數(shù)據(jù)是一股重要的推動力量，各行各業(yè)的大公司都在各自的領域嘗試發(fā)掘數(shù)據(jù)的最大價值。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消費者的行為。

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

　　以下總結了零售業(yè)數(shù)據(jù)科學應用的top 10案例，想緊跟潮流就不要錯過！

　　推薦系統(tǒng)Recommendation engines

　　推薦系統(tǒng)是零售商用來預測消費者行為的一大神器。推薦算法讓商家在了解顧客對不同商品的喜好同時，也能通過給用戶展示推薦的產(chǎn)品，增加銷售或引導消費習慣和趨勢。

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　　推薦系統(tǒng)會根據(jù)消費者的選擇調(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、偏好、需求、歷史消費記錄等等數(shù)據(jù)， 也會被學習歷史數(shù)據(jù)的算法預處理。

　　推薦系統(tǒng)會算出一個相似度指數(shù)，用以描述消費者的偏好，并根據(jù)這個指數(shù)來優(yōu)先推薦每個消費者（預計）最喜愛的商品或者服務。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（不同類別的互補產(chǎn)品）給用戶。

　　購物籃分析Market basket analysis

　　購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者購物籃里的商品組成并結合購買記錄從而找出商品間的關聯(lián)，外加線上收集的消費者對于產(chǎn)品的偏好，商家可以預測顧客接下來可能購買什么產(chǎn)品并因此調(diào)整自己的貨架展示以及定價策略。

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

　　保修服務分析Warranty analytics

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

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

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　　價格優(yōu)化Price optimization

　　找到最合適的價格是消費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格。給一個產(chǎn)品定價，不僅僅要考慮上游生產(chǎn)或采購商品的成本，還要考慮下游消費者的購買力和外部市場上其他商家的價格。有了數(shù)據(jù)分析工具的幫助，定價問題有了全新的解決方法。

　　終生價值預測Lifetime value prediction

　　在零售業(yè)中，顧客終生價值CLV是指商家在整個客戶-業(yè)務關系中從單個顧客身上能夠獲取的所有利潤。因為收入相對成本更不確定，CLV的預測更多應用于收入而不是成本上。

　　CLV模型通常運用歷史數(shù)據(jù)做出預測。算法通過分析這些數(shù)據(jù)確立并分析用戶之于一個品牌的商業(yè)生命周期。通常CLV模型會處理分析消費者喜好、整體花費、最近購買行為的數(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)有顧客價值和預測未來顧客價值，還可以發(fā)現(xiàn)顧客的特點與其商業(yè)價值之間的關系。

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　　這樣的統(tǒng)計方法論，配合上數(shù)據(jù)的豐富程度，可以有效分析消費者的購買行為，讓零售商了解自己的顧客，并相應改善自己的服務、調(diào)整業(yè)務優(yōu)先級。

　　欺詐識別Fraud detection

　　欺詐（個人或團體欺詐）是零售商在維護顧客信賴時面臨的一大挑戰(zhàn)。好的欺詐識別可以為公司減少巨大的經(jīng)濟損失。消費者可能面臨多方面的欺詐風險，比如退貨、送貨、信用記錄損失、付款方式風險等等。這些案例都會損害零售商的聲譽，甚至導致其永遠失去消費者來之不易的信任。

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　　為了保護聲譽，公司必須領先欺詐者一步。大數(shù)據(jù)平臺為商家提供了持續(xù)監(jiān)測各類行為的工具以及時識別欺詐。識別欺詐的程序不僅僅需要識別當下的欺詐活動，更需要預測未來可能發(fā)生的欺詐行為，防患于未然。識別欺詐需要運用很多前沿數(shù)據(jù)科學技術，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，用深度神經(jīng)網(wǎng)絡來學習復雜的數(shù)據(jù)空間，最終形成可以快速有效識別欺詐的解決方案。數(shù)據(jù)科學讓商家可以更有效地識別欺詐，更好地維護消費者權益和消費者對自己的信賴。

　　結語

　　數(shù)據(jù)科學在各行各業(yè)都有廣泛的應用，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、購買歷史等數(shù)據(jù)，并能運用各種數(shù)據(jù)分析和建模的方法來使自己的營銷、銷售、采購、運行等系統(tǒng)更加有效，最終達到改善消費者購物體驗的目的。這里分享的top 10就是數(shù)據(jù)科學在零售業(yè)已被快速廣泛應用的一些例證。