商业数据分析的典型方法
数据对于商业中的决策者来说非常重要，不同领域的企业都在寻求利用数据的最佳方案。零售领域发展非常的迅速，数据的应用也相当全面，例如零售商会分析数据并发展特殊的客户画像，以了解零售商的痛点，对大数据的全面分析甚至可以影响与操纵客户的决策。
下面我们简单介绍一些零售业分析中采用的典型方法。
1.3.1 推荐引擎
推荐引擎对零售商来说非常重要，可以作为用户行为预测的工具，零售商倾向于使用推荐引擎作为影响客户购买决策的重要方式，此外，商品推荐一方面使零售商能够提升销售额，另一方面还可以主导消费趋势。推荐引擎就可以根据客户的偏好计算出商品相似性指数，从而相应地提供商品或服务的推荐。
推荐引擎利用大量的数据筛选来获取有价值的商业洞察。通常，推荐引擎使用协同过滤或内容过滤的模型来实现，主要考虑客户过去的行为或一系列的产品特征。例如人口统计数据、消费偏好数据、先前购物体验等，都会被纳入模型中。
1.3.2 购物篮分析
购物篮分析被视为零售业中数据分析的经典方法。零售商多年来一直从该方法中获利，这个过程主要取决于梳理客户交易历史数据。消费者未来的决策和选择可以通过这个工具进行预测。挖掘篮子中的产品以及客户的所有喜欢、不喜欢和预览记录，从而有助于零售商在货架管理、价格制定和内容放置方面的决策。
购物篮分析通常通过规则挖掘算法进行，需要事先将数据进行处理，转换成以订单为基础的格式，在此基础上，建立产品之间的关联联系，并且进一步应用关联规则进行分析，这些分析有助于改善零售商的发展战略和营销技巧，从而极大的提升营销效果。
1.3.3 保修分析
零售领域中的保修分析包括监控保修索赔、检测欺诈活动、降低成本和提高质量等。该过程涉及数据挖掘和文本挖掘，从而实现识别索赔模式，并通过细分分析将数据转换成可以执行的实时计划和建议。
通常保修分析可以使企业专注于检测保修索赔中的异常情况，尤其是对于互联网数据平台，可以加快保修索赔的过程。
1.3.4 价格优化分析
为客户和零售商提供合适的价格是优化分析的优势。价格形成的过程不仅取决于生产的成本，还取决于客户的消费力和竞争对手的报价。数据分析工具将这个问题提升到一个新的水平。该方法先假定客户对价格变化是敏感的，使用实时优化模型，零售商有机会吸引客户，保持关注度并实现个人定价方案。
价格优化工具从多个渠道来源获得数据，能够定义价格的灵活性，并且考量位置、客户的个人购买意愿、季节性和竞争对手的定价等因素，计算极值和频率表等，以进行预测变量和利润响应的变量评估和最优分布等。
1.3.5 库存管理
库存管理是指在紧急时能够使用的库存，以供将来使用。零售商的目标是在适当的时间、适当的条件下、在适当的地方提供合适的产品，为了实现这样的目标，零售商必须对库存和供应链进行深入的分析。
机器学习算法和数据分析平台，可以挖掘各要素和供应链之间的模式与相关性，通过不断调整参数，算法可以算出最优的库存和库存策略，分析师可以发现合适的模式，并制定合理的销售策略，以及优化物流管理等。
1.3.6 选址分析
商业选址是企业经营模式对场地的具体要求，同时也反映了商业企业经营策略、开店能力、扩张能力等。招商工作不仅仅要了解对象的具体门店要求，还要了解对象的发展策略和扩张意图，只有这样，才能完成招商任务，并达到物业价值最大化，经营持久化，业态租金的均衡化，其中比较有名的就有星巴克（Starbucks）选址策略。
数据分析对解决选址类型的问题非常有效，通常为了解决这种类型的问题，需要进行大量的分析。数据分析师在探索客户数据时，会非常关注人口的相关因素，其中邮政编码和地理位置为分析市场潜力提供了基础。此外，分析师还可以对零售商进行网络分析，期望能够通过连接所有这些关联点而找到最终解决方案。
1.3.7 情感分析
情感分析不是零售行业的新工具，随着数据科学开始流行，它的金钱和时间成本已经降低很多。数据分析师可以通过从社交网络和在线服务反馈收到的信息来进行品牌与客户间的情感分析，社交媒体资源也相对容易获得，这就是为什么在社交平台上进行分析要容易得多。
情感分析使用语言处理来跟踪客户的积极或消极词汇，这些反馈成为服务改进的背景。分析师在自然语言处理，文本分析的基础上进行情感分析，以提取正面、中性或负面的情绪。算法会分析所有有意义的词语，被发现的情绪都会属于某些类别，最后的输出是类别的情绪评级和文本的整体情绪表现。
1.3.8 品类分析
品类分析已成为零售业务的重要环节，这类分析包含了增加产品销售和推广的绝大多数活动和战略。它有助于通过各种渠道影响客户的决策过程，商品轮替有助于保持产品的新鲜和更新，精美的包装和品牌保留了客户的注意力，增强了视觉吸引力。
此外，品类结构优化是对品类定义阶段定义好的品类分类、品类角色，经过一段时间的实际运营后，对相应的指标达成情况进行综合评估，对品类定义直到单品构成的一个改善优化过程。经常被简单地理解成商品的淘汰过程，这种认识具有片面性，因为这样做的结果不是品类结构的慢慢优化，极有可能导致品类不断的缩小。
1.3.9 生命价值预测
在零售业中，客户生命价值是客户在整个客户与公司业务关系中对公司的利润总值，可以获得客户生命周期中的两个重要指标：历史销量和预测销量。所有预测都是基于客户最近交易的历史数据进行，品牌的客户生命周期也是这样进行，其中比较典型的是基于客户生命周期的LRFM价值分析。
通常，客户生命价值模型收集、分类和清理有关客户偏好、消费、最近购买的细节和行为的数据，处理完这些数据后，我们可以得到现有客户和潜在客户价值的线性方程。该算法还可以发现客户特征与其选择之间的相互依赖关系，此外统计方法的应用还有助于确定客户的购买模式。
1.3.10 反欺诈分析
反欺诈的检测是零售商的挑战之一，欺诈检测的主要目的是为了防止经济损失。客户可能会遭受退货和交付类型的欺诈、权利滥用、信用风险等，这些案件只会破坏零售商的声誉。一旦成为这种情况的受害者，可能会永远破坏客户的宝贵信任，因此保护公司声誉的唯一有效方法是比欺诈者领先一步。
为欺诈检测而开发的算法不仅应该识别欺诈并杜绝其发生的机会，还应预测未来的欺诈活动，这就是为什么深度神经网络被证明是有效的原因。应用常见的降维法来识别隐藏的规律，并用来标记活动和欺诈的交易，在某种程度上提高了零售商保护客户和公司的能力。
1.3.11 留存分析
留存分析是一种分析用户参与活跃程度的模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为，它是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法，可以帮助回答以下问题：
- 新客户在未来的一段时间内是否完成了你期望完成的行为？
- 改进新注册用户的引导流程，改善用户注册后的参与程度，如何验证？
- 改善产品功能是否有效，如新增邀请好友功能，是否有人因此而多使用产品？
标准的留存分析模型具有灵活条件配置——根据具体需求筛选初始行为或后续行为的细分维度，针对用户属性筛选合适的分析对象。留存分析具有如下的价值：
第一，留存率是判断产品价值最重要的标准，揭示了产品保留用户的能力。
留存率实际上是一种转化率，即由初期的不稳定的用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户，随着统计数字的变化，运营人员可看到不同时期用户的变化情况，从而判断产品对用户的吸引力。
第二，宏观上把握用户生命周期长度以及定位产品可以改善之处；
通过留存分析，可以查看新功能上线之后，对不同群体的留存是否带来不同效果，可以判断产品新功能是否提高了用户的留存率，结合版本更新、市场推广等诸多因素结合，砍掉使用频率低的功能，实现快速迭代验证，并制定相应的策略。
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