最近在市面上看了几个零售“营销大数据”解决方案，感觉思路都非常接近，只是应用层面上有深有浅，算法水平有高有下。
这些方案主要围绕两个分析主题：
1、产品销售
分析目的：分析自家产品、竞品的销售情况，改进产品的开发、定价和销售策略，快速应对网络舆情
数据源：天猫、淘宝是主要数据源，也在其他网站爬数，例如京东、唯品会等，目前还没有很好的实体渠道数据源
主要分析内容：
SKU和品类销量分析（主要是天猫、淘宝数据）
价格分析
市场占有分析
用户口碑和舆论热点
产品（自己产品和竞品）卖点，产品特性提取和语义分析
形式：云服务
主要改进机会：扩大更多的有效数据源
2、顾客行为
分析目的：消费者画像、消费者数据挖掘和精准营销
数据源：会员、会员数据交换、其他的销售、客服数据来源
主要分析内容：
标签
主数据提取和顾客画像
顾客分群
产品推荐，基于购买历史、同类客户购买行为的算法和机器学习
精准营销：基于画像，选择目标客群，精准地推送营销活动（精准的时间、地点）
营销活动效果评估
形式：企业服务，云服务
主要改进机会：更多的数据整合（天气、实时新闻、社交），结合移动应用，为消费者提供更加本地化、场景化的个性化营销服务。
如果您来自消费品、零售或类似企业，请参与以下调研，最终结果将与参与调研朋友分享：
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