“大數據”一直受到中國企業家的追捧。他們高度重視大數據帶來的益處，但一旦涉及將“大數據”的應用融入到公司運營中并輔以必要的資金支持時，公司就很快發現其開展的難度，因此，許多公司對大數據仍持觀望態度。目前，在中國，成功運用大數據的電商公司屈指可數。其中值得稱道的當屬阿里巴巴對于大數據的運用。今年剛剛過去的雙11的銷量達1207億元，創歷史新高。這驚人數字的背后，作為技術支撐的大數據功不可沒，今年，整個大數據在個性化上全面進行應用，實時進行準確運算，將訂單的處理和支付能力升級，完成快遞網絡的全面信息化。最終實現每秒上萬筆交易的準確完成。 

曼哈特公司認為大數據確有裨益，但并不是所有企業都能成功掘金大數據；只有那些富有遠見、重視系統且敢于投資的公司才會有所斬獲。曼哈特公司相信，對于零售業而言，有三個重要戰略可幫助電子商務成功運用大數據。

1. 正確理解大數據

不必糾結于大數據到底是什么，試圖計算出多少數據才算大數據是不明智的。首先，沒有確切的數字或數量級可用作數據量的分界線，因為大數據不在“量”，而在“全”。通過對全面數據的分析可以發現相應的趨勢，進一步預測未來。想要掌握大數據，必須具備“大數據”的思維模式，即關注于那些已幫助完成了某項任務的數據。從龐大的歷史數據中尋找規律，從而預測未來；或者找出有關因素，對搜索最佳數據的系統進行改善，獲得正確數據取得最大利益。

2. 如何獲取大數據？

大數據被炒熱和巨無霸企業在其中獲得的巨大商業價值密不可分，但這并不意味著大數據是只有大公司才買得起的“獨有玩偶”。小公司也能擁有自己的“大數據”。雖然大多數電商企業仍處于起步階段，但它們也可以收集數據，挖掘優秀人才幫助做出更加明智的決定。數據分析可以從小數據開始、效果立竿見影，隨后發展成為大數據。即使一家小咖啡廳也能通過探尋顧客的飲用習慣、信用卡記錄以及在線定位設置而建立自己的“大數據”。

盡管中小型企業還未完全配備企業先進的大數據線上工具和模式，但他們仍能從本公司歷史數據中找出規律。例如，有了一兩個月推廣促銷活動的歷史數據后，服裝電商公司就可以開始分析各個品類的銷售表現情況，掌握一周或一個月內的最暢銷和最滯銷的銷售品類信息，同時清楚了解長期內的平均增長率和復合增長率。這樣的數據分析方法能提供產品銷售額和產品銷售表現的衡量指標，從而找出產品銷售模式和趨勢，做出下一步商業決策。這樣將幫助企業實現更大的銷售額，同時，無論有無市場推廣活動，都可以監控產品的銷售表現。

3. 整合零售策略與大數據

從企業的角度來看，大數據的最大價值在于零售策略與大數據技術相結合。目前，由于消費者對于他們所希望的購物時間與購物方式的要求越來越高，現代零售業已變得愈發復雜。因此，零售商需要更加聰明地來服務顧客，更加靈活地選用庫存和配送訂單的地點，更加明確如何使用搜集到的顧客數據進行線上線下的交叉銷售和追加銷售。為了達成這一目的，零售商需要借助一個定制軟件來制定以顧客為導向、基于數據的策略，以便于為顧客提供個性化服務。

此外，企業必須將零售策略與數據分析最大程度地相匹配，保證銷售計劃的實現。大數據最大的特點之一就是在于能夠高速更新和處理信息。根據這一特性，商業數據一旦生成，就可以進行相應策略的制定，幫助公司贏得時間與空間調整市場策略，以最充分地發揮自身優勢。這就像防洪預警：上游一旦有所警示，下游就應立即作出回應調整。例如，涉足線上的傳統零售商，在一組貨品的15分鐘促銷時間內，往往會準備三套應變策略，以確保商品按計劃銷售。 

通過整合零售策略和大數據，企業將能夠吸引更多消費者、為他們提供定制化服務，從而提升產品銷售表現、增加銷售額，進而擴大收益。