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　　數(shù)據(jù)是一股重要的推動(dòng)力量，各行各業(yè)的大公司都在各自的領(lǐng)域嘗試發(fā)掘數(shù)據(jù)的最大價(jià)值。一來，通過分析數(shù)據(jù)，企業(yè)可以做出更加精確的盈利決策；二來，通過各種信息流和溝通渠道，商家可以利用數(shù)據(jù)分析的成果影響甚至引導(dǎo)消費(fèi)者的行為。

　　近幾年數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用在零售業(yè)也發(fā)展迅猛。零售商能獲取海量的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，并能由此建立起特有的消費(fèi)者心理畫像，挖掘他們的痛點(diǎn)。所以，消費(fèi)者很容易受零售商的新“玩法”影響。

　　以下總結(jié)了零售業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用的top 10案例，想緊跟潮流就不要錯(cuò)過！

　　推薦系統(tǒng)Recommendation engines

　　推薦系統(tǒng)是零售商用來預(yù)測(cè)消費(fèi)者行為的一大神器。推薦算法讓商家在了解顧客對(duì)不同商品的喜好同時(shí)，也能通過給用戶展示推薦的產(chǎn)品，增加銷售或引導(dǎo)消費(fèi)習(xí)慣和趨勢(shì)。

Source：Medium

　　推薦系統(tǒng)會(huì)根據(jù)消費(fèi)者的選擇調(diào)整推薦內(nèi)容。大量的數(shù)據(jù)經(jīng)過推薦系統(tǒng)的清理和篩選后可以為商家提供寶貴的insight。我們一般所說的推薦系統(tǒng)算法，分協(xié)同過濾和基于內(nèi)容過濾這兩種。前者是基于顧客過去一系列的行為，而后者是基于一系列產(chǎn)品的特性。除此之外，還有其他各種諸如人口學(xué)、偏好、需求、歷史消費(fèi)記錄等等數(shù)據(jù)， 也會(huì)被學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)的算法預(yù)處理。

　　推薦系統(tǒng)會(huì)算出一個(gè)相似度指數(shù)，用以描述消費(fèi)者的偏好，并根據(jù)這個(gè)指數(shù)來優(yōu)先推薦每個(gè)消費(fèi)者（預(yù)計(jì)）最喜愛的商品或者服務(wù)。根據(jù)線上用戶畫像的分析，推薦系統(tǒng)可以推薦up-sell（同類別更高檔的）產(chǎn)品或者cross-sell（不同類別的互補(bǔ)產(chǎn)品）給用戶。

　　購(gòu)物籃分析Market basket analysis

　　購(gòu)物籃分析是一種在零售業(yè)經(jīng)久不衰又十分有效的傳統(tǒng)分析方法。這種分析方法著眼于消費(fèi)者購(gòu)物籃里的商品組成并結(jié)合購(gòu)買記錄從而找出商品間的關(guān)聯(lián)，外加線上收集的消費(fèi)者對(duì)于產(chǎn)品的偏好，商家可以預(yù)測(cè)顧客接下來可能購(gòu)買什么產(chǎn)品并因此調(diào)整自己的貨架展示以及定價(jià)策略。

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　　購(gòu)物籃分析離不開海量的消費(fèi)者交易數(shù)據(jù)。普遍的操作方法是根據(jù)預(yù)先制定的規(guī)則看消費(fèi)者行為（“rule based”）。分析人員會(huì)將交易數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成方便分析的形式，再根據(jù)業(yè)務(wù)需要進(jìn)行不同“顆粒度”的分析。這可以是每次交易，也可以是一個(gè)時(shí)間段概括；可以是單個(gè)產(chǎn)品間，也可以是產(chǎn)品大類間的聯(lián)系。通過購(gòu)物籃分析，商家可以得到關(guān)鍵洞察以制定有效的產(chǎn)品策略以及市場(chǎng)營(yíng)銷策略，以提升自己的銷售額。

　　保修服務(wù)分析Warranty analytics

　　許多零售商品都有一段時(shí)間的售后保修期。數(shù)據(jù)分析也可以被用來監(jiān)測(cè)索賠情況，識(shí)別欺詐騙保。在賠付保修上節(jié)省下來的開支可以作為提高服務(wù)質(zhì)量的投資。通過挖掘結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和文本內(nèi)容，保修分析能發(fā)現(xiàn)索賠規(guī)律，并識(shí)別潛在問題。這些初步結(jié)果經(jīng)過更加細(xì)致的分類后，可以轉(zhuǎn)化為實(shí)時(shí)的洞察和解決方案。

　　由于需要快速（甚至實(shí)時(shí)）處理大量不規(guī)則數(shù)據(jù)，識(shí)別保修問題有很高的技術(shù)門檻，專注于大量索賠中那些反常的狀況。一些在線數(shù)據(jù)平臺(tái)提供了強(qiáng)大的實(shí)時(shí)分析能力，使快速分析保修索賠變得容易。分析能力的進(jìn)步使零售商可以將保修服務(wù)從拖累變成盈利的機(jī)遇。

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　　價(jià)格優(yōu)化Price optimization

　　找到最合適的價(jià)格是消費(fèi)者和零售商都心心念念的。現(xiàn)在，零售商可以利用優(yōu)化算法來找到讓其利益最大化的價(jià)格。給一個(gè)產(chǎn)品定價(jià)，不僅僅要考慮上游生產(chǎn)或采購(gòu)商品的成本，還要考慮下游消費(fèi)者的購(gòu)買力和外部市場(chǎng)上其他商家的價(jià)格。有了數(shù)據(jù)分析工具的幫助，定價(jià)問題有了全新的解決方法。

　　終生價(jià)值預(yù)測(cè)Lifetime value prediction

　　在零售業(yè)中，顧客終生價(jià)值CLV是指商家在整個(gè)客戶-業(yè)務(wù)關(guān)系中從單個(gè)顧客身上能夠獲取的所有利潤(rùn)。因?yàn)槭杖胂鄬?duì)成本更不確定，CLV的預(yù)測(cè)更多應(yīng)用于收入而不是成本上。

　　CLV模型通常運(yùn)用歷史數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè)。算法通過分析這些數(shù)據(jù)確立并分析用戶之于一個(gè)品牌的商業(yè)生命周期。通常CLV模型會(huì)處理分析消費(fèi)者喜好、整體花費(fèi)、最近購(gòu)買行為的數(shù)據(jù)，并將其制作成輸入數(shù)據(jù)，輸入（線性）回歸模型中。由此，商家不僅可以知道現(xiàn)有顧客價(jià)值和預(yù)測(cè)未來顧客價(jià)值，還可以發(fā)現(xiàn)顧客的特點(diǎn)與其商業(yè)價(jià)值之間的關(guān)系。

Source：Klaviyo

　　這樣的統(tǒng)計(jì)方法論，配合上數(shù)據(jù)的豐富程度，可以有效分析消費(fèi)者的購(gòu)買行為，讓零售商了解自己的顧客，并相應(yīng)改善自己的服務(wù)、調(diào)整業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)。

　　欺詐識(shí)別Fraud detection

　　欺詐（個(gè)人或團(tuán)體欺詐）是零售商在維護(hù)顧客信賴時(shí)面臨的一大挑戰(zhàn)。好的欺詐識(shí)別可以為公司減少巨大的經(jīng)濟(jì)損失。消費(fèi)者可能面臨多方面的欺詐風(fēng)險(xiǎn)，比如退貨、送貨、信用記錄損失、付款方式風(fēng)險(xiǎn)等等。這些案例都會(huì)損害零售商的聲譽(yù)，甚至導(dǎo)致其永遠(yuǎn)失去消費(fèi)者來之不易的信任。

Source：Medium

　　為了保護(hù)聲譽(yù)，公司必須領(lǐng)先欺詐者一步。大數(shù)據(jù)平臺(tái)為商家提供了持續(xù)監(jiān)測(cè)各類行為的工具以及時(shí)識(shí)別欺詐。識(shí)別欺詐的程序不僅僅需要識(shí)別當(dāng)下的欺詐活動(dòng)，更需要預(yù)測(cè)未來可能發(fā)生的欺詐行為，防患于未然。識(shí)別欺詐需要運(yùn)用很多前沿?cái)?shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)，比如用降維技巧將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可以快速分析的形式，用聚類算法來發(fā)掘潛在趨勢(shì)，用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)復(fù)雜的數(shù)據(jù)空間，最終形成可以快速有效識(shí)別欺詐的解決方案。數(shù)據(jù)科學(xué)讓商家可以更有效地識(shí)別欺詐，更好地維護(hù)消費(fèi)者權(quán)益和消費(fèi)者對(duì)自己的信賴。

　　結(jié)語

　　數(shù)據(jù)科學(xué)在各行各業(yè)都有廣泛的應(yīng)用，零售業(yè)也不例外。零售商收集了海量的交易、電子郵件、查詢語句、購(gòu)買歷史等數(shù)據(jù)，并能運(yùn)用各種數(shù)據(jù)分析和建模的方法來使自己的營(yíng)銷、銷售、采購(gòu)、運(yùn)行等系統(tǒng)更加有效，最終達(dá)到改善消費(fèi)者購(gòu)物體驗(yàn)的目的。這里分享的top 10就是數(shù)據(jù)科學(xué)在零售業(yè)已被快速?gòu)V泛應(yīng)用的一些例證。