大数据如何帮助印度零售业增长

体量、速度、真实性和多样性，通常被称为大数据的4V，与印度零售业见证的增长分享其本质。这种增长来自众多玩家，各种平台（在线和离线）以及众多选择，以及为客户提供便利的速度。这些特点不仅仅局限于印度零售业的增长，但其最佳实践对其最终的成功起着关键作用。

印度零售业正以更快的速度增长，并且正在看到印度传统的无组织零售业向有组织的零售市场发展的明显转变。主要变化是：

· 客户为选择，便利，品种和品牌等附加额外费用的时代即将来临。

· 日益增长的可支配收入水平为顾客寻求经验购物创造了良好的环境

· 随着移动设备消费的崛起，网络市场也迅速扩大，并且有了长足的发展。

· 无人化也对印度在线零售行业产生了积极影响。

· 社交媒体也为创建一个获得产品和购物体验反馈的途径做出了贡献

有组织的零售市场，电子商务和社交媒体都在共同发展，我们还没有在许多其他经济体中见到这样的规模。有了这样的竞争和动态的情景，零售商正在试图通过数据驱动的决策来使他们的利润率极低。

这正是大数据4 V的概念支持业务并引领他们的方向。每个玩家都在进入游戏（尽管处于不同的阶段）来整理最大化和大胆的数据集，以便能够以最好的方式利用它们为客户提供服务。

那么，这对印度零售业意味着什么呢？

印度零售业目睹了遍布宽带管道的数百兆字节的信息以及多种数据源和数据收集技术的出现。

· 移动电话，网上购物，社交网络，全球定位系统等都会产生大量的数据作为其日常运营的副产品，向零售商提供相关数据。

· 这些庞大的数据使他们有机会在单个数据集中处理数PB的数据。但是，他们需要以所需的格式组织数据以利用它。

· 关键在于数据创建的速度，以及来自多个来源的这些数据的整合，用于生成任何见解。

· 实时或接近实时的信息使公司比其竞争对手更敏捷。

· 机器学习已成为更快消费和处理数据的最新形式 - 为确保数据质量和迭代演进过程提供了机会。

在当今世界寻找各种数据类型/渠道势在必行，以尽可能接近客户的360度视角。完全利用4 V大数据可以为零售商提供优势，让客户的整体视角更好地服务于他们的需求。一旦零售商进行了这些排序，分析和机器学习可以作为数据驱动业务决策的强大因素。

最终，它将大数据的4V与不断演进的算法结合在一起，使零售商能够获得令人难以置信的可操作性见解，从而更好地为客户提供服务。这是他们长期发展和成功的关键 - 而印度零售业也是如此。