2020趋势：零售业十大数据分析应用解析
在当今工业界，数据是一股重要的推动力量。各行各业的大公司都在各自的领域尝试发掘数据的最大价值。一来，通过分析数据，企业可以做出更加精确的盈利决策；二来，通过各种信息流和沟通渠道，商家可以利用数据分析的成果影响甚至引导消费者的行为。
近几年数据科学的应用在零售业也发展迅猛。零售商能获取海量的消费者数据，并能由此建立起特有的消费者心理画像，挖掘他们的痛点。所以，消费者很容易受零售商的新“玩法”影响。
以下总结了零售业数据科学应用的top 10案例，想紧跟潮流就不要错过！
推荐系统Recommendation engines
推荐系统是零售商用来预测消费者行为的一大神器。推荐算法让商家在了解顾客对不同商品的喜好同时，也能通过给用户展示推荐的产品，增加销售或引导消费习惯和趋势。
推荐系统会根据消费者的选择调整推荐内容。大量的数据经过推荐系统的清理和筛选后可以为商家提供宝贵的insight。我们一般所说的推荐系统算法，分协同过滤和基于内容过滤这两种。前者是基于顾客过去一系列的行为，而后者是基于一系列产品的特性。除此之外，还有其他各种诸如人口学、偏好、需求、历史消费记录等等数据， 也会被学习历史数据的算法预处理。
推荐系统会算出一个相似度指数，用以描述消费者的偏好，并根据这个指数来优先推荐每个消费者（预计）最喜爱的商品或者服务。根据线上用户画像的分析，推荐系统可以推荐up-sell（同类别更高档的）产品或者cross-sell（不同类别的互补产品）给用户。
购物篮分析Market basket analysis
购物篮分析是一种在零售业经久不衰又十分有效的传统分析方法。这种分析方法着眼于消费者购物篮里的商品组成并结合购买记录从而找出商品间的关联，外加线上收集的消费者对于产品的偏好，商家可以预测顾客接下来可能购买什么产品并因此调整自己的货架展示以及定价策略。
Source：WordPress
购物篮分析离不开海量的消费者交易数据。普遍的操作方法是根据预先制定的规则看消费者行为（“rule based”）。分析人员会将交易数据转换成方便分析的形式，再根据业务需要进行不同“颗粒度”的分析。这可以是每次交易，也可以是一个时间段概括；可以是单个产品间，也可以是产品大类间的联系。通过购物篮分析，商家可以得到关键洞察以制定有效的产品策略以及市场营销策略，以提升自己的销售额。
保修服务分析Warranty analytics
许多零售商品都有一段时间的售后保修期。数据分析也可以被用来监测索赔情况，识别欺诈骗保。在赔付保修上节省下来的开支可以作为提高服务质量的投资。通过挖掘结构化数据和文本内容，保修分析能发现索赔规律，并识别潜在问题。这些初步结果经过更加细致的分类后，可以转化为实时的洞察和解决方案。
由于需要快速（甚至实时）处理大量不规则数据，识别保修问题有很高的技术门槛，专注于大量索赔中那些反常的状况。一些在线数据平台提供了强大的实时分析能力，使快速分析保修索赔变得容易。分析能力的进步使零售商可以将保修服务从拖累变成盈利的机遇。
Source：Conversation
价格优化Price optimization
找到最合适的价格是消费者和零售商都心心念念的。现在，零售商可以利用优化算法来找到让其利益最大化的价格。给一个产品定价，不仅仅要考虑上游生产或采购商品的成本，还要考虑下游消费者的购买力和外部市场上其他商家的价格。有了数据分析工具的帮助，定价问题有了全新的解决方法。
Source：Open Pricer
价格优化过程包含种种线上搜集数据的手段，并将收到的情报转化为面向消费者的价格策略。商家通过多种渠道收集消费者位置、个人消费力、季度、市场价格等数据，最终确定一个动态的价格。要使用优化算法，首先需要预设市场细分，因为不同细分市场的顾客对价格有不同的敏感性。相应的，不同细分市场的单位获客成本也可能不同。再确定细分市场后，将之前所说的各类数据作为决策变量输入算法，并运用统计学计算这些变量的极值和分布，以此来找到各种细分市场下使利润最大化的最优价格。考虑到这个过程十分复杂，市面上也有诸如IBM, Oracle之类的数据库厂商提供价格优化的软件。
通过实时区别定价，零售商可以针对不同顾客群体增加留存度、采用对其更有吸引力的价格、并通过个性化定价来获取更大的利润。
库存管理Inventory management
库存管理，简单来说，就是如何将货物存起来放在仓库里，以备未来之需。零售商需要在对的时间、对的地点，用对的方式，将对的产品提供给消费者。如何满足这一系列的“对”，就是库存乃至整个供应链深入研究的问题。
基于强大的机器学习和运筹学优化算法以及数据化管理平台，供应链管理人员可以快速识别供应链各个环节之间的规律和相关性。通过快速调节各种参数，这些算法可以找到库存管理的最优策略。基于程序给出的结果，分析师再根据最近具体需求趋势制定各个环节的策略，比如优化快递路径，调整供应链人力和卡车需求、以及平衡库存。
Source：EMERGE App
新店选址Location of new stores
数据科学在帮助商家为新店选址时非常有效。通常要做出这个决定，公司需要分析大量的数据。分析师会集中分析线上消费者的（主要是人口学）数据。根据这些消费者提供的地理位置信息，商家可以对市场潜力有一个大概的估计。接下来商家会考虑其他竞争对手和自己门店的位置，并将以上这些信息都放进网络分析的算法中，得到最优解并以此指导现实中的选址方案。
消费者情感分析Customer sentiment analysis
情感分析是一种很早就有的分析框架。然而，数据科学的发展可以让情感分析变得更加精确、也更加省时省钱。以往。消费者情感分析需要用焦点小组（focus group）和普查，但现在商家通过线上数据和机器学习算法就可以快速进行情感分析。
Source：Medium
首先，社交媒体的兴起使消费者的数据更容易获取了。通过分析社交媒体和线上反馈渠道获取的顾客数据，分析师可以快速全面地了解顾客对于品牌或商品的态度。然后，利用自然语言处理的技术，分析师可以从文字中挖掘出代表正面、负面、以及中立情绪的词语，并将它们转换为定性或定量的情绪判定结果。这可以是一个正面负面的标签或表情，也可以是几种不同情感的综合分数展示。最后，商家既可以利用这些反馈“对症下药”提升自己的服务，也可以展示这些情绪标签以告知和引导新的消费者。
采购（推销管理）Merchandising
采购（国内零售业多用“采购”一词，其实就是对产品推销管理最终负责的kpi部门）是零售业的一大核心。采购覆盖了众多为增加整体销售额和产品宣传的行为策略。
采购有很多用视觉效果来影响消费者决策的技巧。比如，更新流转商品陈列来保证展示给消费者的商品种类看上去一直新鲜新潮。又比如，通过好看的包装和打造品牌来保持对消费者的视觉和心理吸引力。在这光鲜的背后，都有许多数据科学技术的助力。采购部门可以通过分析数据找到不同季节的流行趋势和相应时期不同类型消费者的最喜爱商品组合，并以此规划自己的线上和店面销售策略。
Source：The Balance Careers
终生价值预测Lifetime value prediction
在零售业中，顾客终生价值CLV是指商家在整个客户-业务关系中从单个顾客身上能够获取的所有利润。因为收入相对成本更不确定，CLV的预测更多应用于收入而不是成本上。
CLV模型通常运用历史数据做出预测。算法通过分析这些数据确立并分析用户之于一个品牌的商业生命周期。通常CLV模型会处理分析消费者喜好、整体花费、最近购买行为的数据，并将其制作成输入数据，输入（线性）回归模型中。由此，商家不仅可以知道现有顾客价值和预测未来顾客价值，还可以发现顾客的特点与其商业价值之间的关系。
Source：Klaviyo
这样的统计方法论，配合上数据的丰富程度，可以有效分析消费者的购买行为，让零售商了解自己的顾客，并相应改善自己的服务、调整业务优先级。
欺诈识别Fraud detection
欺诈（个人或团体欺诈）是零售商在维护顾客信赖时面临的一大挑战。好的欺诈识别可以为公司减少巨大的经济损失。消费者可能面临多方面的欺诈风险，比如退货、送货、信用记录损失、付款方式风险等等。这些案例都会损害零售商的声誉，甚至导致其永远失去消费者来之不易的信任。
Source：Medium
为了保护声誉，公司必须领先欺诈者一步。大数据平台为商家提供了持续监测各类行为的工具以及时识别欺诈。识别欺诈的程序不仅仅需要识别当下的欺诈活动，更需要预测未来可能发生的欺诈行为，防患于未然。识别欺诈需要运用很多前沿数据科学技术，比如用降维技巧将数据转换成可以快速分析的形式，用聚类算法来发掘潜在趋势，用深度神经网络来学习复杂的数据空间，最终形成可以快速有效识别欺诈的解决方案。数据科学让商家可以更有效地识别欺诈，更好地维护消费者权益和消费者对自己的信赖。
结语
数据科学在各行各业都有广泛的应用，零售业也不例外。零售商收集了海量的交易、电子邮件、查询语句、购买历史等数据，并能运用各种数据分析和建模的方法来使自己的营销、销售、采购、运行等系统更加有效，最终达到改善消费者购物体验的目的。这里分享的top 10就是数据科学在零售业已被快速广泛应用的一些例证。
与此同时，越来越多零售商重视起线上销售的发展，一大部分原因就是因为电子商务在数据收集和整合这一块拥有巨大优势，从而让企业的数据分析有了更多发挥空间并作出科学有效的决策。
L1
第一讲 电商中的数据分析E-commerce Analytics
Data-Informed vs Data-Driven 我们应该数据启示还是数据驱动？
Product Surface Analysis 表层电商分析
Product Analytics Frameworks 电商分析框架
Business Model Flipbook 电商商业模型
Product Type 科技驱动的“产品”类型
Product Growth Stage 电商增长阶段
Case Study 案例分析
L2
第二讲 电商数据分析平台与商业模式 E-commerce Foundation
UTM/ Traffic Tracking/ Web Analytics Tool UTM/流量追踪/网页分析工具
Clickstream Event Tracking Tool 数字用户行为分析/点击流事件追踪工具
Product Intelligence Tool 产品智能分析工具
BI Self-Service Platform 商务智能自助平台
Product Analytics Common Stack 产品分析栈
Typical Product Analytics Questions 电商数据分析回答的经典问题
E-commerce Mode 有哪些电商模式？
L3-4
第三与第四讲 电商关注的关键指标 E-commerce KPI
Product Lifecycle 产品生命周期
KPI by User Acquisition Channel 用户获取渠道关键指标
KPI by Product Funnel Engagement 产品转化漏斗关键指标
KPI by Product Retention 产品留存的关键指标
Offline KPIs 电商关注的线下关键指标
KPI Best Practices 如何最好地设置关键指标？
The Discipline of One Metric That Matters “唯一重要指标”原则
Traditional E-commerce VS Subscription E-commerce 传统电商与订阅制电商在关键指标上的选择
L5
第五讲 产品测试与高阶数据分析 Product Testing & Advanced Analytics
A/B Test: Best Practice & Painful Learnings A/B测试的最佳做法与教训
Cluster Analysis 电商中的聚类分析
Cohort analysis 电商中的群组分析
Retention 电商关注的挑战：用户留存
Customer Lifetime Value 如何提高电商平台的用户终身价值？
Case Study 案例研究
L6
第六讲 Product Analytics Miscellaneous 电商分析——除了数据，你还需要知道
How To Work With PMs 如何与产品经理协作
How To Sizing Product Initiatives 如何规划产品创新？
How To Evaluate Financial Lift From Product & Planning 如何从产品与规划中评估财务提升？
Marketing Analysis within Product 在产品部门中的营销分析
Lower Hanging Fruit vs Roadmap 容易实现的目标与路线图
L7
第七讲 开启你的电商数据分析事业！Start Your Career In E-commerce
How To Find A Job In E-commerce? 求职电商的注意事项
How To Crack The Interview of BI Analyst/Data Analyst/Product Analyst in E-commerce? 如何攻克电商BI分析师/数据分析师/产品分析师的面试？
Analytics Jobs In E-commerce: What You Should Expect? 电商分析类工作：你应该期待什么？
Sunny：美国奢侈品电商Moda Operandi高级数据分析经理（Senior Analytics Manager）。6年美国数据分析行业从业经历。
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