见招拆招之
零售业从前端到后端，是数据最为丰富多样、复杂，甚至是快速变化的，数据该怎么收集，哪些是有用的数据？
如何统一数据视图，如何从多样的数据中寻找客户洞察，投入方向及了解市场导向，数据很深程度的影响决策。
IBM大咖观点：
是先收集起来，还是先向数据提问？
答案是后者，针对不同规模的零售业，通常都先要搞清楚企业决策者希望从数据中获得哪些答案。
但从目前全球零售业的反馈来说，通常反而是对数据能给出什么答案比较模糊，原因是通常企业只具备着CIO或者技术层面存储数据的专家，却缺少根据数据能给出答案的CDO。
思考零售业数据能给你怎样的洞察，不妨先来咨询IBM数据大咖。全球尖端技术，实践经验分享，掘金先人一步。
见招拆招之
如何判断数据的有效性，如何树立全渠道数据，如何让数据说“真话”而不仅仅是展现现有的，描述已知的数据是怎样做到预测，并且从中获得策略和洞察？
IBM大咖观点：
数据中既有垃圾也有黄金，第一要去伪存真，第二要建立符合自身企业需求的数据模型，这两点都离不开专业的技术以及丰富的行业经验和实践。
既要数据的治理、清洗、提高数据的有效性，也要通过检查历史销售交易、客户交互以及相关信息，比如不同分销渠道的当前采购活动，构建预测模型， 来支持针对性的市场营销和战略运营。
思考零售企业需要怎样的洞察，不妨先来咨询IBM数据大咖。全球尖端技术，实践经验分享，掘金先人一步。
见招拆招之
卖什么和怎么卖是零售业的常态问题，也是最为核心的问题，然而既定的策略是否能有效支持到地方，我该如何让渠道商和市场营销人员利用分析来指导产品、定价和布置决策？
IBM大咖观点：
大数据不仅仅能帮助企业制定策略方向，也能大力支持销售及供应网络的迅速调整。
IBM的Lift Analytics 就可以帮助您全面了解个别产品和产品类别对总收入的影响，改善商品销售和组合决策。
思考如何变措手不及为提前预测，不妨先来咨询IBM数据大咖。全球尖端技术，实践经验分享，掘金先人一步。
见招拆招之
产品、渠道、市场推广，电商应该如何投入产出才能获得利益最大化？
传统零售商渠道相对单一，多种产品针对不同渠道细节的实时的调整，也不能适应快速的电商时代的风起云涌。
快速、高效，可预测性的市场调整建议是先今零售业市场部所必须的。
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