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互联网时代，消费者行为越来越复杂，用户需求更加多元化、个性化。以用户为中心的互联网思维要求企业满足不同层次用户的个性化需求。这就需要企业将零售数字化，深入挖掘用户真正想要什么。
国外研究机构认为，未来企业的核心竞争力将主要体现在海量数据的管理上。企业可以挖掘数据信息来支持新的业务决策模型。同时，他们可以分析数据，制定适合不同层次用户的精准营销方案，让用户享受更加人性化的增值服务。

在产品种类繁多的传统零售行业，互联网思维也被广泛运用。企业可以利用大数据等互联网技术来优化供应链，然后根据各门店的零售数据分析不同地区的消费者需求特征，从而精准控制全球各分店的商品种类和数量，甚至货架的放置方式。
京东网上商城是典型的利用零售数据驱动业务的电商企业。数据驱动模式已成为京东保持市场优势的重要武器。
像京东这样业务量惊人的大公司，管理工作复杂而艰巨。公司拥有大批员工，拥有完善的物流运输渠道。公司每天产生数以万计的订单、发货、接到数以万计的咨询电话。这些中小企业难以想象的工作量，在京东大数据中心的协助下，仍保持着良好的运营秩序。
网络商场的价格战给很多电商企业带来了巨大的压力。这不仅仅是资金和人力的差距，更是用户思维和大数据思维的差距。为了更好地赢得价格战和节点营销，京东利用互联网技术每天分析其流量数据和订单数据，以便挖掘出越来越多的特定用户需求。
大数据分析是互联网思维最重要的技术手段之一。它所依赖的数据分为结构化数据和非结构化数据。日订单数、交易量等属于结构化数据，而用户评论、用户日志属于非结构化数据。京东非常重视这两类数据，致力于将消费者的一举一动数字化。京东依靠大数据来建模用户。系统自动记录用户第一次浏览并最终购买的商品，并统计用户在此期间搜索过多少个其他同类型商品。从这些用户消费行为模型中，我们可以判断哪些用户是冲动型消费者，哪些用户是理性型消费者。根据京东用户消费行为模型，京东可以分析某类商品的主流消费群体。
基于零售数字化，京东能够及时预测用户的消费行为和商品需求，不断提高商品的“现货率”（单位时间内某种商品的库存比例） ，让用户能够以更实惠的价格买到自己想要的东西。
零售数字化的本质是利用数据工具实现用户细分、挖掘新用户、提升用户价值、维系存量用户四大目标。这也是公司贯彻以用户为中心的精神。四项基本要求。
用户细分是圈定公司的目标用户，根据性别、年龄、收入水平、交易区域、消费习惯等信息将用户划分为不同属性的群体。细分用户群体是制定正确营销策略的前提，也是一对一精准营销的前提。如果做不到这一点，企业将无法为用户提供满足其需求的增值服务。
因此，数据零售工作是以用户满意度为基础的。我们不怕数据繁琐，就怕工作不细致。
大数据工具为细分目标用户提供了极大的便利。只要用户在某个时间在某个商店消费了某种产品等信息，就可以轻松收集各个零售店的信息。有了这些数据，企业还可以自动生成消费者的消费数据模型，从而推断他们未来的消费行为。这将成为企业推荐产品或服务的主要依据。
企业的发展壮大是通过发现新用户来实现的。完成市场细分调查后，公司将选择一些具有共同消费偏好和消费需求的群体作为目标客户，而其他群体则为潜在用户。
将潜在用户发展成新用户是每个企业的共同目标。但企业应该明确哪些人有资格成为自己的新用户，哪些新用户更容易挖掘，哪些新用户更难挖掘。因为企业的人力、财力、时间资源毕竟有限，在速度就是制胜关键的互联网经济时代，必须竭尽全力提高效率。据营销专家介绍：大部分促销费用都会被浪费，只有1/10的促销活动能获得5%以上的响应率。也就是说，传统的大规模捕捞的大众营销模式很难为企业提供更多的新用户资源。
可见，紧密围绕目标用户特征的个性化营销是发现新用户的关键。这恰恰需要企业坚持销售数据的路径，建立用户反应预测模型，然后利用模型来预测新用户。识别可能对您感兴趣的潜在消费者，从而发现更多新用户。
在互联网经济中，企业与用户之间存在着长期、稳定、深入的互动关系。用互联网术语来说，就是培养自己的铁杆粉丝。想要做到这一点，就必须通过多种方式和渠道来维持两方之间的互动。销售数字化可以帮助企业分析最匹配目标用户的销售和服务方式，这将使双方的互动更加一对一精准。
在线crm（客户关系管理系统）可以根据综合数据库中的用户信息，特别是用户之前的购买信息，建立个人消费模型，并预测他们下一步的消费行为。基于这种消费行为模式，数据挖掘技术自动从各种营销方案中选择最佳、最合理的个性化精准营销方案。
一方面，销售数字化可以从销售频率高的产品组合中挖掘出具有此类购买偏好的目标用户，并告诉他们哪些类似产品被忽略了。另一方面，它还可以主动向每个目标用户推荐相应的系列。产品介绍。
随着市场竞争的日益激烈，企业寻找新用户的成本越来越高。对于大多数企业来说，寻找新用户的成本远远超过维持老用户的成本。因此，为现有用户提供增值服务“精耕细作”，提高其品牌忠诚度已成为大多数企业的共识
为了避免网站建设的老用户流失给竞争对手，企业更需要利用在线crm工具建立完善的用户数据库，利用数据中心分析导致用户流失的主要因素，进而生成用户流失模型作为预警参考。当数据中心预测现有用户将出现流失迹象时，公司可以根据数据中心的反馈及时加大个性化增值服务的投入。

写在最后，以上就是对于“以用户为先，实现零售数字化”的一些看法，欢迎指正、交流。