零售業是最傳統的買賣雙方互動平臺。早在電子商務和移動商務崛起前，零售商們就以別出心裁的產品陳列，極具競爭力的價格和有效的銷售技巧吸引了眾多買家。隨著科技的發展，現代技術正逐漸滲透進傳統零售業。
2017年，零售業僅僅在美國的總銷售額就超過了5萬億。為滿足日益增長的需求和提供更優質的用戶體驗服務（86％的客戶表示他們愿意為更好的購物體驗支付更多費用），傳統零售業逐漸向技術化轉型。
大數據和零售業
零售企業常面臨的大數據技術難點，包括：
1.確保數據準確度
一旦引進大數據技術，零售商們的首要任務就是確定究竟收集什么數據。只要是有數據的地方，就會有很多和實際業務訴求無關的多余數據。例如：與客戶付款方式密切相關的是他們交易的金額。由于單人單次交易可能涉及多種付款方式，零售商還需考慮如何準確識別以區分。再比如：研究客戶購買的商品時，如果客戶突然改變了常規付款方式，使用了親戚的信用卡進行購買，那么零售商很可能因此遺漏收錄這位客戶本次購買商品。由于客戶行為的難以預測性，零售企業在應用大數據技術時，一定要盡力確保所收集的數據都是自身業務確確實實需要的。
2.融合多渠道數據
即使是中型零售商，也通常配置至少如下三個軟件：管理庫存，前端交易數據存儲和客戶關系管理（CRM）軟件。由于不同軟件數據存儲格式的差異性，想要融合各個數據存儲系統中的數據，從而進行統一分析，著實是個技術難點。盡管數據倉庫技術（ETL）已在嘗試抽取和交互轉換，但融合多元渠道數據目前仍是零售商面臨的一大挑戰。
3.確保數據合規
即使是一個正在考慮引進大數據技術的歐盟零售商，也明白GDPR（通用數據保護條例）對大數據應用的影響。數據合規性和數據安全，是零售商必須面對的兩大挑戰。從加固服務器防火墻，到執行重復滲透測試，再到內部安全審計，確保數據安全已成為零售企業必不可少的工作內容。鑒于數據泄露現象猖獗（例如： Equifax最近就發生了這一問題），確保數據安全是零售企業成功應用大數據技術的必要前提。
4.儲備大數據技術人員
應用大數據技術并非易事。每一個需要收集數據的節點（例如：通過眼睛掃描儀追蹤客戶目光來識別客戶瀏覽的商品，或者在庫存管理軟件中更新商品出入庫記錄），都需要人工運維的投入。技術人員若不具備相應專業技能，那么所收集數據的準確性也將難以保證。
5.及時給出商業洞察
一款大數據軟件可以幫助零售商抽取，交互轉化，加載數據（ETL），甚至可以從紛雜數據中分析出規律和趨勢。盡管這些功能點的設計初衷很好，但實際應用中，產出分析結果的效率，可能無法滿足零售業的時效性。零售業信息快速迭代的特點，需要大數據技術快速提供商業洞察，以留有充分時間給后續的具體落地執行。然而，商業洞察分析往往需要經過多次董事會會議和審批周期，花費大量時間才能最終成型。對此，有些人提出使用“實時”大數據解決方案，但配置“實時”洞察任務技術上也將花費不少時間。
6. 贏得客戶信任收集更多數據
人們總喜歡抨擊那些為商業利益而收集數據的所謂大公司。此類行為一旦被揭露，便會立即成為零售商們的公關噩夢。因此，在采取必要措施確保數據安全的同時，零售商也必須確？蛻羰跈嗵峁┑膫人信息僅限于以安全可靠的方式，服務于客戶自身。
結語
挑戰越大，機遇越大。HBR的一項研究表明，使用數據分析搭建“全鏈路體驗”的公司，其股價最高上漲8.5倍之多。甲骨文公司的一份報告稱，大數據技術可助零售商提高60%運營利潤。如果開發人員和數據科學家們在應用大數據技術時三思而后行，那么上述種種困難和挑戰都將迎刃而解。畢竟，大數據技術將引領下一波技術熱潮，如果您從事零售業，那么大數據分析絕對是幫助您解密客戶行為的最佳解決方案。