到物理空间不如线上站点那般易于调整和修改，个性化的门店体验可能是最难实现的。不过，如今零售商可利用智能手机 APP，在客户走过店内过道时向忠实客户发送高度相关的信息、促销、调研问题和趣事等资讯。即使脱离了智能手机 APP，门店员工也可以自主使用适当的信息来个性化地与客户互动，只是不是所有企业都能做到这种水平的个性化。例如，珠宝零售商可能不需要智能手机 APP，但却依赖员工提供个性化服务；大卖场不可能做到为所有客户提供全面的高端服务，却可以通过智能手机 APP 大有作为 — 即使只有一小部分客户使用 APP。

通过单一商务平台驱动全渠道零售

至此，显而易见的是零售预测性分析不是单纯的手动操作或使用电子表格就能完成的，只有 Oracle NetSuite ERP 等集成式企业资源计划 (ERP) 系统才能有效收集和存储数据，助力中型和大型零售商顺利运行预测性分析。企业需要一款既能追溯到各个运营地点（甚至是每一笔交易），又能以尽可能多的方式，基于可用数据字段来汇总数据的软件。

Oracle NetSuite 提供可扩展的零售商 ERP 解决方案，不仅能帮助企业高效处理本文讨论的各种工作任务（从客户细分到多渠道监控，再到预测），还能随着企业发展（比如从十几家门店扩张到十几个国家/地区）而灵活扩展。此外，借助 Oracle NetSuite SuiteCommerce，零售商可以跨门店和线上渠道整合数据，无缝集成客户触点。

对于寻求改善销售业绩、备战未来以及更深入理解客户和构建更紧密客户关系的企业，零售预测性分析无疑蕴藏着巨大价值。随着企业发展和规模壮大，零售分析的地位已经从“重要”发展到了“不可或缺”。一家企业在分析工作上的表现很可能决定着其是以领先优势与同行争锋，还是在下一次经济衰退浪潮中黯然退场。

零售预测性分析常见问题解答

零售行业如何使用预测性分析？

预测性分析在零售业中的应用十分广泛，如预测客户需求和企业绩效；运行测试，以改善客户体验和提高客户满意度；设计有针对性且真正有益于客户的促销活动；为客户提供有价值的建议和信息。

数据分析在零售业中有哪些应用示例？

在零售业中，数据分析的身影几乎随处可见。例如，基于数据分析结果，企业可以有针对性地发送电邮广告和促销信息；可以在货架商品下方或网站上向客户推荐商品；可以在客户忠诚度计划中向客户提供个性化激励和奖励。这些都影响和塑造着客户体验。此外，一些门店还基于数据分析和调研结果来调整布局、策略和促销活动，甚至是美学设计。

预测性分析有哪些应用示例？

预测性分析基于数据对未来做出有根据的推测。零售商使用的一种主要预测性分析技术是需求预测。应用示例包括：预测下一财季的总销售收入；估算一个假日季期间本地各个商店应储存多少热门玩具等。

预测性分析分为哪 4 个步骤？

预测性分析流程可按多种方法分解为多个步骤，其中一种分解方法如下：

1. 收集数据（以对企业重要的问题为出发点）。
2. 描述数据（包括对数据进行描述性统计、总结和汇总）。
3. 洞悉数据中蕴藏的因果关系（探究事件背后的“为什么”）。
4. 基于数据开展预测（预测关注的结果）。