零售行业是过去十年里规模发展最快、竞争最激烈的行业之一，而零售企业能否应用好大数据，做到零售要素的数字化、运营管理的智能化，在接下来的市场竞争中至关重要。在实际运营中，产品能否满足用户的心理需求，产品外观是否吸引人，货架摆放是否到位，价格是否有竞争力，产品知名度是否够高，广告投放是否准确等，最终都会在激烈竞争的市场中影响销量及市场份额的变化。本篇就来讲讲大数据分析平台在金融领域的应用及案例。
零售：线上线下场景融合,智能设备终端接入,数据分析日趋复杂
新零售，即依托互联网、大数据、人工智能等手段,升级改造商品环节,深度融合线上服务、线下体验以及现代物流,重塑"人-货-场”业态结构与生态圈的零售新模式。新零售商在不同的业务场景下,布局各类智能终端设备,进行数据采集、算法运行和数据交互等操作。由于不同环节接入的设备终端采集的数据种类、敏感程度、商业价值不同,因而数据收集、处理场景和共享链条更加多样和复杂。随着新零售从消费终端获取的数据量和类别“爆发式”增长,对大数据分析的维度和深度提出了新的要求,包括从"人脸验证”"人脸识别”到"人脸分析”的创新应用、“不杀熟” 和"不强制”的算法模型和个性化推荐,以及数据交互的具体场景和风险识别等。
新零告以“人”为本，收集数据呈现点多面广的特征。生产环节涉及对存量用户数据的分析，如客户购物车数量、重复购买率、点击浏览次数等。在销售环节，新零售收集消费者的个人信息，包括生物识别信息，以实现如无人货架、智能收银等服务。线下体验店结合线上平台双应用场景，也包含大量数据传输，存储和处理。
那么大数据分析平台能够在零售业中发挥什么样的作用呢？
1、进行用户需求分析
根据销售的结果，利用大数据进行分析，可以找出用户需求较大的商品，排放在显眼的位置，或者是进行捆绑销售，能够提高成交率。
2、用户体验分析
通过不同的传感器，可以将客户的浏览记录和一举一动进行分析，预测客户的兴趣爱好，打造令客户最舒服的购物环境，极大地增加交易率。
3、精确宣传
广告几乎存在于每个角落，但是并不是所有的广告都是有效率的。因此如何让客户对商品的印象更加深刻是重点。通过移动设备、电子商务网站、门店等等，进行数据的汇总分析，可以了解客户的行为模式是什么样的，他们的喜好是什么样的，与他们互动的最佳模式是什么样的，由此确定广告形式，让宣传更加精确，深入人心。
4、减少成本
商品的供应链比较复杂，很多时候会造成不必要的浪费，因此零售可以利用大数据来进行预测。本季度会销售多少？多少的生产量是最合适的？这些信息可以改善运营，减少成本。
