零售组织是复杂的组织，拥有成千上万的跨多层团队的员工，以及成百上千个不同的地点

竞争每天都在增加，新的市场参与者从实体店到送货上门服务不等，品牌还必须应对全渠道集成的复杂性-无缝集成不断增长的购物渠道-从在线到店内再到移动，期望他们提供一致的品牌体验，同时在所有渠道上提供个性化的体验。

零售是与生俱来的以人为本的业务，因此它已经可以很好地受到大数据思维的影响，尽管有大量可用数据，但今天的许多决定还是受到人类观察和意见的驱动，这为偏差和错误留出了余地，并浪费了以人为导向的数据分析时间，而这些时间本来可以更好地用于对见解采取行动。

零售业务的成功取决于为团队配备重要信息，使他们能够迅速采取行动

但是该行业在提供必要的工具和技术方面一直落后，零售团队经常被困于使用过时的工具，例如手动电子表格，传统技术（甚至笔和纸）来分析整个企业中的数据，在近的一项调查中，近一半的商店经理和一半以上的区域经理报告说，他们依靠老化的技术来履行其主要职责，在商店经理的心愿单中位居榜首的是更好的软件，有25％的人报告说这将对商店的业绩产生积极影响。

将大数据思维付诸实践

数据分析师具有发掘洞见的潜力，可以赢得并留住客户，提高业务效率并终提高绩效，它还可以帮助零售商发现趋势，但是更重要的是，数据科学可以确定KPI的驱动因素，从而做出更明智，更快速的决策。

考虑零售商的交叉促销营销活动

尽管进行了相同的外部促销，但某一品牌的牛仔裤的销售在一家商店增加，而在另一家商店，相同的牛仔裤的销售则持平。商店经理可能会认为这仅仅是消费者的偏爱。但是高级分析可以揭示销售量的增长与与运动鞋品牌的店内交叉促销有关，现在该可行见解可以与其他商店共享以提高销售额。

客户体验是数据科学可以支持数据驱动的决策的另一个领域

今天的决策在很大程度上受到人为偏见的影响，这是由零售所相信的，但是在了解店内问题和客户行为时，经理通常只有一半的权利，数据科学可以帮助消除这种偏见，为管理人员提供数据洞察力和实践，以量身定制地改善客户体验。

员工满意度是数据科学领域经常被忽视的领域，也是影响绩效的机会之一，在以人为成功中心的行业中，零售商必须使员工满意，企业团队可以利用自然语言处理和相关性分析来发现造成满意度低的原因，并帮助其商店解决这些挑战，提高满意度和保留率。

尽管零售业的金融和物流部门已经采用了数据分析，但是将高级大数据思维应用于商店运营仍然是尚未开发的机会领域

数据分析可以帮助零售运营主管做出更明智，更快速的决策。那些做得对的人将发现自己能够迅速赢得竞争优势，并获得赢得客户忠诚度，提高业务效率并终提高绩效所需的洞察力。