要建立數學模型要解決三個問題，首先是數據的量要達到一定的規模和質量；其實是用什么樣的算法，如用時間序列還是回歸或是人工智能算法；第三是“數據+算法”可以圍繞什么業務場景，建立什么樣的模型及參數。

中國零售業所面臨的最具挑戰的競爭，深圳論壇空間 香港主機，就是顧客和市場需求的紛繁復雜及其飄忽不定的變化。而零售企業成功乃至存活的關鍵，就是如何采取靈活多變且機智的應對行動，這就要求管理者要能夠順應市場的變化、快速發現并處理問題，并且及時的制定解決方案和抓住市場機會。因此，基于數據和事實，質量更高、速度更快、成本更低的決策顯現了前所未有的重要性。

中國零售企業在經歷的十幾年的信息化高度發展的歷程，也積攢了大量的寶貴數據，但面對大數據這個“金礦”，各家企業由于經營模式、管理風格、重視程度、資金投入等不同，對于這個“金礦”的挖掘程度有極大的不同，零售大數據的分析應用均處在不同的階段，甚至出現的“兩極分化”的局面。

下面就是我在日常和零售企業接觸的過程所總結出來的零售大數據分析應用的四個階段，希望能夠給大家指明方向。

第一階段丨集成展示

有句話說的好“銷售額首先是追蹤出來的，其次才是分析出來的”。

ERP在中國普及進程已經有了10多年歷史，沒有ERP的企業可謂越來越少。零售企業利用ERP可以搜集和整合整個企業的數據，形成一個完整的數據流，把企業內不同來源的數據信息集中到單一的一個倉庫中來，使各個職能在自己需要的時間和地點通過圖表看板、計分板的形式看到自己所需要的數據，并且展現出決策者最為關注的運營要素—關鍵績效指標如銷售額、坪效、利潤率、客單價、進店率、轉化率、目標完成率、同比增長率等等，這些都可以以“商業報告”的形式出現，該報告的主題緊緊圍繞著“過去發生了什么”以及“正在發生什么”而展開，這也是大多數BI系統和數據中心平臺的核心功能。

這一階段的最大的困難為數據的集成和整合，每個零售企業都有數十個大大小小的部門系統，而這些系統都是一個獨立的數據源，他們都有自己的定義、標準和側重，而對這些來源不同數據進行合并、清理、轉換和簡化，最終建立一致性的數據是非常有挑戰性的。

第二階段丨分析判斷

在第一階段整合了數據來源后，零售業決策者關心的重點發生了轉移，從“發生了什么”轉向“為什么發生”。分析判斷數據的目的是了解數據報表、商業報告的背后的含義，以及這些過往行為發生的動機和原因，這就需要對更加詳細的數據進行多維度的分析。這種分析判斷更多的是建立在對于零售業務邏輯的理解之上，一般會采用簡單有效的分析方法和簡便的分析工具對數據進行處理。

該階段數據分析師這一角色開始真正出現，數據分析師需要非常熟悉業務，最好有實際業務操作的背景，能夠用業務的語言和邏輯把運營異常解釋的通順，此階段不要求對算法、模型和工具的應用非常高深，而對于快速將數據分析結果進行落地，贏取各個業務部門的信任的要求非常高。

例如一個服裝品牌的一款裙裝銷售好的超出預期，那就要找從“人、貨、場”三個核心來找原因分析判斷火爆原因：

是否有什么買贈、打折、捆綁、支付等促銷活動，店員對該商品是否有特殊的推薦等；

該商品的陳列、包裝、設計、款式等是否有特色、是否是限量銷售、限時特價等等；

以及顧客購買此商品的動機是什么，是否要釋放壓力、還是從眾心理、攀比心態等；

此外，還要考慮競爭對手是否有斷貨問題、大型企業客戶是否有團購等因素，甚至出現了在排除各種原因之后才知道，這款裙裝和當時熱播電視劇中某個明星穿的比較相似，因電視劇熱播而帶動了該款裙子的熱銷，雖然在該款衣服上所投入過多的市場資源其實并不多。

第三階段丨預測未來

企業在有了前兩個階段的基礎之后，關注點會進一步超越當前，開始思考更貼近經營上的問題：“將來會發生什么”。

從本質上說預測就是根據零售企業所過去發生的事件以及當前實時的影響因素，對于銷售額、利潤率、成本等未來的取值做出自動化和智能化的估計。簡單的分析對于估算暢銷概率的作用有限，在大多數復雜的應用中，需要建立數學模型來還原零售的業務規律。