随着疫情持续扰动消费市场格局，过去两年来，零售业在多重挑战下思危谋变，加速向数字化、智慧化发展。今年“618”期间，京东物流利用系统算法、供应链计划与多层级的库存前置，在超过200个城市实现了最快分钟达；同时，为商家提供量身定制的大促前-中-后期运营计划与分仓建议，助力商家实现更快的商品周转，确保消费者享有与平时一致的稳定购物体验。

　　京东的案例体现了零售业如何利用数据分析、物联网、人工智能等技术，实现收入增长的同时为商家和消费的人提供更优质的体验。而这只是零售企业进化路上必经的关卡之一。放眼当下，疫情的常态化、新兴技术的演进、消费者需求的变化为零售业带来诸多不确定性因素。在这场新旧参与者必将经历激烈分化、重组、重生的竞争中，真正宝贵的资产是数据——以及挖掘、提炼、分析、洞察数据并将之充分活用的能力。

　　当“上云用数赋智”成为绕不开的命题，慢慢的变多零售商意识到将新兴智慧技术充分融入业务运营的重要性。打通线上线下、各部门、业务链条各环节的数据，让数据成为企业系统中畅通流转的血液和商业智能的重要源泉，让每一个关乎成败的商业决策真正由数据来支撑和驱动，让我们消费者在这场变革浪潮中充分享受数据引燃的更便捷、更贴心、更丰富的消费体验。

　　近年来，消费者的消费行为和消费心理产生了极大变化——许多消费者不仅在购物渠道方面从线下转移到线上，其购物频率和对于品牌的忠诚度也发生了变化，而消费需求更是日趋分层化、多样化和个性化。如今的零售商，需要及时探知和掌控更多变数，方能精准预测消费者行为，精细化管理供应链，不断降本增效，持续优化消费体验。

　　事实上，数据正在成为零售业创新发展的源泉。以高级分析的典型应用场景——需求预测为例。为了可以获得精确到商店/SKU（stock keeping unit，库存量单位）层面的每日商品需求预测，零售商需要运行十分庞大的模型量——一家拥有3,000所商店、40,000个SKU的零售商，每天需运行1.2亿个模型，才可以做到对每个SKU进行精准预测；如果增加更多的客户体验和运营指标，每天需运行超过2.5亿个模型。

　　由此可见，零售商在获取数据驱动的商业决策的过程中，面对的数据量、工作负载、以及随之而来的连带问题都相当复杂繁重。面对多重挑战，零售商亟需一体化解决方案，能够高效、稳定、系统地将难点逐一攻破，提升大规模数据分析水平。

　　面对快速变幻的零售业格局，全球领先的零售商已经行动起来。Loblaw是加拿大最大的零售商，近年来着手业务转型时面临四大痛点：一直上升的IT成本、对供应商的依赖性、反应缓慢以及遗留架构。2020年，Loblaw选择与Teradata天睿公司合作，将Teradata Vantage平台部署到公司分析环境的核心。利用Teradata解决方案，Loblaw将关键应用程序和数据库技术迁移至云端，在多云混合（谷歌云+微软Azure云）模式下运营，降低了数据存储成本，提高了云端敏捷性。

　　除了Loblaw，作为世界上最大的麦当劳特许经营商，Arcos Dorados（以下简称“Arcos”）也选择与Teradata天睿公司合作。Arcos采用Teradata IntelliCloud™，对超过2,200家餐厅的销售数据和超过90,000名员工的人力资源数据来进行持续分析，从而预测销售吞吐量、人力资源需求，进行营销归因，并实现库存优化以及收入和利润最大化。Teradata平台的高度可扩展性和高级分析能力，助力Arcos实时制定智慧决策，满足瞬息万变的消费者需求，实现可持续增长。

　　以上两家公司的敏捷行动，只是全球零售业的一个缩影。近年来，世界各地的零售商纷纷加快数智化能力建设，特别是尽快完善云上布局。在此过程中，不少首屈一指的零售企业——耳熟能详的如可口可乐、百威英博、家乐福、麦德龙、日经等品牌，均选择与Teradata合作，先人一步利用数据创造未来。

　　Teradata依托旗下Vantage平台现代化的数据管理和分析架构，整合分析、数据湖和数据仓库，帮助零售企业构建真正敏捷、无壁垒的数据ECO，管理海量数据资产，不仅支持我们的客户卓越运营，更为他们的用户带来优越的智能化体验。

　　针对B端卓越运营这一目标，Teradata新零售解决方案融合人工智能、机器学习、深度学习等技术，帮企业客户改善以下四大方面：

　　· 供应链管理：通过一系列分析技术获得供应链协同视图，实现供应链内各环节透明化，使得所有参与者能够同步执行优化库存与补货策略，提升供应链运营效率。

　　· 财务管理：利用需求规划和分层预测技术，准确预测消费者需求，使库存投资与消费者需求保持一致，从而优化资源配置，实现利润最大化。

　　· 商店管理：对店面销售额、员工活动、顾客店内移动线路等数据来进行深度分析，评估人员配置水平，获取提升员工效率并优化店面布局的建议。

　　· 营销管理：从两方面提高销售转化率——利用模型分析为顾客提供个性化的优惠券推荐；通过客流流动线D分析，优化促销产品在店内的摆放位置。

　　针对C端提升消费体验这一目标，Teradata解决方案基于大数据和高级算法实现以下两大层面的提升：

　　· 会员管理：通过对现有客户群的偏好和行为倾向等数据来进行分析，提供实时优化的、个性化的营销方案落地，增加购物转化率。

　　· 个性化推荐引擎：基于模型工厂、标签体系和推荐规则，建立智能产品推荐引擎，结合电子渠道客户旅程，实现精准化营销，提升营销收入与客户体验，实现数据变现。

　　从连锁商超、餐厅、便利商店、药房再到更多场景，在新零售业态一直在升级下，更加智慧、便捷、贴心、美好的消费体验正逐步成为现实。新一轮的行业变革由数据驱动，驾驭数据的能力无疑是企业制胜的关键。多年来，Teradata携手世界各地的零售商加速数智化转型进程，以技术专长和丰富经验全力支持零售业数智化转型，在充满不确定性的今天，助力更多企业客户从容迎接美好明天。

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