数据已被证实是零售行业的重要资源，数据对于商业中的决策者来说非常重要。不同领域的大公司都在寻求利用数据的最佳方案。

　　零售领域发展非常的迅速，数据的应用也相当全面，例如零售商会分析数据并发展特殊的客户画像，以了解零售商TA的痛点。对大数据的全面分析可以影响甚至操纵客户的决策，很多的讯息流与多渠道的触及都用来实现这些目的。

　　本文介绍了零售业中排名前10位的数据科学用例，让你掌握最新的趋势。

　　1.推荐引擎

　　事实证明，推荐引擎对零售商来说非常有用，可以作为客户行为预测的工具。 零售商倾向使用推荐引擎作为影响客户意见的主要方式之一。 提*品推荐使零售商能增加销售额并主导消费趋势。

　　推荐引擎根据客户的选择调整推荐的内容。推荐引擎利用大量的数据筛选来获取有价值的商业洞察。 通常，推荐引擎使用协同过滤或内容过滤的模型来实现，主要考虑客户过去的行为或一系列的产品特征。例如人口统计数据，消费偏好，需求，先前购物体验等各类型的数据，都会经过数据学习算法纳入模型中。

　　在构建协作和内容过滤关联模型后，推荐引擎就可以根据客户的偏好计算相似性指数，并相应地提供商品或服务的推荐。 而向上销售和交叉销售建议则取决于对客户的客户画像。

　　2.购物篮分析

　　购物篮分析被视为零售业中数据分析的经典工具。零售商多年来一直从中获利。

　　这个过程主要取决于梳理客户交易历史的大数据。消费者未来的决策和选择可以通过这个工具大规模的进行预测。了解篮子中的产品以及客户所有喜欢，不喜欢和预览记录，对于富贵零售商在货架管理，价格制定和内容放置方面都是相当有帮助的。分析通常通过规则挖掘算法进行，需要事先将数据进行处理，转换成以订单为基础的格式。在此基础上，建立产品之间的关联联系，并且进一步应用关联规则进行分析。这些分析有助于改善零售商的发展战略和营销技巧，并且可以极大化销售的效率。

　　3.保修分析

　　零售领域中的保修分析包含监控保修索赔，检测欺诈活动，降低成本和提高质量等等。该过程涉及数据和文本挖掘，以进一步识别索赔模式和有问题区域。 通过细分分析能将数据转换为可执行的实时计划，洞察和建议。

　　只要涉及处理模糊和密集的数据流，检测方法就会非常复杂。通常分析会专注于检测保修索赔中的异常情况。功能强大的互联网数据平台可加快分析过程中的大量保修索赔。这是零售商将保修挑战转化为可执行的情报的绝佳案例。

　　4.价格优化分析

　　为客户和零售商提供合适的价格是优化机制带来的绝佳优势。价格形成的过程不仅取决于生产的成本，还取决于TA客户的消费力和竞争对手的报价。数据分析工具将这个问题提升到一个新的水平.

　　价格优化工具包括很多不能公开的商业机密方式。但大致上从多渠道来源获得的数据，能定义价格的灵活性，并且考量位置，客户的个人购买意愿，季节性因素和竞争对手的定价等因素，计算极值和频率表，以进行预测变量和利润响应的变量评估和最优分布分析。

　　该算法先假定客户细分以定义对价格变化的响应。因此可以回推出满足企业目标的成本。使用实时优化模型，零售商有机会吸引客户，保持关注度并实现个人定价方案。

　　5.库存管理

　　库存涉及库存商品以供将来使用。 库存管理则是指在紧急时能使用的库存商品。 零售商的目标是在适当的时间，适当的条件下，在适当的地方提供合适的产品。 在这些目标下，零售商对库存和供应链必须进行深入的分析。

　　强大的机器学习算法和数据分析平台，可挖掘个个要素和供应链之间的模式与相关性。 通过不断调整和开发参数和值，算法可以算出最优的库存和库存策略。 分析师可以发现高需求的模式，并制定新兴销售趋势策略，优化物流并管理收到库存数据。