[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。
二、分析模型的产品会抽象能力
企业在整合线上与线下数据资源后，还需要将分析的模型进行产品化抽象，实现规模化地解决行业共性问题，而这也是当前各厂商的产品能否经受市场检验的一大难点。Analysys易观智库分析认为，分析模型的质量不仅取决于是否能与企业的业务流程数据实现整合，还会取决于厂商是否具备数据分析和行业经验两方面的能力。在高质量的模型中，数据分析能力决定多维度数据的关联性，行业经验决定数据的因果性，两者技术不可或缺。
正因如此，当前大量大数据服务提供商已经越发注重对数据科学家人才的争夺，未来2-3年间，零售业大数据建模与分析人才仍将炙手可热。
三、所整合的营销平台的自动化水平
零售企业在整合并分析 用户数据后，还需要与自身的营销平台进行整合，实现营销手段的推送。这时，营销平台能否实现与大范围用户的及时沟通，并即时实现效果评估至关重要。
这其中，企业需要考量厂商所建营销平台的四大能力：
自动化程度——系统操作条件设定是否丰富；
营销的精准性——能否实现精准的用户标签及精准的消费行为预测；
操作的灵活性——是否具有丰富的客户分组及组合方法；
易用性——界面是否友好等等。
此外，零售企业还需关注的因素包括：方案中对数据隐私的保护；以及新技术应用后，及时进行必要的组织架构调整等。
零售业大数据应用趋势
当前，一、二线城市中零售企业对大数据营销的意识已经逐渐成熟，但已经具备成熟应用的企业比例仍然偏低。Analysys易观智库研究统计，即使在购物 这样信息化水平较高的企业中，目前已能够实现利用大数据实现营销支持的企业比例仅为1%-2%，而在百货、超市、便利店等业态中，这一比例更是会低于1%。因此未来3-5年中，大数据服务在零售业的拓展空间十分巨大。
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