在尝试应对收集和分析大数据的挑战时，小型企业可能会觉得自己陷入了困境。不过，即使财富500强的IT预算比小企业过去的十年的收入还要多，小企业也不会被这些大公司远远地甩在后面。而目前小企业利用大数据的机会从来没有这么好。多家企业已经在SaaS(软件即服务)平台上推出了大型数据收集和分析工具。这意味着小企业不需要投资昂贵的硬件，聘请昂贵的数据专家，然后自行部署复杂的算法。
但即使是SaaS大数据平台，企业仍然需要高质量的数据来帮助达成数据驱动的决策。再次，深吸一口气。虽然很多企业收集了大量的数据，但必须认识到要让信息能够为未来的分析进行正确分类。
1.交易数据
数据存储中最重要的一件事是场景数据。这些是包含多个变量的数据点。当顾客为你支付货物和服务时，企业需要知道：
- 他们消费了多少
- 他们购买了什么
- 他们什么时候购买
- 什么促销或优惠券促使他们购买
- 他们是如何支付的。
如果企业部署了正确的POS软件，将能够自动将这些信息存储在CRM(客户关系管理)软件中。虽然存储客户支付细节有些不当，但是为了方便支付处理，除了在加密的数据库中，企业可以创建一个详细的非支付工具交易数据库，以便将来进行挖掘。
2.店内运营监控
大数据分析正在改变零售商经营店铺的方式。随着企业采用部署运动传感器的安全系统，可以跟踪客户在整个商店中移动的位置。企业将无法确定哪个客户的身份，但是企业能够了解每个部门有多少客户购物。
这些数据可以用来创建可以指导员工选择的趋势。对于没有部署特定人员的小型商店，需要的只是门口的柜台。
3.在线营销分析
当客户访问企业商店的网站时，谷歌分析应该能够为每位访客提供人口统计数据。这些信息可以帮助指导企业如何准备营销活动，以及网站的哪些方面最受关注。
网站热点图可以帮助企业了解网站上每个网页的哪些部分有着最多的鼠标点击或互动。社交媒体分析可以帮助企业了解其社交媒体关注者，强大的Facebook营销工具可以帮助企业向读者反映当前的关注点。
可以从网上与企业的品牌互动收集的数据量几乎是无限的。企业明智的做法是指导在线营销团队安装和定制插件和程序，将这些数据收集并存储在安全的地方供将来分析是明智之举。
4.客户回报计划
有没有想过为什么大型超市愿意给顾客提供折扣，只需要输入其电话号码或扫描奖励卡?因为客户购物档案对他们很有价值。根据其地址和消费习惯，他们可以估计顾客的年收入。
商家需要为自己的客户创建一个奖励计划。奖励计划将通过鼓励重复购物来提高商家的整体销售额。此外，还可以获取客户级别的数据，了解客户的购买方式、时间和内容。如果商家可以与电子商务网站同步，就可以获得额外的点数，以便在网上或在网上进行最终购买之前了解客户浏览商品的更多数据。
5.第三方促销
企业可以创建多个第三方忠诚计划，并与自己的个人会员计划配合使用。例如，Shopkick在进入商店时会以积分奖励购物者，拍摄赞助产品的照片，并使用链接的借记卡或信用卡来完成参与商店的购物。
首先，许多企业这些类型的节目愿意支付费用，以促进他们的商店和产品的销售。其次，所有这些数据都可以从管理移动应用程序的公司购买，这些数据将包括参与该计划的每家商店的旅行习惯和购买习惯。
这种数据可以帮助商家更好地分析未来的促销活动和捆绑优惠。
个性化是最终目标
当企业开始建立一个客户档案时，其营销团队深入到统计数据中是很重要的。企业对客户了解得越多，其个性化推广就越有效。采用电子邮件推销，以及采用标准化的线上和线下促销现在很难有更好的效果。
当客户感觉正在谈论自己的独特需求时，企业将体验到消费水平、购买频率，以及整体客户价值的巨大增长。这将有助于将投资于大数据收集和分析工具的成本分摊到大量的客户交易中，从而创建一个数据驱动的指导系统。
总之，各种规模的商店和企业可以采集大量数据。而得益于大数据SaaS平台，企业不再需要拥有内部数据收集和分析团队。通过配置现代POS软件来收集客户的非财务数据，可以将这些数据与所有其他数据源相关联。
随着客户与厂商进行互动，从研究到最终购买，企业将深入了解如何提供个性化的报价，这是产生客户忠诚度的关键因素。随着企业的发展与所观察到的市场需求进行对话，将发现扩展或将企业的产品和服务集中在对赢利产生最大影响的机会。
来源：51CTO
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