[摘要] 毋庸置疑，零售业已成为前端同质化竞争激烈，且受线上冲击影响为剧烈的行业之一。在强烈的冲击下，零售企业对后端精细化运营的需求正在显著提升，使得越来越多的企业开始关注利用大数据提升自身的经营和营销水平。
在这样的趋势下，零售企业对大数据的应用需求也逐渐聚焦在两大方向——业务的优化与业务的预测。
在业务的优化方面，零售企业需要借助大数据了解客户群的属性及活动规律，制定自身的定位，并制定出精细化的招商、营销方案，包括：
老客户营销——实现精准的消费行为挖掘
个性化服务——提升客户体验的新鲜感及满意度
互动营销——微博、微信等新媒体营销，让粉丝更好互动
而在预测方面，企业不仅需要知道过去及现在客户用了哪些产品，更要帮助企业预测客户将来适合应用什么产品，以及配套什么样的服务。由此，企业一方面可以合理调整产品服务经营重点，另一方面也能够通过预警可能会出现流失的客户群体，提早进行针对性的客户挽留，帮助企业巩固客户的忠诚度。
企业对大数据提供商的选型
Analysys易观智库研究发现，零售企业在选择大数据服务提供商时，往往会面临多类服务商竞争的局面，包括传统IT提供商、垂直行业方案提供商等。各类厂商的 不尽相同：
Analysys易观智库分析认为，零售企业在选择大数据服务提供商时应着重考察厂商的三方面能力：
一、数据源的采集与整合能力
与在线零售企业相比，线下零售企业的数据采集难度更高。实际应用中，厂商需要考虑Wi-Fi定位精度、免打扰设置、数据的易用性、投入产出比、智能POS等新设备的整合等因素。因此，当前部分大数据服务提供商会选择与各类外设提供商合作实现基础数据采集，而将更多的资源用于实现零售企业用户线上数据与线下数据的整合，包括实现企业POS数据与CRM数据的打通、会员卡数据与会员微信数据的打通、社交行为数据与在线购物数据的打通、GPS数据与通信数据的打通等。可以说，在零售业大数据应用中，能否实现各类线上资源与线下资源的打通已成为企业能否成功 挖掘用户需求 关键能力。
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