資訊民主化和快速訪問互聯網使大多數市場變得透明並極具競爭力， 從而改變了大多數市場。 價格和銷售廠商的比較方法類似於經濟學教科書中描述的那樣， 而達到這種平衡只是幾次點擊即可。
但是， 當價格不再是優勢時， 企業就需要創造吸引和留住客戶的新方法， 而這些方法與經驗密切相關。 這是大資料發揮作用的地方， 通過利用商業智慧諮詢就能提供必要的見解。
SMART的方法
企業管理人員習慣于SMART目標系統來定義可實現的目標。 而作為縮略詞， 只需稍作修改， 就可以用來記住使用大資料進行零售的主要好處。
(1)具體(Specific)
(2)測量(Measure)
績效管理就是定義正確的關鍵績效指標(KPI)。 大資料通過允許將非結構化資料提煉到KPI中， 帶來了全新的維度。 在這個新工具的幫助下， 企業可以在這些產品和服務進入市場之前發現趨勢， 並相應地調整報價。 例如， 與某個熱門電視連續劇有關的某些搜索字詞的流量很高， 可能表明該主題的商品具有很好的領先優勢。 從他們的個人資料中添加有關使用者的資訊， 縮小範圍， 尋找出最好的銷售產品。
(3)分析(Analysis)
使用大資料進行分析以提高零售行業知識， 並能夠在多個層面展開：
•客戶分析 - 通過這種分析， 企業可以瞭解自己的客戶習慣的轉變， 找出他們真正想要的激勵， 以此來褒獎他們的忠誠度，
•庫存分析 - 未利用的庫存是企業最重要的資源浪費。 通過大資料獲取有關庫存、最佳/最差表現產品的所有資料， 並通過查看趨勢來做計畫。
•價格優化 - 價格不再是選擇特定零售商的主要原因， 但是如果顯示的價值比企業的競爭對手的網站上看到的要少， 那麼動態優化就會產生影響。
•行銷 - 查看由Google Analytics(穀歌分析)或Facebook Insights等免費平臺提供的資料， 可以讓企業瞭解客戶， 以及他們的行為和偏好。
(4)相關(Relevant)
要將大資料轉換為大業務， 企業需要選擇那些長期提示客戶行為的見解。 回答這個問題的相關因素是：這些資訊是否有助於某人採取更好的行動?
自助維度通過給予第一線員工一些權力， 來增強特定組織的資料的相關性。
(5)時機(Timing)
顧客喜歡購物， 而像天氣這樣簡單的事物可以提高或減少銷售。 例如， 比薩連鎖店曾根據雨量預測向客戶發送優惠券， 而連鎖酒店通過查看取消的航班來提高預訂量。
時機意味著客戶準備聽取企業的意見， 並在擁擠的廣告空間裡導航時， 企業就要給客戶一些適當的激勵。 即時的演示和行動將會提供真正的競爭優勢。
在藝術與科學之間的零售行業
幾十年前， 當分析只在月底甚至季度發佈時， 數位只是一種瞭解零售代理技能的方法。 現在， 這些數字正在決定企業如何進行銷售。 人們可能會說這不再是一種說服的藝術， 而是關於推銷的科學。
利用大資料進行零售業的挑戰
大資料最重要的問題是從資訊海洋中選擇正確的指標並創造一個連貫的敘述。
第二個挑戰與資料的準確性和清潔度有關。 使用大資料的人工智慧模型要與輸入系統的資訊的基本品質一致。 從不同來源提取的不同集合或類型的資料需要在技術上可行。
第三， 在操作可能包括個人資料(如銀行交易和家庭住址)的客戶資料時， 安全性仍然是主要的問題。 旨在使用這些集合來提供個性化體驗的系統應該使用加密和資料保護等安全措施。 此外， 定制背後的演算法預期會使客戶關心， 而不是跟蹤。 而一流周到的服務與無所不在的監控可能只有一線之隔。
企業是否準備好處理3V?
大資料是由3V定義的：數量(volume)， 速度(velocity)， 種類(variety)。 在全球化時代， 這樣的特徵可以很容易地用來描述零售行業。
由於無庫存的商業模式， 開放的邊界， 以及網上銷售， 提高數量(volume)主要取決於說服客戶的能力。 而速度(velocity)則來自不同時區的全天候工作時間表， 如果零售商想更好地銷售， 就不能再以朝九晚五的工作週期運作。 大資料甚至可以告訴企業， 其目標客戶的最佳時間是多少。 種類(variety)體現了庫存類型、客戶概況或客戶對公司的期望組合。
使用分析來使所有這些部件一起工作不再是一種選擇， 而是一種生存工具。