Hadoop在零售领域中的五个常见使用案例

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       零售商如今在迎合消费者需求的过程中获得了前所未有的优势。他们现在可有追踪和分析客户行为(在线、移动还是实体店)以更有针对性的调整营销行动，提升客户体验，增加营收。如果没有Apache Hadoop，那么这一切都是不可能实现的，因为它们是目前可以得到的最好用的大数据[注]存储和处理架构。

　　以往这方面只有客户小组、店内调查、焦点小组、猜测等方法，如今又新增了社交媒体、在线搜索行为和可快捷访问的客户意见。零售商可以通过这些方法关注单个购物者，而不再是一个群体或是某一类购物者。

　　零售领域内的Hadoop应用

　　如今在零售业内已经出现了多个关于Hadoop在营销活动和定向广告中的使用案例。以下是五个常见的Hadoop应用。

　　深入了解客户

　　虽然在社交媒体的帮助下，零售商可以很容易地与客户进行沟通，但是与社交媒体相比，Hadoop的出现使得零售商与客户之间的互动变得更加容易。客户可以直接进行意见反馈，广告可根据状态和搜索条件进行更为精准地投放。Hadoop能够扫描和存储交易数据，识别客户生活周期的不同阶段，帮助零售商降低库存成本，增加销量，吸引和维持客户群数量。

　　分析品牌情感

　　产品的发布、促销、竞争对手的行动、新闻报道和实体店体验都在时刻影响着客户对品牌的认知。对于零售商来说，重要的是清楚公众对他们品牌的态度，这样他们能够有针对性地调整促销、广告、位置和相关策略。Hadoop可帮助存储和处理这些来自社交媒体网站和浏览器搜索的信息，从而提升零售商的实时洞察力。

　　让促销活动变得更具地区性和个性化

　　为了让促销活动的地区性和个化性变得更有效率，移动应用可以向根据客户数据向附近地区的客户推送符合个人需求的促销活动和特定商品广告。将定位技术和历史存储数据与实时流数据结合起来可形成一种独特的营销策略。目前只有Hadoop能够做到，其它平台还不具备这种能力。

　　优化网站

　　在客户浏览零售网站时，点击流数据允许研究人员观察和分析客户的点击习惯、交易数据和网站故障。这些信息对于优化网站升级顺序，运行A/B测试，分析购物车，理解用户购物习惯从而提升购物体验都非常有用。例如，如果发现网站的某个地方无活跃度，那么这表示要么这个部分需要IT人员关注(+微信关注网络世界)，要么它们不吸引客户，零售商需要做出相应调整。这样既解决了发现的问题同时又提升了营销业绩。

　　重新设计商店布局

　　商店布局对产品销售有着重大影响，但是对于零售商来说，客户在实体店内的购物体验难以追踪。预注册数据的缺乏让关于客户正在关注什么，客户已经关注多长时间等信息出现缺失。通常，商家雇用了许多多余的不必要人员，但销售额提升并不明显，这实际上是由产品摆放位置不佳和店内布局不合理所导致的。如今，RFID标签和二维码等传感器技术可以帮助弥补这一问题。通过Hadoop，这些信息可以帮助零售商提升客户体验，降低成本。

　　结语

　　Apache Hadoop是一种综合性的大数据存储和处理架构，其可帮助零售商提升客户体验，增加销售额，降低与库存和营销有关的成本。通过这种技术，商家可以有重点地进行促销，了解客户和他们的需求，创建定制化的购物体验让客户愉快地购物。

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