大数据及云计算近几年来可谓炙手可热，IT行业大佬们几乎每次演讲都会提到。本文想就大数据在流通行业的一些潜力，发表一下个人粗浅的看法。

　　一门新的技术或者理念，必须找到能够跟商业的结合点才能创造出其价值，才能被企业所接受，从而被推广。个人认为企业对于技术的采用应该是主动的，不应该是被动的接受一些新技术，为了采用新技术而采用新技术。这样的话新技术对于企业真的就成了噱头。有些不良IT企业正是抓住了流通用户企业对IT不是非常熟悉的弱点，大肆忽悠其系统采用了如何新的技术，怎么使用大数据，怎么使用云计算等等。但是这些技术对企业来讲真正能够带来什么样的价值呢？

　　首先咱们来举一个非常古老的例子。啤酒与纸尿裤的故事，相信大家都听说过。啤酒竟然跟纸尿库有这样的联系，如果不把其中奥妙点透很真的想象不到。当然，这个故事是被细心的人发现，并且将这个规律采用了，并且取得了不错的效果。那么事实上这样的规律单纯靠人去发现实际上需要机缘巧合，又需要这个人对零售的了解，对规律性事物的敏感，这是非常难的事情。但是，就目前来讲，基于数据分析得到这样的结果相对容易的多。当然 这需要一定的分析方法跟技巧。大数据之前不是做不到，而是需要很贵的投入，并且速度也不是很理想。随着软硬件技术的进步跟硬件成本的降低，获得同样的计算性能所需要的投入已经变得可以接受，并且随着计算能力的提高以前很多不容易实现的基于大量数据的分析，检索，现在都可以实现。这就使得“大数据”的价值越来越明显。当然 大数据的概念众说纷纭，除了“量”的大之外还有数据结构的不同（非结构化，噪声多等等）。以前能够分析的都是像过去的销售数据这样的很规范，很有规律的数据。现在随着SNS的普及，对商品的评价信息，商家的服务信息以及跟人的消费习惯等等，都以不规则的数据形式存在。更多的是长短不一的文本形式。但是这样的数据对改善商品质量，提高商家服务意识，服务质量，以及根据消费者的消费习惯进行有针对的促销还是非常有价值的。对于这样“量”大，数据“杂”的大数据的挖掘利用才是最有价值的地方，也就是对于流通业的大数据方案的突破口。

　　上面介绍的就是流通业界现实存在的一种“需求“，有这样的需求存在，正好现在IT技术的发展到了这个阶段，并且我们给他去了个“大数据”的名字，这两者才算有了现在的”姻缘“。将大数据技术用于这方面的分析确实能够给流通企业在决策上以及争取客户，扩大促销效果，提高广告转化率方面带来非常好的效果。怎么来看这些效果呢？首先要从流通业的特点说起。目前物资极大丰富的时代除了极少数段时间内紧俏的商品外，绝大多数都是“买方市场”，买谁家的，买哪一种都是顾客说了算。顾客有绝对的选择权。这样就给零售企业就面临几个问题，一个就是如何让顾客来，第二个如何让顾客认识到我们推荐的商品，第三个如何把握消费者的爱好特点，有针对性的促销。这几个问题实际上都是有内在联系的，根本上可能是一个问题，那就是“服务好顾客”。先从第一个说起，你开一家新店在店铺选址，商品构成以及新店推广的时候参考的依据是什么？靠少数有经验的人的判断当然有很大的成功率，但是这个不是持续性的办法，相对来讲风险也不小。更好的方法应该是参考“数据”。当地商圈人口构成，消费能力，饮食习惯，消费习惯，交通情况乃至生活规律等等如果有这样的数据摆在面前，相对来讲事情就容易多了，那么这个数据怎么来呢？想人口信息，过去的消费情况国家统计局能够提供一些数据。更多准确的数据可能需要流通企业长期的数据积累或者专门的咨询机构那里获得。但是就目前来讲，原始数据大部分都是可以拿到的。拿到之后如何分析，如何利用才是流通企业结合IT企业该考虑的事情。目前这一块进入的IT企业不是很多，尤其是国内应该算是常说的“蓝海”。第二个问题，如何让顾客看到我们推荐的商品。传统的就是DM彩页以及店内广告等。但是这些手段效率在慢慢的降低，除了多数人慢慢地对纸媒失去兴趣以外，这种方式属于泛化的推广，现在追求多样化，追求个性的时代，“众口难调”的现象越来越严重，加之商品种类越来越多，针对不一样的年龄段，不一样的消费阶层应该推广不一样的商品。这个能不能做到呢？要实现这个有两个前提，一个是理清商品针对什么样的客户，另一个是该面一下传播方式，纸媒比例减少，往移动设备端上靠拢。移动终端伴随着移动互联网的发展普及的很快，而且各种媒体，游戏，购物的应用也很普及。所不一样的是，这些终端应用收集了大量的用户信息，其中很多就包括了流通业非常有用的年龄，职业，收入水平，文化程度等信息。活用这样的平台来推广商品，无疑转化率是比较高的。现在电子商务在这方面的应用已经比较多了，线下的完全可以借助LBS服务，实现同样的效果，可以参考电商的一些做法。现在来看第三个问题，把握消费这个消费习惯跟爱好，对其进行有效的商品推荐，促销是操作性非常高，效果非常明显的方案。文章开头的啤酒尿布就是这么个情况，如果有类似的信息，我们就可以在摆放商品的时候将这两种商品摆的近一点。这是对商品摆放、商店布局的影响。另外还有更深层次的应用。比如说一个年轻妈妈经常来买奶粉，商家可以关注她买的是几段的，可以分析出她家宝宝的年龄，可以根据她买的尿布，婴儿用品等分析性别，然后可以做什么？按照孩子的成长规律推广相应产品。推广适龄童装，适龄奶粉，适龄用品等等。亚马逊的广告邮件有类似的推广功能，但是不能跟上变化，不够人性。基于大数据就可以做的人性化的多，用户购物体验就会有个很大的提高。这样的推广方式，在转化率方面效果是很不错的，尤其是有会员基础的商家，以会员为轴可以做大量的有用的分析，提供非常有针对性的服务。这种做法是双赢的，顾客享受的服务质量提高的同时，商家销售额也得到了提高。

　　以上只是一些浅薄的感性的分析。要实现这样的效果还有很多工作需要做。有实力的企业可以推出一款让用户喜闻乐见的终端应用，能够获得大量的会员用户，这对整个业务的展开是关键性的一步，如果做到这个程度，从商家推广到顾客反馈再到商家改善，再到顾客反馈，就形成了一个闭环，企业可以在留住老客户的基础之上发展新客户。相对来讲是一种理想的状态。