大資料在零售供應鏈管理方面的應用

大資料在零售**鏈管理方面的應用，零售商可通過多種方式使用大量資訊來改善其零售**鏈，分析解決方案將**商的實際績效與其關鍵績效指標進行比較，幫助**商在按時交貨、提公升客戶滿意度等。

一、實時管理交付

利用放置在包裝上的rfid跟蹤感測器來獲取更新並加快庫存管理流程。當貨物到達時，rfid閱讀器可以立即掃瞄整箱貨物，以檢查是否所有貨物都符合訂單要求，從而能夠立即卸貨。

二、更好的揀選時間

許多零售商的另乙個重要組成部分是揀選和包裝訂單。這是乙個傳統的勞動密集型流程，在以往，只有大型零售商才能通過自動化揀選機械人或組織大量員工來加快揀選速度。如今採用大資料，即使是小型零售商也可以改進其流程，並在更好的揀選時間進行揀選。

從各種**獲取資訊，如倉庫布局、產品庫存、訂單詳細資訊和過去的揀貨時間，並將這些詳細資訊輸入分析程式。根據定義的規則，大資料解決方案可以計算和模擬選項，以確定最佳揀選流程。調整不同的設定和引數來測試準則，然後將它們分發給倉庫團隊和商店員工。從長遠來看，節省大量時間並提高客戶滿意度。

三、細分**鏈

消費者比以往任何時候都期待獲得更加個性化的購物體驗和客戶服務。零售商可以通過資料對**鏈進行細分，更好地迎合不同的目標市場，提高轉化率。通過記錄資料分析告訴零售商在不同渠道(例如，網路、移動和社交)與購物者的互動，從而使其向購物者提供個性化服務。

其細分可能與愛好、價值觀、地理位置、年齡段、**意識或其他因素有關。而分解內容可以增加整體收入和利潤，因為零售商更有可能將潛在客戶變成購買者，並將其變成回頭客。

四、改善**商管理

將大資料程式與**商系統、財務投入(例如每種商品的成本)以及與客戶反饋(尤其是投訴)相關的社交網路進行整合。設定報告和警報，以便在關鍵績效指標(kpi)低於預定範圍或資料以其他方式發生重大變化時自動生成。讓**商了解這些系統並保持警惕。這種跟蹤、分析和審查將幫助**商提高客戶服務和業務盈利能力。

五、做好計畫

大資料還可以通過檢查人口統計資料和經濟指標的線索來幫助零售商**趨勢。機器學習演算法通過挖掘「情感分析」資料來確定消費者的行為和對背景的興趣，它還可以幫助零售商**銷售表現最佳的產品，從而減少庫存的消耗。

此前零售商不得不花費大量時間仔細研究文件並猜測可能的結果，如今擁有大資料可以處理這項工作。零售商可以通過多種方式使用大量資訊來改善其零售**鏈，提高零售**鏈管理效率。