大数据如何与零售业的结合

因为H&M不像ZARA，后者设计生产近半维持在西班牙国内，而H&M产地分散到亚洲、中南美洲各地。跨国沟通的时间，拉长了生产的时间成本。如此一来，“大数据”即使当天反映了各区顾客意见，无法立即改善，资讯和生产分离的结果，让H&M内部的“大数据”系统功效受到限制。

“大数据”运营要成功的关键，是资讯系统要能与决策流程紧密结合，迅速对消费者的需求作出回应、修正，并且立刻执行决策。

3、亚马逊

此前亚马逊并未大张旗鼓推展广告业务，直至2012年年底，有报道指出，亚马逊即将推出实时广告交易平台，从而向Facebook和谷歌发起挑战。这个实时广告交易平台又称“需求方平台”(Demand Side Platform，DSP)，可以让广告与目标消费者相遇。广告商可以在“需求方平台”上竞标网站的闲置广告空间，而竞标标的包括广告版位，以及符合特定条件的消费者。

亚马逊开发的“需求方平台”可以“协助广告商接触网路上的众多用户，同时也帮助客户迅速找到想购买产品的相关资讯”，“需求方平台”概念虽非亚马逊首创，但以丰富资料为后盾。

亚马逊与广告商分享的资讯有两类，一是依用户网路行为所做的通用分类，例如热衷时尚、喜爱电子产品、身份为母亲、爱喝咖啡等，二是用户的商品搜寻记录。至于消费者的实际购物资料，亚马逊似乎尚未列入分享。广告商即使无法得知实际消费记录，能了解潜在顾客的商品搜寻记录;亚马逊如果全力进军网路广告市场，仍可能大大改变产业生态。

亚马逊2012年的广告收入约为5亿美元， 2013年的广告收入将达10亿美元。这会成为亚马逊未来几年内营收增长的新动力，更重要的是，它可能是亚马逊各项业务中利润率最高的业务之一。

4、沃尔玛

2011年，沃尔玛电子商务的营收仅是亚马逊的五分之一，且差距年年扩大，让沃尔玛不得不设法奋起直追，找出各种提升数字营收的模式。最终，沃尔玛选择在社交网站的移动商务上放手一搏，让更大量、迅速的资讯，进入沃尔玛内部销售决策。沃尔玛的每张购买建议清单，都是大量资料运算而出的结果。

2011年4月，沃尔玛以3亿美元高价收购了一家专长分类社群网站Kosmix。Kosmix不仅能收集、分析网络上的海量资料(大数据)给企业，还能将这些资讯个人化，提供采购建议给终端消费者(若不是追踪结帐资料，这些细微的消费者习惯，很难从卖场巡逻中发现)。这意味着，沃尔玛使用的“大数据”模式，已经从“挖掘”顾客需求进展到要能够“创造”消费需求。

沃尔玛本身就是一个海量资料系统，适用各种商业上的分析行为，它的综合功能，作为世界最大的零售业(专题阅读)巨人，沃尔玛在全球超过200万名员工，总共有110个超大型配送中心，每天处理的资料量超过10亿笔。由于资料量过于庞大，沃尔玛的“大数据”系统最重要的任务，就是在做出每一笔决定前，将执行成本降到最低，并且创造新的消费机会。

Kosmix为沃尔玛打造的“大数据”系统称做“社交基因组(Social Genome)”，连结到Twitter、Facebook等社交媒体。工程师从每天热门消息中，推出与社会时事呼应的商品，创造消费需求。分类范围包含消费者、新闻事件、产品、地区、组织和新闻议题等。同时，针对社交网络快消息流的性质，沃尔玛内部的“大数据”实验室专门发展出一套追踪系统，结合手机上网，专门管理追踪庞大的社交动态，每天能处理的资讯量超过10亿笔。

“社交基因组”的应用方式五花八门。举例来说，沃尔玛实验室内部软件能从Foursquare平台上的打卡记录，分析出在黑色星期五，不同地区消费者最常购买的品项，然后，针对不同地区送出购买建议。

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