顧客的採購或者購買行爲比本身靜態描述他們的精準小數據更加重要,這一點我之前的文章就反覆提到過，這次我們開始討論幾個案例來加深大家對大數據的認識。
這次主角是一家經營O2O的母嬰用品的電商企業，姑且稱爲“XX母嬰”，10年間“XX母嬰”已經發展到400家直營店的電商企業，開始時他們就重視收集數據信息，更多的是關於產品的信息，比如庫存、銷售數量、利潤等傳統的數據。到了現在大數據時代，這些數據顯得太單薄支持不起企業未來的發展決策，“XX母嬰”的老闆開始意識到潛在的問題，並且開會說“如果我們不把客戶的需求更精準地摸清楚，更好的爲他們服務，否則他們就會流失”，於是公司管理層達成共識，必須提高個性化服務，藉助大數據才能讓企業鞏固市場優勢從而脫穎而出。
於是經理們更加註意收集客戶和消費者的信息，大多數數據信息都是非結構化，比如派專人收集APP、微信、微博、社區上的評論等，來源多種多樣，都是不太精確零零碎碎地信息，就需要後面專門花力氣進行梳理和過濾。結果是“XX母嬰“比過去更加了解了消費者和顧客的需求。比如 一位母親投訴奶粉引發寶寶的脹氣，通過數據分析，“XX母嬰”發現其實是奶瓶選擇不當造成的，還有，通過對非結構數據的分析“XX母嬰”可以判斷一個媽媽是母乳餵養，這是“XX母嬰”就不會推薦奶粉而是推薦吸奶器。例子表明，“XX母嬰”通過大數據分析比過去更好的判斷出顧客真正需要的是什麼，進而改善客戶服務的體驗。
對“XX母嬰”來說大數據並不是強調細節多麼準確，而是要求整體上準確，一個顧客一次購買三罐奶粉，她有可能自己用，也有可能是送朋友，大數據沒有辦法精準判斷，所以靜態的小數據作用不大，動態的大數據才重要。過去“XX母嬰”一直認爲媽媽們都喜歡整箱購買奶粉，但通過數據分析，發現媽媽並不喜歡一次購買這麼多奶粉，原因是怕過期壞掉，而是每次購買2-3罐，於是“XX母嬰”在促銷設計上作出了改變，原來整箱纔會打折，現在購買兩罐就會有折扣，而且保證是最新鮮的。通過數據分析“XX母嬰”清楚顧客最希望在什麼價位購買什麼樣的產品，於是“XX母嬰”承諾”我們能夠生產同樣質量的商品，而且保證消費者花費是最低的“眼下“XX母嬰”希望藉助大數據，把實體店的潛力最大化的發揮出來，真正實現服務的B2C模式。如果是門店的老客戶，“XX母嬰”的銷售人員對顧客可以展開有針對性地服務，當顧客走進店裏，手機APP就會和店裏的WiFI連接，通過後臺系統銷售人員就馬上知道顧客的信息，直到他想要什麼牌子的產品，哪一種類的產品，什麼價位，並有針對性地開展服務。
“XX母嬰”在母嬰領域通過大數據運用最大程度滿足顧客的個性化需求，這在零售行業幾乎沒有，未來必定讓“XX母嬰”在它所在的行業保持領導優勢。
