物聯網時代借大資料洞察消費行為

某研究機構報告表示，在美國，假使零售業者善用大資料分析技術，其毛利便可望激增逾6成，同時在每年提升0.5%～1%生産力，成效實為顯而易見。另有調查資料顯示，35%營銷人員認同，巨量資料分析技術有助于推動個人化營銷，使消費者更加有感. 無庸置疑，近來炙手可熱的物聯網，顯然可被視為形塑智能零售的重大推手.

對于零售業者來說，巨量資料的處理能力愈來愈重要，實有必要于内部建立巨量資料分析團隊，透過這群人對于統計或資料采礦技術、以及垂直産業知識的娴熟掌握，以期探求每一消費者的行為習慣，要想深入了解消費者行為及習慣，乃至于挖掘消費者不自覺的深層購物意識，則不單需要倚靠會員采購記錄、pos銷售資料，更有必要多方援引包括社群、問卷、地圖、氣象、政府open data等其他素材，甚至需要其他企業結盟以取得其會員資料，最終将裡裡外外資料彙聚成為資料集(data set)，此後再搭配必要的算法分析，就可望更加看清消費者的全貌，繼而提供銷售政策的精準度。再從這些既定模式中理出頭緒，拟定一擊中的之營銷計劃。

零售業者可考慮針對商業場域的出入口，抑或内部的重要動線，安裝ip攝影機、互動式數字電子廣告牌，進而搭配運用人臉辨識技術，藉此推動人流分析，摸透來訪消費者的年齡、性别及一切行為，如此一來，便有許許多多創意發想。

假設業者經由前述人流分析後發現，每當周六下午3～5點，總有大量男性中學生顧客，群聚觀看某宅男女神所主演的廣告短片，此後不自覺地走到其他區域的貨架，選購宅男女神所代言的該項商品、或類似商品;有了這個重大發現後，業者開始在互動式數字電子廣告牌周圍觸目可及的鄰近地帶，特意配置了與該男女神相關的各類商品，或是迎合男性中學生偏好的熱門電玩遊戲，此舉果真有效帶動銷售績效的上揚。

物聯網時代, 所謂大資料(big data)，在某種程度上，也稱得上是促發智能零售風潮的觸媒之一。零售巨頭在遭遇使用者增長困境的時候，也能夠借此挖掘現有使用者的購買潛力，獲得新的增長。在新技術的驅動下,未來的零售生态在商業模式和地理布局上将會發生重大變化。

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