预测往往发生在事情发生之前

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顾客在一次商店访问中就能产生数千个独特的指标，这些指标由各种摄像头和传感器捕捉。通过分析这些数据，人们可以了解顾客将要去哪里，究竟是什么吸引了他们的注意力，他们如何做出产品决策，需要多少时间来做出决定，以及他们是根据清单还是冲动购物。这些数据可用于布局规划和开发促销活动和材料。

这也能防止盗窃。例如，通过分析顾客的肢体语言、面部表情以及他们在商店周围的动作特征，系统可以向保安或商店工作人员发出警告信号。

大数据分析可以预测某些类别的趋势和需求，并据此制定采购和供应计划。许多可能影响需求的因素都被考虑在内，例如销售信息、社交网络中的消息、搜索请求、当前经济形势，甚至天气状况。

零售商可以预测趋势，在需求开始增长之前开始开发和交付新产品线，消费者将始终能够以更实惠的价格找到符合其期望和品味的合适产品。随着数据将消费从生产者转移到零售商，零售业将决定未来的全球消费趋势。

与客户互动的新层次
通过跨平台分析消费者的行为和购买历史，可以为每个特定客户提供明确的建议和最相关的产品。这可以提高客户忠诚度和他们对特定供应商的亲和力。

例如，超市连锁店 Target 开发了一种识别孕妇的机制，通过分析她们的日常购买行 喀麦隆客户电子邮件列表 为和细微但典型的变化。其中一个迹象可能是女性开始购买不含调味剂的维生素、个人护理或清洁产品。通过分析大量孕妇购买数据，Target 学会了确定预产期。通过对客户的详细分析，Target 有效地完善了他们的广告活动，了解了特定时期女性的需求。

费用优化与商品成本降低
实时监控趋势、需求、需要和竞争对手活动的能力为零售商提供了基于实际市场情况而非假设的洞察力。公司可以就订单和交货做出决策，并更快地建立高效的运营供应链，从而降低采购和存储产品的成本。这降低了商品成本并提高了最终的毛利率。

有了这些数据，供应商将能够准确预测每个消费者今天、一周、一个月或六个月后会购买什么。这将促进整个商业模式的质变——从优化采购到降低商品和广告成本。这对买卖双方都有利。零售商将不会浪费存储空间，也不会把不太可能出售的商品堆满货架。他们将能够更好地定位广告，并了解必须生产哪些产品才能满足需求。买家将忠于那些价格优惠、商品种类齐全、广告贴切的零售商。