零售大数据解决方案精选(九篇)

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第1篇：零售大数据解决方案范文

深挖客户体验

在一项面向18岁至60岁的消费者进行的以“体验式零售演变”为题的市场调研中，调查者选择了巴西、中国、德国、日本、俄罗斯、英国和美国等市场，调查结果显示，当今受过良好教育的、以信息为主导的消费者期待与零售商共同建立一种“最合适我”的互动模式。因此在很多技术提供商看来，这种互动可以定义为一种体验，强调满足消费者本地化需求与文化预期，实现零售商与消费者之间一定频度的亲密互动。具体来说，这种体验式的需求主要体现在消费者对服务和个性化的诉求。尽管这两者并不新鲜，但是在新的技术背景下，消费者对这两者赋予了新的内涵。

首先，服务水平的好坏影响面更大。一直以来，消费者就对糟糕或低劣的服务和体验没有耐心。现在随着多元市场的出现，消费者有了更多的选择，对服务的要求当然更高。调查显示，55%的受访者表示他们会强烈反对去某个特定的店铺消费。值得一提的是，37%的受访者会在社交网络上表达其不满的情绪，这一数据在中国更是达到了67%。不仅如此，中国的消费者为了避免不好的服务通常会选择品牌商，有80%的受访者则表示会听从家人或朋友的意见。

第二，个性化需求放大。54%的受访者认为个性化化非常重要。在中国，消费者的个性化需求更加凸显，87%的受访者都认为个性化很重要。从调查中可以了解到，当前消费者的个性化需求主要体现在希望通过移动设备获得便利的电子商务体验，购物车可以跨越所有购物渠道，以及购物能够得到快速响应。

值得一提的是，尽管在线商店、网上商城等形式已经非常盛行，但是从调查结果可以发现，消费者依旧认可实体商店的价值，认为实体商店应该专注于提供丰富的内容以赢得消费者的购买决定，随时随地提供电子商务，提供易于浏览的在线渠道。

消费者这种希望通过多个接触点享有“最合适我”的体验需求，在甲骨文公司看来，零售商的机会更胜于挑战。因此，应该积极争取那些正在踌躇的零售商，共同制定新的战略，更好地了解用户偏好，深入挖掘新老客户的心理，采用更有针对性的个性化方法，进而提供随时随地的电子商务服务。

三大变革实现自我突围

调查还发现消费者需求的变化对零售商提出了三个改革和发展的方向：要实现渠道打通和交互，满足消费者线上下单、线下交付的需求；要形成对所有数据的洞察力，并且要让这个洞察力付诸行动；优化经营，把各种渠道、商品融合起来集中运营，从而优化运营，节约成本。甲骨文公司集团副总裁兼全球零售事业部销售负责人Barry Clark表示，当前的消费者需求变化对零售商的IT建设提出了新的挑战。为了帮助零售商更好地面对新的挑战，成功的零售行业解决方案需要帮助传统零售企业“打通渠道、洞察数据、优化经营”。例如，很多快速转型到电商领域的传统企业往往依靠的是其建立起来的数据分析平台，通过对数据的分析得出新的市场走向，进而抢占了进入电商市场的先机。

在这之中，打通渠道指的是消费者对用户体验提升的需求，首先要求零售商将实体商店和虚拟商店、电子商务、移动应用结合起来，提供统一的库存、价格和品类，并实现与消费者的互动。如果零售商还采用以往那种封闭的零售系统，显然是行不通的。取而代之的是一套涵盖商品运营管理系统、商品财务计划系统（MFP）和品类管理系统（CatMan）等的解决方案，可以帮助零售商打通各个环节，形成统一采购、配送、结算平台，规范流程且共享内部资源，进一步提高核心零售业务的运营效率，并且显著增强客户体验，将单个渠道的优势在其他渠道得到充分发挥。

洞察数据是指为了满足消费者的个性化需求，零售商必须学会收集、储存和分析来自大量的数据，充分发挥这些数据的价值。在这方面，不仅需要端到端的大数据解决方案，并且还要求方案拥有进一步分析处理数据的能力。通过软硬件集成设计的产品，提供大数据的获取、组织、分析、决策四个步骤的所有能力，

优化运营是指零售商需要一个能够提供业务可见性的通用可配置平台，从而让销售、商店、电子商务和供应链团队基于相同的信息进行工作，制定跨渠道的统一的预测需求计划，在分销网络的所有层级指导存货和补货。此外，通过与仓库应用程序和商店库存管理应用程序的集成，零售商应该在整个零售网络中实现更协调的商品和信息移动，从而为消费者提供更好的服务。针对零售行业所推出的优化系统管理方案，包括零售需求预测（RDF）、门店库存管理（SIM）、关键单品计划（IP）以及零售商业智能（RMA）等，在以上所提到的各个方面均能够发挥重要的作用。

通过体验式零售演变调查发现，中国无论是市场本身还是消费者，都有着自身鲜明的特点。那么对中国的传统零售企业而言，如何在移动互联网潮流愈演愈烈的情势下，抓住消费者的“心”，走出一条适合自身的发展之路呢？这些零售企业尤其需要拥有全球视野、行业洞察力和强大技术支持的合作伙伴，全方位满足本土客户的更多需求。

第2篇：零售大数据解决方案范文

福建省高速公路有限公司运用微软大数据解决方案，对视频图像、交通流、交通环境等结构和非结构数据进行管理，对数据中包含的车辆、车主、收费站、地理位置等关联信息进行分析，改善道路管理效率和用户出行体验……

10月18日，在微软公司大数据媒体日活动现场，微软分享了其在大数据领域的最新研究成果和解决方案，来自国内的银行、汽车、交通运输、医疗卫生和零售业用户分享了其应用体验。

大掌控、大智汇、大洞察

在大数据成为流行词之前，微软便已着手于大数据的应用与研发，例如微软Bing的高质量搜索结果，便是通过分析超过100PB的数据得到的。微软大数据解决方案的目标，是让所有用户都能获得来自任何数据有价值的洞察力。

微软大中华区副总裁兼市场战略部副总经理、大中华区首席云战略官谢恩伟介绍，为了实现这一目标，微软为大数据解决方案制定了全面的战略——大掌控、大智汇、大洞察。

大掌控，即“支持所有数据类型的现代化的管理层”。微软大数据解决方案的数据管理平台可以无缝地存储和处理包括结构化、非结构化和实时数据在内的所有类型的数据。微软推出的HDInsight是一种适合企业使用的、基于HDP的Hadoop服务，它将Windows的简易性和可管理性带给Hadoop，提供了结合Hadoop的扩展平台，并为大数据提供了灵活且可扩展的云。

大智汇，即“搜索并结合广泛数据，进行先进分析与精炼，从而提高数据价值的富集层”。微软大数据解决方案，通过将数据和模型与公开的数据服务相结合，实现了突破性的数据发现，例如自动发现与共享防火墙外部的和第三方的数据源等。

大洞察，即“用户熟悉的工具可为用户提供具有直观洞察力的洞悉层”。微软大数据解决方案可以使客户通过熟悉的由Hive add-in for Excel生成的Excel界面，从Hadoop功能中获取有价值的洞察力，也可经由企业熟悉的BI工具，如SQL Server 分析服务、PowerPivot和通过Hive Open Database Connectivity 驱动生成的Power View来分析Hadoop中的非结构化数据。

数据分析结果要“傻瓜化”

“我们要将挖掘与分析的结果直观呈现，转换为用户真正需要的有价值的洞察力。” 微软全球高级副总裁、大中华区董事长兼首席执行官贺乐赋说。

贺乐赋说，微软大数据解决方案通过智能化的、甚至是基于云端的平台和服务去管理和分析数据，从中获取有价值的洞察信息，再以用户最熟悉、最直观的形式表现出来，从而帮助用户做出决策。

第3篇：零售大数据解决方案范文

最近，Infor公司工业和解决方案战略副总裁Andrew Kinder参与了一家制药企业的大数据探索项目。这家企业的收益率约为60%，低于同行的70%，它一直在想为什么？

于是，这家制药企业和Infor在其生产环节的7个品控点上开始收集大量数据并进行分析。最终，他们发现了问题：在第3个品控点上，当不同物料混合时，如果将湿度降低半度，收益率就可从60%提升到70%。通过大数据的分析应用，这家企业提升了利润。

这是提供ERP、CRM、EAM等企业管理软件的Infor开展的大数据探索项目之一，旨在将大数据科技与传统的管理软件相融合。

B2B企业因数据接近消费者

在Andrew Kinder看来，虽然大数据应用最基本的目标是提升企业的利润，但未来，大数据更为关键的作用，是让企业从原先的B2B业务转向B2C，能直面消费者。“未来，通过数据，帮助企业直面个性化消费者将是大势所趋。”

以汽车制造行业为例，在宝马、奔驰等高档轿车中，目前每部车已平均安装200到300个传感器，它们能记录驾车人的驾驶行为和习惯。车企可以根据这些数据开展创新业务，比如，可以为每位驾车人提供一些个性化设计，以适应特定的驾车习惯；还可以开展保险业务、维修业务及广告业务。

在这场全球各行业刚刚开启的大数据探索之旅中，Infor首先创建了实验室。两年前，在波士顿麻省理工大学附近的一座小楼中 Infor Dynamic Science Labs成立，实验室雇佣了约20名来自麻省理工大学的数据科学家，他们与医疗、零售领域的Infor客户合作，以客户历史数据为蓝本，寻找优化的跨地域库存等大数据分析模型，免费提供给客户应用，并根据客户反馈来改良。

实验室的研究成果直接融入Infor的各种管理软件中，或是直接开发一个商业化的附加系统。

实验室最早的探索项目之一是与美国综合医疗健康机构Sanford Health的合作，这家机构运营着43家医院，双方一起研究如何通过大数据优化库存。之后，研究成果融入Infor供应链管理软件中。类似的合作项目还有针对分销商定价和客户分级评分的，研究成果分别融入Infor ERP和CRM软件中。

实验室还计划与Infor已收购的全球供应链管理平台GT Nexus 团队合作，利用供应链上的实时数据来精准预测货物抵达时间等。

投资大数据服务商

除了自创实验室，Infor也投资外部大数据服务商，典型案例是今年初投资了从事零售业大数据分析服务Predictix。

这次投资源自Infor与美国有机食品连锁超市Whole Foods 的战略合作。两家企业在过去一年中，希望突破传统超市经营模式，建立透明库存、定价、找寻商品来源、补货等方面的全新管理方案。

Predictix在该方案中起到重要作用。Whole Foods 使用Predictix 的数据分析服务来预测、计划和优化供应链，其方案将纳入Infor正在开发的核心解决方案中。这次投资也确保两家供应商开发无缝衔接的应用。

Infor 也计划把自己的零售管理套件、Predictix软件与供应链管理平台GT Nexus集成，在供应链网络上提供可见性和及时响应，减少缺货和其他不利影响。

物联网勾勒360度透视图

除了投资，在Infor 2016客户大会上，它预了物联网（IoT）方案。这是一个端到端平台，从设备连接管理到数据的收集和分析。“从设备上获取传输数据是比较容易的部分。”Infor首席运营官Pam Murphy说，“困难的部分是将设备派生的数据和智能输入企业管理套件中，进行决策和行动。”

IoT改变了ERP。Pam Murphy介绍，原先，ERP系统中的数据是生产管理数据是计算出来的，而物联网数据是设备无时无刻产生的，是第一手资料且来源广泛，它为事物勾勒出360度透视图。

物联网提供的实时信息，可以支撑企业开展很多计划，如销售、库存、业务资源配置等。但企业究竟选择哪种物联网，Infor正在与客户共同探索。而IoT中的数据分析技术，是IoT部门与Infor Dynamic Science Labs共同开发的。

第4篇：零售大数据解决方案范文

>> 一种基于XML的电子订单安全方案 ESP：大数据时代科学教育整合的一种解决方案 一种面向航天领域的实时数据处理框架研究 一种适合于大数据集处理的混合EM算法 一种面向制造的EBOM构建方案 一种海量数据处理平台的解决方案 一种面向电力在线监测系统的嵌入式数据处理平台设计 一种灵活的WEB数据导出方案 一种基于文件缓冲方式的操作大数据量数据的方法 一种数据稳健光滑的处理方法 一种分布式大数据的数据安全管控策略研究 一种大数据智能分析平台的数据分析方法及实现技术 一种面向媒体网关的平台软件解决方案 一种面向LTE基站的SOC平台软件解决方案 一种面向Web3D的大规模场景实时绘制方案 一种面向就业的计算机专业培养计划改革方案 一种面向商业智能的数据挖掘体系结构的应用研究 大数据：另一种国家核心资源 一种面向医疗机构的数据仓库应用架构 一种面向专利文献数据的文本自动分类方法 常见问题解答 当前所在位置：l， 2014.11.16.

[2]新华网财经频道. 2014年零售百强销售规模同比增长26.2%，天猫居榜首[N]. http：///fortune/2015-07/09/c_1115875315.htm， 2015.7.9.

[3]百度百家. 2015年电商行业五大趋势[N]. http：///article/42503， 2015.1.13.

[4]J. Dean， S. Ghemawat. MapReduce： simplified data processing on large clusters. Communications of the ACM [J]， vol.51， no.1， pp.107-113， 2008.

[5]Hadoop. https：///.

第5篇：零售大数据解决方案范文

这正是白宫网站的《大数据研究和发展倡议》所追求的——“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，转变教育和学习模式”。

各行各业都能用得上大数据，只是对大数据重要性的意识程度不同：凯捷咨询（Capgemini）的调研结果显示，76%能源和自然资源行业的高管相信公司是数据驱动的，在医疗医药行业和生物科技行业这个数字为75%，在金融行业为73%。包括英特尔在内的有能力提供大数据解决方案的IT厂商正在努力让各行各业的企业切实感受到大数据的魔力。

能否置身事外？

随着网络应用和多媒体应用的兴起，互联网成为大数据的主要来源。随之而产生的网络营销调整围绕大数据而展开。淘宝是国内公认的对用户数据利用得较好的公司——淘宝网利用大数据统计分析得到诸如“欧洲杯的球队胜负如何影响各队球衣的销量？花露水的最佳搭配是电蚊拍还是痱子粉？”等问题的有趣结果，并以此为依据来更好地调整营销战略。

近日，阿里巴巴集团宣布，将在集团管理层面设立首席数据官岗位（Chief Data Officer），负责全面推进阿里巴巴集团成为“数据分享平台”的战略。这直接证明了大数据对于互联网企业的意义。

别的行业能不能对大数据冷眼旁观呢？赛迪智库软件与信息服务业研究所研究员安晖认为，虽然目前大数据的主要来源是互联网，但许多以信息流作为核心竞争力，如金融、电信、零售等行业的机构或企业，其数据量也不容低估。例如，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）数据中心存储的数据超过20PB，沃尔玛数据中心的存储能力超过4PB，eBay分析平台每天处理的数据量高达100PB。并且，由于这些机构和企业所存储的数据更加有针对性，其数据的价值密度更高，进行大数据处理的意义更强，运用大数据的需求也更为迫切。

安晖以数个典型行业为例来说明大数据能带来什么好处——电信行业可以从庞大的数据中分析出不同群体的差异化需求，实现套餐制定等精准营销；制造行业可以通过整合来自研发、工程和制造部门的数据以实行并行工程，显著缩短产品上市时间并提高质量；交通行业可以通过整合和处理相关数据，实现智能交通（管理）与高效物流调度。

赛迪顾问软件与信息服务业研究中心研究总监胡小鹏认为，金融行业中证券、信用卡、电子支付等数据规模庞大，具有使用对象多样化、信息可靠性、实时性、保密性要求高等特点；电信行业中大数据主要体现为电信业务系统产业的计费账务数据和用户信息（包括客户资料、客户服务数据等），不仅数据量大，而且保存时间长；能源行业大数据主要集中在石油勘探以及电力生产、经营、管理等数据，具有数据量大、分散、类型复杂等特点。其中，在金融行业，利用大数据的挖掘和分析改善用户体验、监督欺诈行为、验证合规性、服务创新等，从而助力金融智能决策，提升竞争力；而对于电力行业，大数据分析有利于电网安全高效运行（安全检测与控制、灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和负荷预测）、电力营销（用户用电行为分析）、集团集中管控与精细化管理等。

大数据这场盛宴上，哪个行业也不愿意没有一席之地。

谁能站出来？

大数据的热度可以由英特尔、IBM、EMC、惠普等厂商纷纷推出面向大数据的一体化产品和解决方案直接反映出来。

然而，一个不能逃避的现实是，虽然越来越多的行业用户尝试应用大数据的解决方案，但是大多数行业用户对于大数据的认知仍然比较有限。面对林林总总的不同厂商提供的大数据解决方案，用户分不清这些解决方案的差异在哪里，也就不会真正了解哪种解决方案适合自己。

有用户反映，大数据解决方案容易给人的错觉是该解决方案就是把数据分布存储，再并行处理。即使采用国外厂商的工具，这些工具成熟度不是特别高，导致解决实际问题的时间过长。

英特尔相关专家表示，从总体上看，中国大数据市场发展迅速，特征明显，相关技术和应用可改进和提升的空间巨大。而且大数据要落地，必须实现包括芯片商、软件企业等在内的IT基础设施与服务层平台的开放。

英特尔在硬件上的领先无需多言。在软件层面，考虑到Hadoop的开源特性，很多厂商都有机会在Hadoop的基础上推出产品，但行业解决方案提供商面临的一个苦恼是，他们不得不进行底层开发。实际上，底层解决方案是有很多共性的。对行业解决方案提供商来说，如果有一个由可靠厂商优化过的平台再好不过了。利用这个平台，行业解决方案提供商可以抛开重复的、无意义的劳动，将注意力和精力更加集中在行业特点上，进而开发出满足行业所需的实打实的行业解决方案。在这种情况下，英特尔适时地推出了英特尔Hadoop发行版，打造一个优秀的、高价值的底层平台。

对于如何从大数据中发掘价值，英特尔指出，这需要在IT基础设施与服务层、数据组织与管理层、数据分析与发现层、决策支持与IT服务层全面引入新的技术，特别是在堪称大数据应用“载体”的IT基础设施与服务层，采用基于开放架构的平台将是最佳选择。

O‘Reilly Strata和Open Source Convention大会委员会主席Edd Dumbill曾指出，使大数据真正变得强大的方式之一就是让上层程序员可以将精力放在数据而非底层Hadoop设施的抽象特征上。他们编写更简短的程序，能够更清晰地表达出对数据所做的处理。这些将有助于为非程序员创建更好的工具。

延伸到企业层面，“行业解决方案提供商需要稳定性和可用性都足够好的平台。在这样的平台上，行业解决方案提供商可以从不必要的重复性劳动中解放出来，从而把更多的精力放在提供差异化特色方案和服务上。”英特尔亚太研发有限公司总经理、英特尔软件与服务事业部中国区总经理何京翔的看法类似。进而，他解读了英特尔Hadoop发行版的优势：“英特尔Hadoop发行版的优势在于：处理接近于实时；能在英特尔平台上实现最优化的性能，比非英特尔发行版有成倍的增长；通过和电信、智能城市、医疗等行业客户的合作，英特尔Hadoop还做了更进一步的优化。”

除了提供平台，英特尔（中国）行业合作与解决方案部中国区总监凌琦强调，英特尔还会把大数据解决方案的研究和服务作为投资部门的重点。英特尔的风险投资部门也对大数据中所涉及的关键平台、关键应用、提供商，给予关注。

行业侧重点

英特尔硬件平台的特点让其可以用“通吃”来形容，行业特色则由软件来体现。

正如英特尔Hadoop发行版白皮书所指出的，它“为企业应用而优化”，其拥有的增强高可靠性、增强分布式文件系统HDFS扩展性（使集群的I/O吞吐量能够随着节点数量的增加而线性增加）、动态调整数据复制策略（提高热点数据的并发访问能力）、改进分布式计算框架调度算法（避免并行任务退化成串行执行）、增加Hadoop集群监控管理、优化HBase查询、实现细粒度的HBase合并调度控制（避免合并风暴）、创建异地HBase大表、均衡负载等相对开源Hadoop和其他Hadoop发行版的核心优势在多个行业中均不可或缺。

第6篇：零售大数据解决方案范文

对抗行业颠覆者

随着数字化交易和在线商务的兴起，零售行业的进入门槛大大降低。由于零售企业随时随地都可能崛起，传统零售商日益感受到来自行业外部的竞争压力。同时，零售商还必须不断适应消费者在价值和互动观念方面的变化。零售商面临的主要挑战在于，行业内外的许多情况和事件都可能会掀起颠覆大潮。

首先，技术使零售真正成为全球性的业务，将世界各地的消费者与零售商有机联系起来。市场颠覆者利用技术创新打造全新的零售业务模式和收入流。其次，各行各业的客户体验期望持续融合。消费者发现，许多不同生活领域的购物和服务体验越来越好，因此对零售业也有同样的期待。再次，零售业态和领域之间的界线逐渐消失，传统的零售商扩展自身的产品服务组合、产品类别和服务范围，试图保持竞争优势，吸引竞争对手的客户。最后，消费品企业均希望绕过零售商直接与消费者建立联系，侵占过去零售商的专属领地。

为迅速发现和应对新的威胁和机遇，零售商必须提高企业的敏捷性和弹性。它们必须思考如何调整业务模式、技术和创新方法，从而提高客户满意度和自身竞争力。但是，零售企业成功秘诀的“保鲜期”很短，因此零售商必须积极发挥创造力，持续重塑自我，满足不断变化的消费者期望，应对其他各种地缘政治、经济和技术因素。为帮助零售企业对抗各种颠覆力量，我们提出以下建议：

发挥社交媒体潜力。社交媒体是成功零售商的一项重要武器，它为了解客户和潜在客户的想法、愿望和生活体验打开了大门。通过集成客户分析与行为数据挖掘功能，零售商可以利用社交媒体中丰富的非结构化数据，为每一位客户量身打造最理想的购物体验。另外，社交媒体还可以帮助零售商发现并有效规避市场颠覆因素，以及了解可能威胁自身市场地位的新竞争者。

不断试验，努力创新。开发和实施新型业务模式离不开创新和创意。但是只有极少数零售商能够有效地让客户参与进来，共同发现新趋势、新喜好和创新技术。我们建议广大零售商采用试验性的方法和“设计思想”原则实施业务转型。

这就需要培育创新文化，鼓励成功，宽容失败。某些零售商以创新实验室的形式开展以客户为中心的试验，结果表明，这有助于更迅速地将新解决方案投放市场。例如，John Lewis Partnership 启动了 JLAB 创业加速器计划，收获了丰硕的创新成果。

开展协作式零售。零售业 CEO 必须重新思考自身与客户、供应商乃至竞争对手之间的合作与互动方式。新型合作伙伴生态系统注重协作，运用彼此的系统、流程和数据解决问题，推动实现新的业务模式。在生态系统中，零售商可以分摊原本一家企业难以承受的成本和风险。事实证明，加入零售商生态系统至关重要，因为零售商、制造商、第三方物流公司及其他服务提供商可实时调整业务流程和数据，从而缩短产品和服务的上市时间，提供最理想的全渠道客户体验。

塑造客户期望

由于消费者体验到各行各业提供的创新型客户服务解决方案，因此他们对零售购物体验的期望值也在迅速提升。遗憾的是，最近的一项 IBM 消费者体验指数 （CEI） 调研表明，对于大多数零售商而言，打造真正整合的全渠道购物体验依然遥不可及。

从历史角度而言，零售成败主要取决于 4P：产品 （Product）、价格 （Price）、定位（Placement）和推广 （Promotion）。在诸多因素的影响下，这一焦点正在悄然变化。展望未来，随着零售商努力满足客户的跨渠道期望，他们将围绕 4C 提高自身能力：

・一致性（Consistency）：在所有渠道提供无缝购物体验；

・内容 （Content）：帮助客户及店T方便地获取准确全面的信息；

・简便性 （Convenience）：支持客户采用自己选择的方式与商家开展互动；

・环境相关性 （Contextual）：根据每个客户独特的期望和需求量身定制各种互动。

CEI调研分析了神秘的购物者对和 4C 有关的特定能力的体验评价，确定每个领域的百分比分数。零售商 4C 中每项的平均分数都低于 50%，其中“一致性”平均分数最高，“环境相关性”平均分数最低。

客户希望零售商能够支持数字化服务。这包括以全新方式为消费者提供必要的数据，帮助他们作出明智的购物决策，而不受渠道的限制。无论是在线上还是线下，零售商都必须大规模提供量身定制的个性化客户体验。CEI 调研数据表明，客户对实体商店的服务标准比较失望（见图1）。传统实体零售商必须改进经营规则，否则势必会败给网络竞争对手。

零售商还可以通过另外一种方式主动塑造客户期望：融入消费者的生活方式，获取独特而深入的洞察，在客户自己意识到之前就发现他们的需求。但是要取得成功，必须分析消费者的数据，而这又需要消费者对于零售品牌的信任。没有信任，零售商就无法确保客户忠诚度和支持度。

为有效塑造客户期望，我们建议零售商围绕以下理念制定业务战略：

了解客户期望。了解目标客户的共同愿望，以此作为战略决策和业务执行的指路明灯。利用认知计算能力加深对客户期望的理解，形成统一认识。开展战略投资，了解并满足消费者的个性化需求，从而在竞争激烈的市场中立于不败之地。

预测客户需求。在体验经济环境下，消费者运用消费力的目的越来越多的是为了获得体验，而非单纯是为了拥有商品。可供客户选择的商品日趋定制化，3D 打印等技术的诞生进一步扩大了个性化商品和服务的选择范围，丰富了拥有体验。

越来越多的消费者希望将购物本身作为一种活动体验。零售商必须为客户提供亮眼的绝招，走在客户期望的前面，使自身脱颖而出。目前有一种趋势日益流行：邀请消费者或俱乐部到店内集中参与运动健身或烹饪活动等。借此机会可以和其他消费者互动，丰富购物体验，使零售商成为客户生活方式的一部分，超越基本的交易关系。消费者希望加强互动，参与网络和实体零售环境，这意味着商店环境和增强现实将起到关键作用。

以客户为中心。所有消费者忠实遵循的通用的线性购物旅程这一传统概念，已然跟不上时展的脚步。零售商的系统必须能够适应各种（有时甚至是相互矛盾的）购物体验要求。通过先进的个性化功能和实时认知数据分析，零售商将不再仅仅关注于根据有限的世代及其他社会人口因素所划分的客户群，而是着力打造量身定制的个性化客户体验。

全渠道零售已经发展成为一种模式，最终将成为客户的唯一渠道。日益精明的消费者推动着购物方式的发展。零售商面临的挑战在于，必须关注消费者不断变化的购物习惯，及时发现因个人喜好和需求原因而发生的品牌忠诚度变化。

打造数字化整合企业

无论现在还是将来，零售业唯一不变的一点就是会不断变化。尽管我们相信，未来的零售仍将作为单独的行业存在，但其状态将会发生根本性转变。

目前，零售商可以借此良机思考一下新的业务模式。它们需要确定如何重新设计供销网络，以及如何创建能够不断扩展的敏捷基础架构。另外，它们还必须转变业务指标和关键绩效指标 （KPI），摆脱基于交易/商店的模式，进一步朝着以客户为中心的方向发展。

零售商应从“企业内部的数字企业”思维转变为“数字化无处不在”理念，使数字化涵盖产品、商品销售规划、市场营销、销售/商店、供应链、财务和 IT 战略等方方面面。它们必须建立数字化的员工队伍，配备移动技术装备（智能手机、平板电脑和可穿戴设备），以便能够轻松访问客户和产品数据。通过利用大数据、分析和认知能力，零售商还能够更深入地洞察特定客户的购物目标，使店员与客户的互动能够带来更高的价值。

为做好准备迎接将来，零售商必须立即开展明智的投资。平心而论，零售商并不情愿为没有经过检验的解决方案投资。2016 年 CEI 调研清楚地表明，零售业并非先驱行业，近70%的受访者均被归类为“快速追随者”。零售商需要的是经过检验的增值解决方案，能够实现理想的投资回报，而不是代价不菲、华而不实的点缀。零售商应根据相关性和回报确定解决方案的优先级。

最近的一份 IBM 消费者期望调研表明，购物体验是消费者最为看重的零售企业能力。与 CEI 调研数据对比，充分体现出零售商的表现与消费者期望之间的差距（见图 2）。

为弥合这一差距，零售商必须利用自己对目标客户需求的了解，优化投资，从而满足相关需求，比如促进实现无缝而又一致的全渠道购物体验。应当对相应的后端系统划分优先级，确保在所有接触环节实现无缝的最终用户体验。

在创建数字化整合企业的过程中，零售商必须充分考虑技术在商店未来发展中所起的作用，以及如何更有效地利用技术改进营销和供应链运营。

重新发挥实体商店的作用。人们不得不重新思考实体商店概念，希望为客户带来非凡的体验，而不仅仅是开展简单的交易。随着弹出信息、移动商店以及其他灵活的形式成为零售平台组合中的重要组成部分，实体商店必须与时俱进。我们认为，不同的实体商店可以承担不同的角色：实体商店可以成为样品间、品牌营销工具、仓库或上述角色的任意组合。为帮助实现这一目标，必须在实体店内复制在线功能（比如监控实体环境中的客户行为），以便促进建立客户体验能力方面的标准。

必须部署成熟的增值技术，更有效地为客户服务，为店员提供更出色的支持，并且改善运营状况。例如，嵌入货架的信标和数字标牌可用于跟踪购物者的移动设备，生成位置跟踪数据，帮助零售商深入洞察客户的逛店模式。借助这些信息，可以改进店内商品的摆放布局，实现更出色的客户体验。商店信标信息可以帮助商家了解实体环境中的客户行为，如果再和客户的在线购物习惯相联系，势必能够为实现新一代客户体验铺平道路。

店员将履行前台迎宾导购职能，提供与众不同的优势。零售商需要人才管理系统，帮助发现、吸引及留住适当的应聘者，以便提供客户所需的高水平服务。配备移动设备的店员可完成多种任务（例如运营工作、产品研究/比较和付款等），从而提高工作效率，优化客户服务时间。此外，许多零售商还在尝试采用机器人，希望提高客户体验的新奇性，或者完成较为基础的任务，使店员能够腾出更多时间开展客户互动。机器人可接受编程，以便协助客户和员工，执行常规检查，收集商店层面的数据或履行现场安保职能。

零售商应当在传统实体环境中优化最满意的在线购物特色和个性化功能。这包括部署互动式数字触控显示屏（用于玩游戏或者与社交媒体社区互动）；创造性地使用虚拟现实和增强现实技术，丰富实体商店体验；支持智能手机功能，使客户能够检查库存状态和履行选项。

重新思考认知世界的商品销售规划活动。消费者希望在风格、设计和价值方面不断获得零售商的指导，帮助他们定义独特的品位和愿望以及个人身份。另外，零售商必须设法提供与众不同的体验和产品推荐。未来零售商必须强化商品销售规划能力，从而提供杰出的品牌体验，提升客户忠诚度和支持度，智胜竞争对手。

商品销售规划一直是零售业的核心“艺术”。将来，精明的商家将从“设计者”转变为“编辑者”，收集、解释和挑选非结构化数据，尽早发现趋势，更深入地了解消费者购物行为变化的原因。另外，它们还会与客户合作，结合使用社交媒体工具和认知型销售规划能力，开发新产品以及高度本地化和定制化的商品门类。这样，零售商可以通过丰富的个性化方式大规模与个体消费者开展互动。

通过技术优化供应链。正如参加我们调研的消费者所指出的那样，供应链（库存监控和履行能力）对于全渠道体验的诸多要素而言至关重要。但是，许多零售商只是希望“翻新”一下全渠道购物出现以前所设计的供应链。库存控制力度不足会导致严重问题，比如员工工作效率降低、客户不满以及丧失销售商机等，因而成为许多企业面临的一个重大问题。

未来的供应链必须融合新技术和认知分析能力。物联网 （IoT）与高级分析技术相结合，必将在零售商供应链战略中占据至关重要的地位。IoT技术和分析解决方案有助于将供应链的各个组成部分连接成业务网络，使企业能够更为深入准确地了解库存的动态变化，并运用生成的新式数据进一步发展业务和提升效率。将实时库存数据输入强大的分析工具后，零售商不仅可以保持最理想的库存水平，还能更准确地预测未来的产品需求。此外，解决方案可以运用气候及其他数据预测当地的情况、事件和趋势，帮助零售商在最后关头调整库存水平，推出促销活动。

第7篇：零售大数据解决方案范文

大数据在2012年备受关注，主要是由需求和技术两方面因素所决定的。在需求方面，一方面是因为企业在经过一段时期的信息化建设后，积累了大量的数据资产，迫切需要让这些数据产生价值。另一个方面，海量非结构化数据随着社交网络、移动应用的普及而产生，如何分析这些非结构化数据并使其产生价值，成为企业所面临的新的挑战。

在技术方面，内存计算技术的成熟，使得企业实时分析海量数据成为可能。Hadoop技术的完善，为非结构化数据分析提供了可能。

在大数据解决方案方面，不能不提软硬件一体机。这两年，具有简化IT、降低IT运维成本优势的软硬件一体机越来越受到供应商和用户的青睐。值得一提的是，当前的软硬件一体机中，很多都是大数据解决方案：最早推出软硬件一体机的甲骨文公司的第一款软硬件一体机产品Exadata数据库一体机就与大数据相关，甲骨文后来推出的Exalytics商业智能一体机和大数据一体机都是用于数据分析的；被SAP视为革命性的产品SAP HANA属于内存计算一体机，其最大的优势在于可实现海量数据的实时分析；IBM今年推出的PureSystem系列一体机中，就有PureData；微软与惠普联合推出的BI一体机，也是用于数据分析的……

尽管市场已经非常火热，但是当前大数据市场应该尚属于启动阶段，因为大部分用户对大数据仅仅有想法而没有真正的行动，而他们对于大数据分析的需求是显而易见的。相关的解决方案也有待完善，特别是针对非结构化数据分析的解决方案。

IBM PureData

作为IBM PureSystems专家集成系统家族的新成员，PureData能够帮助企业在几分钟内完成对PB数量级大数据的管理和分析，高效获取洞察力，从而实现企业市场、销售等各部门业务目标的快速推进，并帮助各行各业的企业解决几大难题：如何利用更简便、经济的方式分析业务数据，了解客户购买行为，减少客户流失，开展需要大量数据支持的市场推广活动以及实时发现欺诈行为。

不同于其他数据系统，PureData能够将系统安装和配置的时间从24天减至24小时，将复杂的分析时间从数小时骤降至数分钟，并实现在单个系统上管理100多个数据库的卓越性能。通过PureData系统，企业得以在传统IT环境或云环境中为业务用户提供高性能的数据服务，在不到10天的时间里完成Web应用的部署，而同样的任务过去至少需要6个月才能完成。

针对特定工作负载，PureData共有三个型号，分别是PureData System for Transactions（PureData事务系统或PureData交易系统）、PureData System for Analytics（PureData分析系统）和PureData System for Operational Analytics（PureData运营分析系统）。

目前，60多家ISV（独立软件供应商）已经表示将全力支持PureData。PureData将为这种开放的合作模式提供新的平台，激励更多合作伙伴开发适用于PureData的解决方案。同时，IBM还将在这些解决方案和应用的基础上推出数种新模式，涵盖社交业务、资产管理和业务流程管理，全面简化软硬件资源的配置和管理，为20多个行业应用领域提供支持。

IBM大数据平台

IBM充分发挥其整合的优势，结合信息管理、业务分析等领先的软件提出了“大数据平台”架构，为各行业企业选择和构建大数据解决方案提供了全面的技术支持。IBM大数据平台突破了传统数据仓库和数据管理理念，能够为企业组织提供实时分析信息流和因特网范围信息源的能力，让这些企业实现更为经济、高效的大数据管理，并为在此之上的业务分析奠定坚实的基础。

IBM大数据平台的四大核心能力包括Hadoop系统、流计算、数据仓库和信息整合与治理：

·IBM在Hadoop系统领域的代表产品是InfoSphere BigInsights。IBM将其在数据管理上的丰富经验与Hadoop开源平台高效整合，使得BigInsights相比普通的Hadoop开源工具的可用性、可管理性、安全性得以大大提高，成为最主要的静态大数据分析工具和平台；

·IBM在流计算领域的代表产品是InfoSphere Streams，它是目前业界独有的流数据处理技术。InfoSphere Streams能够在诸如气象信息、通信信息、金融交易数据的管理中动态捕捉信息，进行实时分析，为静态数据的处理提供有效补充。

·IBM在数据仓库领域的代表产品是在线交易型数据仓库InfoSphere Warehouse和分析型数据仓库Netezza。Netezza可将大量数据整合到统一平台上，计算能力高达TB级。

·信息整合与治理是IBM在业界独有的方法论和技术，其代表产品是Optim和Guardium。近期推出的Guardium 9能够将如DB2这样的传统关系型数据仓库和基于Hadoop的分布式存储系统进行统一管理，并提供完整的数据生命周期管控。

微软SQL Server 2012

微软SQL Server 在市场上有着良好的口碑，是全球使用较为广泛的数据库与商业智能产品。微软SQL Server提供了对混合IT环境的支持，全面支持私有云和公有云，并可实现平滑迁移，满足企业实现数据库以及应用扩展的需要。

作为云就绪信息平台，SQL Server能够满足企业关键业务应用环境所提出的高稳定性、高性能、高安全和易管理等需求，同时提供全面的商业智能及数据仓库解决方案，帮助企业更好地挖掘数据背后的知识，提供强大的工具实现并展现数据分析结果，且能根据企业需要实施个性化的云以及大数据解决方案。

作为微软的信息平台产品，SQL Server在数据处理与分析市场一直处于领导地位。SQL Server是全面的数据库、数据仓库、商业智能解决方案。它不仅提供全面的满足OLTP处理的功能，而且提供多种组件以满足不同规模客户的多种需求。它是第一个带有商业智能全套组件的数据库产品，在数据分析，特别是OLAP领域有着极好的口碑。

针对大数据，SQL Server具有自己本地以及云端解决方案，与微软强大的商业智能组件以及前端展现方式相结合。

国泰君安证券股份有限公司已经借助微软SQL Server 2012提升了数据分析能力，实现了对用户的精准服务与趋势跟踪。国泰君安是目前国内规模最大、营业范围最宽、机构分布最广的证券公司之一。基于以往使用 SQL Server 产品的良好经验，以及客户数据建模、多维分析与钻取、动态报表分析与展现等领域的应用需求，国泰君安选用微软 SQL Server 2012来搭建新一代的零售客户BI分析系统。国泰君安充分利用新一代 SQL Server提供的对大数据量的数据分析及计算能力，结合Power View及PowerPivot 的易用性，更高效、更自主地发现业务数据的变化及趋势，提高针对零售客户的业务洞察力，优化以客户为中心的证券服务。

SAP实时数据平台

SAP实时数据平台是一套紧密集成并优化，专为应对当今企业数据管理的最新挑战的领先技术平台。

凭借革命性的创新产品SAP HANA与业界领先的Sybase数据管理产品，SAP实时数据平台这套全方位集成、实时处理的平台，在包括数据交易、迁移、存储、处理和分析等在内的信息生命周期的不同阶段，不仅能够帮助企业用户管理海量数据存储，即时处理高速流量数据，实现智能数据流动，数据可视化消费，而且还可以帮助用户大大降低基础架构的复杂性，在满足应用基本的设计和蓝图管理需求的同时，为下一代大数据应用和分析提供卓越性能，持续保证对云计算和移动应用的平台支持，从而有效降低成本。

值得一提的是，所有这些平台功能的交付，都将在尽可能不影响客户现有应用的前提下进行。

作为SAP实时数据平台的核心，SAP HANA独具创新性，并已得到市场的充分验证。SAP HANA不仅能帮助客户以快10万倍的速度获取和传递信息，还将为企业信息系统提供强劲动力，通过技术创新促进业务发展，最终帮助企业以全新的思路拓展业务，达成卓越绩效。

Teradata Aster大数据综合分析平台

Teradata Aster大数据综合分析平台是业内首款集成Teradata Aster以及Apache Hadoop的大数据解决方案，整合了MapReduce和Hadoop的技术优势。

作为卓越的企业级平台，Teradata Aster大数据综合分析平台使用了业内独有的SQL-MapReduce接口语言，以及全面的MapReduce 分析功能库。该分析库内嵌50多项预建的MapReduce功能，提供开箱即用的图形、文本、行为、营销分析，以及更多分析功能。

作为一个真正采用混合架构的平台，Teradata Aster大数据综合分析平台包含Aster Database、Aster SQL-MapReduce和Apache Hadoop。由于深度集成了Aster与Apache Hadoop平台，用户无需接受复杂的培训即可通过SQL-H连接器和SQL-MapReduce使用标准SQL访问Aster和Hadoop数据进行分析平台。

与市场上其他典型平台相比，该平台的数据吞吐量及分析速度可分别提高19倍及35倍。

Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine

Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine是Oracle Exadata数据库云服务器的最新升级产品。

Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine是甲骨文云平台的关键组件。Oracle Exadata X3-2和X3-8 Database In-Memory Machine均可在闪存和随机存储器（RAM）中存储多达数百TB的压缩用户数据，几乎可以消除由磁盘驱动器减速而产生的读＼写功能运维费用，从而使Exadata X3系统成为应对云计算中不同类型和不断变化的工作负载的理想数据库平台。

为了以最低成本实现最高性能，Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine采用了多个存储层次，可自动将所有活动数据转移到闪存和随机存储器中，同时将活动性较低的数据保留在低成本的磁盘上。

第8篇：零售大数据解决方案范文

大家都说自己在做大数据营销。

基于：

1，业务：和市场营销相关，因此政府机关单位数据不考虑。

2.体量：拥有足够多有价值的数据。这一条很多互联网企业和传统大企业都能满足。

3.技术：有技术能力处理大数据。

上面3个因素，国内能做大数据市场营销的还真只有BAT三家。国外的不熟悉，这里不谈。

众所周知，三家的数据特点各不相同。腾讯优势在社交数据；阿里巴巴优势在商品和交易数据；百度优势在全网信息、消费者行为和主动需求数据。

当然例如平安、宝洁、沃尔玛这样的大企业，其自身肯定积累了大量的数据，基于这些数据的数据挖掘、过去就一直在做的网站分析等业务，虽然现今都冠以“大数据”的名义，但这与我们讨论的大数据还不尽相同，他们用传统数据工具对抽取一定数据进行分析，能基于那些数据进行挖掘，只是数量增多了而已，总体而言仍然属于传统的小数据范畴。

2.大数据营销做什么？

营销业务类型

如果粗略划分的话，广告主市场营销的预算一般可以分为实效营销和品牌营销两大块，根据自身发展需要和行业业务特点各有侧重。例如过去京东、一号店等电商类企业，平安等金融类企业主要做效果营销，互联网是更适合做效果的媒体投放渠道；宝洁等FMCG客户、奔驰奥迪等汽车客户主要做品牌营销，传统电视渠道是主要的媒体投放渠道。当然现在情况也逐渐改变，主要反映在：

1.越来越多的品牌类广告主也开始把品牌营销预算放在互联网上做

2.越来越多的营销形式越来越综合。效果类客户逐渐开始做品牌(京东)；品牌类客户也开始做效果(汽车，考核线下4S店销量转化)。

2.1.实效营销

实效营销，互联网人太清楚了。由于业务特性，过去的百度和阿里巴巴大数据主要应用还是中小客户和消费者的个性化广告，腾讯也主要是面向消费者的个性化广告(阿里还可以用支付数据作信用风险评估，但是金融方面的了)。

例如像大家相对熟悉用大数据训练优化数据挖掘模型，Amazon等一众零售电商普遍应用这种个性化推荐技术，在我看来只是市场营销中的应用类型之一。包括BAT及各大电商在内的各种个性化搜索和展示广告都是这个路子。基本上都是实效营销，考核CPC。在很多互联网人眼里，由于熟悉实效营销，会有一种认知，市场营销就是这些东西。挂广告，考核CPM/CPC/CPD/CPS。

2.2品牌营销

据我观察，不少互联网人其实对于品牌营销是比较陌生的。

这里需要先说为什么做品牌营销？

理由1.赚钱的需要：实效(效果)营销钱赚到天花板了，互联网媒体要抢品牌营销大头的预算了。

整个广告市场，大广告主手上的预算，占大头的还是品牌营销预算，投放的媒介上传统媒体(例如电视等)居多，投给数字媒体上的钱只是10%~30%(大概数字)左右。

理由2.客户的需要：别再跟我提CPC了，很多东西没法通过点击衡量，品牌的知名度、美誉度、忠诚度怎么用CPC衡量？因此需要对大客户提供整合营销的解决方案。

百度过去是效果营销的典型代表。

有一种认知，百度在网民眼里是个搜索工具，赚钱靠SEM，靠竞价排名，赚不良广告主的钱。我觉得这也是@Fenng提到的智力上偷懒的表现。

百度除了广泛的中小企业客户，还有大量的大品牌客户，例如宝洁、奔驰、宝马、平安、欧莱雅等等，收入比重很大。对这些大客户，需要品牌营销。

这样百度大数据的价值就体现出来了。前边说到百度数据的优势在于全网信息和消费者真实行为和需求的表达。覆盖的广度不是商品交易数据能比的。因此对为品牌提供整合营销解决方案奠定了基础。

基于以上，对百度最有价值的方式是基于大数据提供品牌营销解决方案。

3.大数据营销怎么做？

基于数据的营销基本过程

大数据的基本营销过程与过去数据分析基本过程没有差别，需要在定义商业问题之后，采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。但是大数据对三个层面的影响使得具体的做法又与传统不一样。

3.1数据层：采集和处理数据

传统采集数据的过程一般是有限的、有意识的、结构化的进行数据采集，例如问卷调研的形式。你能采集到的数据一定是你能设想到的情况。数据的结构化较好。一般的数据库Mysql甚至Excel就能满足数据处理过程。

而互联网时代里，大数据的采集过程基本是无限的、无意识的、非结构化的数据采集。各种纷繁复杂的行为数据以行为日志的形式上传到服务器。专属的例如Hadoop、Mapreduce等工具就不赘述。

3.2业务层：建模分析数据

使用的数据分析模型，例如基本统计、机器学习、例如数据挖掘的分类、聚类、关联、预测等算法，传统数据和大数据的做法差别不大，例如银行、通信运营商、零售商早已成熟运用消费者的属性和行为数据来识别风险和付费可能性。但是由于数据量的极大扩增，算法也获得极大优化提升的空间。

3.3应用层：解读数据

数据指导营销最重要的是解读。

传统一般是定义营销问题之后，采集对应的数据，然后根据确定的建模或分析框架，数据进行分析，验证假设，进行解读。解读的空间是有限的。

而大数据提供了一种可能性，既可以根据营销问题，封闭性地去挖掘对应数据进行验证，也可以开放性地探索，得出一些可能与常识或经验判断完全相异的结论出来。可解读的点变得非常丰富。

4.大数据营销目前做得怎么样？

大数据探索品牌营销目前做得怎么样？

阿里巴巴怎么做我不清楚，感觉阿里的大数据还主要在实效营销的方面发力。通过“西湖品学·大数据峰会”的报道上看来的。

我所在的部门便是基于客户的真实商业需求和问题，通过大数据的应用提供解决方案，目前也已经和客户产生了不少优秀的模型方法和案例成果。

与传统品牌营销的几方面类似，大数据在品牌营销的主要应用方向也有：

1.消费者洞察

2.媒体价值研究

3.市场竞争分析

第9篇：零售大数据解决方案范文

金融科技的崛起改变和塑造着客户的金融消费行为和交易习惯，方便快捷的数字化体验成为客户选择的重要考量因素，数字化渠道成为服务客户的主流， 数字化时代已经到来。一些金融科技公司迅速抓住数字化时代契机，打造以客户体验为中心、以数据技术为驱动、以互联网渠道为重点的经营模式，动摇了银行的绝对优势地位，在移动支付、小额信贷等领域不断冲击银行的传统业务。面对新的数字竞争对手和领先的平台型企业的进攻，银行等金融机构开始变得“无形”，银行的数字化转型已经迫在眉睫。

一、银行数字化转型概述

银行的数字化转型是利用科技手段改造传统 金融，广泛运用大数据、云计算、区块链以及人工智能等新兴技术，优化金融服务模式和内部管理方式。总体来看，数字化转型要求银行具备以下几个能力:

一是客户洞察能力。客户洞察能力是通过客户的交易行为和习惯操作分析客户的偏好和特征，从中得到有价值的判断，帮助银行理解客户行为背后的驱动因素、价值潜力及产品销售机会，从而形成银行与客户的良性互动。银行需要做的是了解客户的需求，衡量客户的看法，有效识别客户未满足的需求、不满意的期待以及主要的诉求，建立需求反馈机制，从根本上着手解决客户需求与银行服务对接错位的问题，有效提升客户体验。

二是快速反应能力。快速反应能力主要包括三个要素，分别是产品研发、人力资源和管理，三种因素集成而得的协调的、相互关联的系统决定了快速反应能力的高低。数字化时代也是敏捷时代，激烈的市场竞争和对客户的白热化争夺要求银行能够快速配置财务、人力、资金等各种资源，以响应市场和客户的需要。 因此，银行需要用灵活高效的产品研发、组织架构及运营模式替代过去的内部资源组织形式，提高应对客户需求和市场变化的敏捷性。

三是数据激活能力。数据是数字化时代银行的核心资产。良好的数据获取、分析和运用能力可以帮助银行挖掘客户信息价值，制定切实可行的营销计划， 了解客户的行为习惯和喜好，支持客户的交易行为，构建新的业务模式，进而赢得竞争优势。银行在客户数据管理、数据质量管理、数据模型构建等方面的工作有助于提升数据激活能力。

二、国内外银行推进数字化转型主要特点

（一）具有明确清晰的数字化转型战略

银行决策层和管理层对数字化转型战略有清晰的愿景、持续的投入和坚定的决心；有明确的战略布局和 发展规划；战略落地部门对数字化转型战略高度认同、自觉执行，全行上下对数字化转型的愿景、目标和路径达成充分共识，全行的行动和决策统一在数字化转型战略部署下。最高领导自上而下带领全行积极变革， 高管在设计、试点和实施关键节点投入充足时间积极参与。转型项目主题与高管最关注的大事或痛点高度契合，不与日常工作脱节。

（二）以客户为中心，改造客户旅程提升客户体验

从客户角度出发，沿整个客户旅程来审视客户体验，做到真正优化客户体验、提升业绩。践行“以客户为中心”的服务理念，坚持产品服务客户所需，根据客户的实际需求，搭配适合的产品；打通客户旅程的关键节点，通过客户旅程改造和内部流程变革，从前端到后台重新设计银行的核心旅程，分析新的机会，采用多样化的方式使客户满意，应用并不断改善新的智能技术，用于创新和促进客户体验，提高客户服务效率， 完善全旅程客户服务体系。

（三）推进全渠道转型，实现客户各种触点的体验一致

让客户可以通过线上线下所有渠道与银行接触，在所有渠道提供统一的客户体验和品牌形象，在各个渠道之间实现无缝迁移，使客户能够随时随地选用自己觉得方便的渠道完成所需的交易或服务。从定义客户旅程入手，根据不同渠道的功能与体验特征，明确渠道总体定位框架，构建整合渠道体系，进而通过协助、引导、差异化定价等手段帮助客户向最有效渠道迁移，并同时在人力资源、数据平台等方面建立内部的配套支撑，为客户提供统一、流畅和卓越的体验。

（四）打造优秀的大数据管理、分析与运用能力

实践表明，大数据在银行业绩提升、风险防控、效能改善与管理优化等领域具有重要价值，尤其在决策支 持、信用风险、精准营销与个性化定价等领域发挥的价 值最大。银行应围绕大数据生态体系，运用大数据及相 关领域的最新技术，培育数据挖掘和分析技能，全方位 建设数据分析和运用能力，从海量数据中提取出有价值 的信息，为银行的决策、风险控制和客户管理服务。

美国第一资本金融公司自2002 年起开始实施“信息决策”战略，单独设立了首席数字官（CDO），平均每年开展8 万个以上的大数据实验分析，是全球范围内最早运用大数据技术的银行。依靠丰富的数据积累和强大的模型分析能力，在客户获取、激活、产品组合管理、客户挽留、风险控制等方面取得了巨大的成功。它的移动银行应用成为首款支持苹果TouchID功能的软件。2016 年，亦率先通过亚马逊网站的Alexa虚拟助理实现了语音控制的金融服务交易。在数字化战略的推动下，它从一家单一经营信用卡业务的公司迅速成长为美国资产排名前十的综合性银行。

（五）打造开放银行体系，建设金融生态圈

开放银行是指开放应用程序编程接口（API）向合格的外部商业伙伴，将银行的账户能力、支付能力、特色产品能力、数字经营能力、全渠道服务能力等开放给合作伙伴，共建跨界融合生态。通过改变传统模式，无感、无限、无界提供场景化金融服务，使客户金融服务需求在生活服务需求中第一时间得到满足。

近年来，国内银行频频探索利用API或SDK接口等方式打造开放银行生态圈。比如，浦发银行在2018 年7月推出了API Bank 无界银行，截至2018年11月末，总共实现了211 个API服务，对接84 款APP，出台电商平台、出国服务、跨境服务等多个场景金融服务方案。中信银行通过连接京东商城、滴滴专车、淘宝等平台，将平台数据引入，用于识别和分析客户营销机会与业务拓展风险。

（六）建立敏捷工作机制，全方位提升创新能力

银行传统的组织架构是按照职能来划分部门的， 然而敏捷的组织形式是从各个相关部门抽调人员，成立敏捷团队，实现组织架构上的扁平化管理，敏捷团队的成员按照“端到端”的原则，每个人都对项目的全 过程负全责，所有人的绩效考核指标都是一样的。敏捷团队的成员在同一办公地点集中办公，保证员工单线程工作，变串联为并联，同时辅之以定期培训和考量、时间短和注重决策的轻量会议等，全面提升反应速度。对敏捷团队充分授权，减少交接和精简流程， 去除冗余层级、重复决策等环节。

星展银行的数字化转型在经历了第一阶段“将核心业务进行数字化改造”和第二阶段“银行业务与客户需 求深度融合”之后，进入第三阶段“构建创业型企业的 文化氛围”。星展银行调动全员力量，提倡“有利于客户体验的努力都值得尝试”，让每位员工都自觉了解客户体验和关切，以自己的亲身体验重新构思客户旅程， 推动全方位转型。如星展的呼叫中心、ATM分析、HR等，全部逐步实现技术转型，都是自下而上、由底层员工推动的。

三、零售业务数字化转型的关键着力点

银行数字化转型，尤其是零售业务的数字化转型成为银行业发展新趋势。由于零售业务存在客户规模大、长尾客户服务不足、客户结构分化等特征，金融科技的运用能够有效缓解这部分现实问题，大部分银行在推进数字化转型的过程中优先选择零售业务为突破口，利用科技手段驱动零售银行业务全面释放潜能， 使银行服务摆脱时间、地点、人员的束缚，实现自动化、 实时化、线上化处理。零售业务数字化转型的几个重点体现在以下方面：

（一）提高产品服务的触达能力

拓展多元化服务渠道，利用互联网渠道扩大服务半径，覆盖更多长尾客户，同时将线上渠道与线下服务网络进行有效衔接，实现闭环服务，构建“物理+ 虚拟”的线上线下全渠道服务体系。在银行的多元化服务渠道中，手机APP的客户触达作用越来越突出。根据易观产业数据库的报告显示，2018 年一季度，我国手机银行注册用户数超过15 亿户，手机银行客户交易规模达到66.89 万亿元人民币，活跃用户持续增长， 逐渐成为用户首选的服务主渠道，到2018 年底手机银行渠道用户比例达57%，首次超越网银用户比例。手机 银行的发展趋势主要表现为两方面：一方面是加强人工智能技术的应用，将生物识别技术应用于智能核验身份，在银行APP登录、交易中增加面部识别及指纹识别等功能；将人工智能技术引入到理财和投资顾问服务中，为客户精准定制个性化的理财产品等。另一方面是加强与外部机构的合作，在产品栏目引入保险、助学贷款、校园贷款等项目，实现与高校、保险公司、金融科技公司等外部企业的深度连接。网点作为服务客户的传统渠道，同样面临数字化转型课题。网点的数字化转型要注重培养智能机具对柜面业务的替代能力，数字化再造网点的业务流程，将信息化、业务流程和智能机具有效整合，加强网点分流引导，重点推进各类业务的线上协助化服务。

（二）提升个性化服务能力

根据腾讯研究院的报告显示，采用个性化精准营销的银行，营销成功率能够提高50％～65％以上；根 据客户画像推送银行产品，购买率可以提高30％～ 55％ ；通过大数据进行全面客户管理的银行，存量客户激活率能够提升30％以上，坏账率能降低25％。为提高个性化服务能力，银行可以通过强大的数据整合分析体系，实时、智能化地处理客户行为数据，根据客户的信用资质、收入水平、风险承受能力、行为特征、 使用习惯、使用偏好综合考量，利用积累的内外部数据及成熟的算法进行个性化的界面展示，实现“千人千面”。同时，基于对客户行为特征的分析挖掘，在客户来到网点或电子银行渠道时，按照为客户群体打好的标签，展现因人而异个性化广告，让用户对感兴趣的广告信息进入业务办理，改变传统的广告营销模式。实现精准营销离不开大数据技术的运用和支持，提高以大数据为基础的个性化服务能力，可以帮助银行增加获客精准度，降低获客成本，提升客户交互体验和 产品转化率，并实现个性化定价。运用大数据技术， 第一步是即刻捕捉数据，海量获取数据，这些数据包括银行内部数据和外部数据，结构化和非结构化数据， 清洗处理这些数据，提取特征信息，为客户画像做准备； 接下来，要按照客户基本信息、兴趣爱好、社会特征、消费行为等维度，建立标签化的客户模型；再通过客户特征、产品需求等参数，对客户进行分类；最后采用协 调过滤、关联规则、知识推荐等算法，使产品和服务智能触达客户。

（三）增强场景化服务能力

银行发展进入生态建设的新时期，必须打造一个吸引和留住客户的生态系统，让客户可以在生活场景中了解、使用和发现金融消费机会。场景金融的关键在于银行把金融服务融入到客户的衣食住行场景中， 以场景为核心向用户提供服务。与传统金融服务模式的区别在于，场景金融不再是一个个独立的业务流程或者单独的产品，而是嵌入到生活场景中的综合金融解决方案，服务内容体现“金融+ 生活”的高度融合。场景金融是一种完整的生态，是从金融需求到金融解决方案的闭环服务。构建场景金融服务模式，银行可以从两方面入手：一方面，与掌握场景流量的互联网、新零售、房地产、能源、制造、出行等行业开展广泛的跨界合作；另一方面，可自建场景，继续发力场景生态建设，在电子商务平台、社区银行、移动生活服务、 加油站金融、汽车金融、机场金融等方面寻找细分市场，尽早构建“生活+ 金融”完整生态圈。除此之外，银行可以改造传统的银行网点，将原有的金融服务单一场景延伸为多元化服务场景，引入休闲、积分兑换、消费等生活化场景，让银行网点与客户的日常生活有机结合，推动网点场景化转型。

四、银行零售业务数字化转型的路径

（一）批量获取并经营零售客户

互联网的发展和手机的普及把银行零售客户行为从线下网点变为线上和线下并重，在平台和场景中获取金融服务成为新的趋势。零售业务必须把客户工作、生活场景重新整合，通过线上平台与各大电商平台、社会资源平台对接，批量化营销和管理零售客户，实现跨越式发展。通过与衣、食、住、行、育、娱、医、寿等场景平台对接，整合信息流、资金流、物流，将金融服务嵌入场景服务，为零售客户提供综合金融服务。同时在后台对接信贷系统实现线上融资、额度管理、风险防控等。建设包括人脸识别等生物认证技术在内的身份核验系统，打造大数据分析平台和连接第三方金融信息平台，进一步完善零售平台金融服务功能，更有效地达到批量获客、活客、留客，提供综合金融服务。

（二）完善专业化管理模式

专业化管理模式是零售业务数字化转型的基本保障，需要在产品研发、销售管理、渠道布局、数据驱动和风险管理等方面全面提升零售板块的专业能力。突出产品引擎作用，丰富强化消费信贷、财富管理、信用卡等专业产品线，研发有市场竞争力的拳头产品。强化总行销售管理职能，负责零售营销计划制定、营销业绩统计、个人客户经理绩效管理、技能培训等， 打通总行、分行、支行、个人管理与督导机制。发展线上线下一体化的全渠道管理，包括网点布局、线上渠道开发、新业态规划等，构建全渠道、多触点的一致客户体验。打造基于大数据的定量分析与业务决策能力，推动大数据分析的规划和开发，打通零售客户底层数据基础与数据驱动的应用。完善风险组织架构， 增强集中化、专业化、高效的风险管理能力。

（三）推动敏捷组织改造

在零售板块探索敏捷组织改造，建立以客户为中心、快速创新的组织。转变领导角色，向战略家、设计师、辅导者转变，充分授权团队，注重培养团队自主运作能力，在数字化快速迭代的工作方式下，把管理机制从复杂的“过程导向”转向责任分明的“决策导向”。以项目为导向，组建“小而灵活”的跨部门团队， 负责零售数字化项目端到端的实施落地，赋予团队充分决策权。改革决策机制，将传统瀑布式的大项目“化整为零”，分阶段进行项目投入和审批，缩短项目研发时间。

（四）管理零售客户旅程，提升零售客户体验

基于当前零售客户体验存在的差距和差异化战略 两大维度，梳理零售客户旅程，进行优先排序后分批推动客户旅程改造。建立全方位的零售客户反馈收集体系，包括：针对金融服务、设施、产品及流程的整体满意度及推荐值评价；通过短信、微信、APP客户端等进行交易后的即时反馈；对投诉进行产品、渠道、对象、 成因的多维分析等，将收集的反馈及监测数据汇总成零售客户体验仪表板，将抽象的体验转化为直观、可操作的优化举措，进而紧跟零售客户需求，推动数字化产品创新。