追隨每個消費者美麗的腳步--另一隱蔽戰場：通過大數據，尋找人類的消費基因圖譜。

　　商業仿真和預測

　　運用大數據仿真實驗室，發掘新的顧客需求，大數據技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，通過仿真模型來預測顧客的需求，研究不同地區、不同消費社群的不同促銷方案，哪種最有效，哪種投入回報最高。

　　一個經典的“預測未來”案例來自在數據領域久負名氣的ParAccel。它最成功的案例之一是向美國執法機構提供不少犯罪數據，并對15000個有犯罪前科的人進行跟蹤，從而向執法機構提供了參考性較高的犯罪預測，所以ParAccel也被成為“犯罪的預言者”。

　　數據銀行

　　未來，大數據可能成為最大的交易商品，完成跨界的合作。每個零售企業每天掌握每個供應商和顧客海量的、真實的交易數據，它們可以根據這些大數據，開發很多創新業務，進行商業模式、產品和服務的創新，可向一些大供應商提供數據分析業務、向顧客和小微供應商提供數據銀行業務。

　　亞馬遜為了精準消費者，最近發布了“需求方平臺(Demand Side Platform，DSP)”，這個引起了廣告商的高度興趣，廣告商可以在“需求方平臺”競標網站的閑置廣告空間，而競標標的包括廣告版位，以及符合特定條件的消費者。

　　假設一位有意購買籃球鞋的消費者，他進入亞馬遜旗下的服飾與鞋類網站Zappos尋找合適商品，連串搜尋軌跡會以cookie(瀏覽器儲存在電腦中的文件夾)的形式如實記錄在用戶的瀏覽器里。之后，他又前往體育節目網站ESPN，若ESPN的廣告與亞馬遜“需求方平臺”相連，平臺就會自動解碼cookie，知道他曾經打算買籃球鞋。若“恰巧”體育用品廠商正在平臺競標“Zappos網站搜尋籃球鞋的用戶”，并由出價最高的耐克得標，這位用戶就會在ESPN頁面上看見耐克廣告。

　　數據開放服務業務

　　零售企業不能再封閉發展，要建立未來可持續發展的生態系統，就要持續推動數據開放和共享，建立與各種垂直的或水平的社交媒體、跨界的合作伙伴或異業聯盟，與自己現有的和潛在的全球供應商、第三方軟件開發商、第三方賣家平臺、銀行的數據合作，確立科學的數據標準和API(應用程序調用)接口，以保證數據質量和可用性。

　　社交媒體監測平臺DataSift發現:推持(Twitter)上每一次情感傾向的轉向都會影響臉書(Facebook)股價的波動，延遲情況只有幾分鐘到20多分鐘，它成功預測臉書(Facebook)上市當天股價的走勢。

　　淘寶和京東在最近先后舉行的平臺賣家大會中，都著重強調了一點，那就是在未來，會向平臺商家開放更多的數據供其使用，這表現出了對于品牌商來說，數據越來越為重要。

　　沃爾瑪的零售鏈(Retail Link)平臺提供的大數據工具，通過云計算、PC互聯網、移動互聯網和內部搜索引擎，把每家店的賣貨和庫存情況大數據成果向各公司相關部門和每個供應商定期分享。在沃爾瑪發出指令前提前自動補貨，這不僅極大地減少門店斷貨的現象，更關鍵的是可以大規模減少沃爾瑪整體供應鏈的總庫存水平，提高整個供應鏈條和零售生態系統的投入回報率，創造非常好的商業價值。我去沃爾瑪總部的時候，有分析師告訴我們，他們的庫存基本都在高速公路上。不僅如此，供應商和沃爾瑪的品牌價值也同時得到了提升。通過分享在整個供應鏈上產生的大數據，沃爾瑪的供應鏈效率目前仍然是全球的佼佼者。

　　供應鏈金融服務業務

　　針對供應商，我們可以提供應鏈金融服務。中國零售企業的付款賬期往往很長，一般按T+30天或更長時間付款，零售商可以與銀行或第三方金融機構跨界合作，向資金緊缺的供應商提供T+0小額貸款服務。當然，隨著供應商的交易數據越來越豐富，我們可以給這些供應商提供信用評級，為他們提供T-X的信用貸款，X可以是10天，30天甚至是90天、半年的短期信貸。

　　阿里巴巴旗下的阿里小貸事業部，充分利用淘寶和天貓電子商務平臺積累的大數據，向“店小二”提供了小微信貸業務。截止到2013年6月底，阿里自營小微信貸業務已經累計為超過32萬家電商平臺上的小微企業、個人創業者提供融資服務，累計投放貸款超過一千億，戶均貸款4萬元。日常投資管理過程中，阿里引入了自動化的資產篩選系統和支付寶公司提供的資金歸集和支付服務，使得阿里小微信貸有足夠能力在同一時間服務海量客戶，更好地適應阿里小貸基于互聯網和大數據的業務模式。

　　零售銀行業務

　　針對......(未完待續)