據國外研究機構稱(chēng)，今后企業(yè)的核心競爭力主要體現在對海量數據的管理上。企業(yè)通過(guò)持綾挖掘數據信息來(lái)支撐新型業(yè)務(wù)決策模式，同時(shí)可以通過(guò)分析數據來(lái)制定適用于不同層次用戶(hù)的精準營(yíng)銷(xiāo)方案，讓用戶(hù)享受到更人性化的增值服務(wù)。
在產(chǎn)品種類(lèi)繁多的傳統零售業(yè)中，互聯(lián)網(wǎng)思維同樣得到了廣泛應用，企業(yè)可以借助大數據等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來(lái)優(yōu)化自己的供應鏈，然后根據各門(mén)店的零售數據來(lái)分析不同區域的消費者需求特征，從而精確控制全球各個(gè)分店的商品種類(lèi)與數量，甚至貨架擺放方式。
京東網(wǎng)上商城就是一個(gè)典型的利用零售數據驅動(dòng)業(yè)務(wù)的電子商務(wù)企業(yè)，數據驅動(dòng)模式已經(jīng)成為京東保持市場(chǎng)優(yōu)勢的重要武器。
像京東這樣業(yè)務(wù)量驚人的大公司，管理工作復雜繁重，公司員工數量眾多且擁有完整的物流運輸渠道。公司每天生成的訂單、配送的貨物、接聽(tīng)的咨詢(xún)電話(huà)都數以萬(wàn)計。這些中小企業(yè)難以想象的工作量，在京東大數據中心的協(xié)助下，保持了良好的運作秩序。
網(wǎng)上商城的價(jià)格戰給許多電商企業(yè)造成了很大的壓力，這不僅僅是資金、人力的差距，也是用戶(hù)思維與大數據思維之間的差距為了更好地打贏(yíng)價(jià)格戰與節點(diǎn)營(yíng)銷(xiāo)，京東每天都利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來(lái)分析自己的流量數據據和訂單數據，以求從中挖掘到更多更具體的用戶(hù)需求。
大數據分析是互聯(lián)網(wǎng)思維中最重要要的技術(shù)手段之一，其所依賴(lài)的數據分為結構化數據與非結構化數據。每日訂單數、成交量等屬于結構化數據，而用戶(hù)評價(jià)與用戶(hù)日志屬于非結構化數據。京東對這兩種數據都非常重視，并致力于將消費者的一舉一動(dòng)都數據化。京東就是依靠大數據來(lái)為用戶(hù)建模。系統自動(dòng)記錄用戶(hù)首次瀏覽及最終購買(mǎi)的商品，并統計在此期間用戶(hù)還搜索過(guò)多少同類(lèi)型的商品等數據。從這些用戶(hù)消費行為模型可以判斷出哪些用戶(hù)屬于沖動(dòng)型消費者，哪些用戶(hù)屬于理智型消費者。根據京東用戶(hù)消費行為模型，京東可以分析出某類(lèi)商品的主流消費群體。
在零售數據化的基礎上，京東做到了及時(shí)預測用戶(hù)的消費行為與產(chǎn)品需求量，不斷提高商品的“現貨率”(單位時(shí)間內某商品庫存的比例)，讓用戶(hù)能更實(shí)惠地買(mǎi)到自己想要的東西。
零售數據化的本質(zhì)，就是用數據工具來(lái)實(shí)現用戶(hù)細分、挖掘新用戶(hù)、提升用戶(hù)價(jià)值和維護現有用戶(hù)四大目標，這也是企業(yè)貫徹切以用戶(hù)為中心精神的四個(gè)基本要求。
用戶(hù)細分是為了圈定企業(yè)的目標用戶(hù)，根據性別、年齡、收入水平、交易地域、消費習慣等信息，將用戶(hù)劃分為不同屬性的群體。細分用戶(hù)群體是制定正確營(yíng)銷(xiāo)策略的前提，也是一對一精準營(yíng)銷(xiāo)的前提。假如不能做到這點(diǎn)，企業(yè)就無(wú)法向用戶(hù)提供符合需求的增值服務(wù)。
所以，數據零售化工作以用戶(hù)滿(mǎn)意度為生命，不怕數據煩瑣，只怕工作不細致。
大數據工具為細分目標用戶(hù)提供了極大的便利，只要即時(shí)采集用戶(hù)在某個(gè)時(shí)間某個(gè)門(mén)店里消費某種產(chǎn)品等信息，就可以輕松收集各個(gè)零售網(wǎng)點(diǎn)的數據，企業(yè)也能借此自動(dòng)生成該消費者的消費數據模型，從而推算出其今后的消費行為。這將成為企業(yè)推薦產(chǎn)品或者服務(wù)的主要依據。
企業(yè)的發(fā)展壯大是通過(guò)挖掘新用戶(hù)來(lái)實(shí)現的。完成市場(chǎng)細分調査后，企業(yè)會(huì )選擇其中一部分具有共同消費偏好和消費需求的群體作為目標客戶(hù)，而其他人都屬于潛在用戶(hù)。
把潛在用戶(hù)發(fā)展成新用戶(hù)，是每個(gè)企業(yè)的共同目標。但企業(yè)應當明確什么人有條件成為自己的新用戶(hù)，哪些新用戶(hù)比較容易挖掘，哪些新用戶(hù)比較難以挖掘。因為企業(yè)的人力、財力、時(shí)間畢竟有限在以快制勝的互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟時(shí)代不能不盡最大限度的努力來(lái)提高效率。據市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)家稱(chēng):絕大部分的促銷(xiāo)費用都會(huì )打水漂，能獲得5%以上回應率的促銷(xiāo)活動(dòng)，僅僅有1/10。也就是說(shuō)，傳統的拉大網(wǎng)捕魚(yú)的大眾化營(yíng)銷(xiāo)模式很難為企業(yè)提供更多的新用戶(hù)資源。
可見(jiàn)，緊緊圍繞目標用戶(hù)特點(diǎn)而展開(kāi)的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)，是挖掘新用戶(hù)的關(guān)鍵，這恰恰需要企業(yè)堅持銷(xiāo)售數據化的道路，建立用戶(hù)反應預測模型，再根據模型來(lái)找出可能對自己感興趣的潛在消費者，從而挖掘出更多新用戶(hù)。
在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟中，企業(yè)與用戶(hù)之間是一種長(cháng)期穩定且不斷深入的互動(dòng)關(guān)系，用一句網(wǎng)絡(luò )術(shù)語(yǔ)說(shuō)，就是培養自己的鐵桿粉絲。若想做到這點(diǎn)，就必須運用多種方式和渠道來(lái)保持雙方的互動(dòng)。銷(xiāo)售數據化可以幫企業(yè)分析出最匹配目標用戶(hù)的銷(xiāo)售及服務(wù)方式，這將使雙方的互動(dòng)更具有一對一的精準度。
在線(xiàn)CRM(客戶(hù)關(guān)系管理系統)可以根據綜合數據庫里的用戶(hù)信息，特別是該用戶(hù)之前的購買(mǎi)信息來(lái)建立其個(gè)人消費模型，推算其下一次消費行為。數據挖掘技術(shù)根據這一消費行為模式，自動(dòng)從各種營(yíng)銷(xiāo)方案中篩選最優(yōu)、最合理的個(gè)性化精準營(yíng)銷(xiāo)方案。
銷(xiāo)售數據化一方面可以從銷(xiāo)售頻率較高的商品組合中挖掘出具有此類(lèi)購買(mǎi)偏好的目標用戶(hù)，告知他們還有哪些同類(lèi)產(chǎn)品被忽略另一方面也能對每個(gè)目標用戶(hù)主動(dòng)推薦對應的系列產(chǎn)品組合。
隨著(zhù)市場(chǎng)競爭日趨白熱化，企業(yè)挖掘新用戶(hù)的成本越來(lái)越高，對于大部分企業(yè)而言，挖掘新用戶(hù)的成本遠遠超過(guò)維護一個(gè)老用戶(hù)的成本。因此，對現有用戶(hù)進(jìn)行“精耕細作”的增值服務(wù)，提高他們的品牌忠誠度，已成為大部分企業(yè)的共識
為了避免網(wǎng)站建設老用戶(hù)流失到競爭對手那邊，企業(yè)更需要借助在線(xiàn)CRM工具來(lái)建立用戶(hù)綜合數據庫，通過(guò)數據中心來(lái)分析導致用戶(hù)流失的主要因素是什么，然后生成用戶(hù)流失模型作為預警的參照物。當數據中心預測某位現有用戶(hù)出現流失征兆時(shí)，企業(yè)可以根據數據中心的反饋意見(jiàn)及時(shí)加大對其個(gè)性化增值服務(wù)的投入。
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