應用會員數據分析為百貨業營運效率增值

百貨業是品牌商品供應鏈的最終站，目前大多數的百貨業者仍維持傳統營運模式，雖擁有大量的消費者行為數據，多數決策卻都以經驗和直覺而非參考數據分析作為依據。主因在於數據零散導致無法有效整合與分析客群及消費行為、精準行銷，將對的資源投入於對的地方。

近年來由於行動網路興起，迎來全通路的時代，顧客有更多的數位化或實體管道頻繁地接觸或購買產品，因此百貨業者無法僅透過單一通路掌握顧客的消費行為。唯有將通路資訊整合，360度全面檢視消費者行為，進而分析與歸納，才可提升零售業對消費者之掌握度。

同時，零售4.0的新思維中特別強調客戶體驗，如何為顧客提供令人驚艷的個人化消費體驗，並強化與其互動交流的關係，已成為吸引消費者的主要課題。有鑑於此，如何提升資訊品質，並妥善整合跨部門與跨系統之資訊，都將會是大數據時代零售業亟需重視的工作。

數據的蒐集與整合

「一致性」與「即時性」都是影響資料整合和分析的關鍵因素

客群樣態 / 顧客分群分析

透過客戶分群，將行為模式相近或是特徵類似之顧客獨立出來，便能針對會員進行分群，例如忠誠會員、高貢獻度會員或是流失會員。在了解不同客群的會員的特徵後，便能夠將行銷與研究資源有效的分配或是集中於某類型客戶上，依照不同的會員群體制定不同的行銷策略。

預測分析

從海量數據中挖掘出特點，透過建立統計模型搭配適當變數，從而預測未來的消費行為。

視覺化分析決策

透過統計預測模型分析海量資料，以簡潔易懂的視覺效果呈現結果，讓高階管理階層迅速解讀出分析和預測結果並挖掘出其中的潛在機會，這也是成熟的數據導向企業的必備條件之一。