有没有发现零售业做到今天已经越来越着重于精准预测客户的需求，以便让顾客更轻松容易的选择商品。而如何能精准的预测客户的需求，大数据顺势而生。

    想要精准了解顾客需求，就要打通顾客线上线下的数据体系，全面收集数据，消除渠道壁垒，识别合并同一个顾客的所有信息和数据。分析出顾客的风格偏好、连带偏好、消费水平、购买时间等等。零售企业要分析顾客的这些数据加以分析利用，形成可直接利用的数据指标，再来分析预测需求，从而为顾客提供在任何一个时间、接触点的连贯性的个性化服务体验。

    企业通过大数据结合现有的情况来对顾客做出行为预测。比如，现在到了夏季，要上新款，因此每日运算的重点就是上架新款匹配顾客需求预测，然后筛选出目标顾客，根据顾客价值数据来做促销优惠规则，做好针对他们的促销方案，生成列表。而到了秋季夏装季末清仓，就要分析每个款的售罄状况，通过尺码、颜色、风格等匹配顾客需求，筛选出目标顾客，再根据顾客价值数据指标和促销优惠规则，生成执行列表。这时候，零售企业需要从微信、电话、短信等方式与顾客接触，推送他们潜在的商品信息，最终达成购买。

    很多企业通过消费者历史消费数据生成顾客价值数据，筛选找到目标顾客后，有针对性的做一些门店的促销活动，然后根据顾客反应来判断促销效果，调整促销方式。在这个过程中，要注重顾客的反应，充分挖掘顾客价值，拿到精确的顾客需求数据以后，再让顾客价值增值。根据效果来改善商品，并及时响应细分顾客群的需求，不仅能直接拉动销售，还能让需求进一步增值。

    总的来说，大数据之于零售业无非就是三个步骤：全面收集数据、根据数据预测顾客行为需求、根据数据有针对性的做促销活动。