永辉超市是国内领先的零售企业，是与家乐福、沃尔玛、乐购等国外洋超市可以掰掰手腕的中国品牌。尤其是在生鲜的采购、销售方面，更是领先于其他超市，成为极具特色的销售品类，“民生永辉”、“生鲜永辉”的观念深植于广大永辉会员心中。近几年，O2O热潮席卷全国，淘宝、京东等电商平台的兴起对于传统超市的经营业绩产生了很大的冲击。很多传统的线下零售超市（大润发、家乐福等）都开始着手建设基于自有电商平台的O2O项目，以期能够紧跟时代大潮，挽回目前销售下滑的被动局面。永辉超市也于2014年下半年启动了O2O整体战略，其中包括电商平台、CRM平台、精准营销平台以及大数据平台的建设，是永辉“辉腾行动”重要组成部分，由集团重点推进。
2015年1月4日，永辉大数据项目正式启动。项目伊始，数云为永辉确立了“数据运营”的主线，拟定了大数据分析为本、精准营销辅助落地的策略，将数云基于淘宝电商、其他品牌商（包含线上和线下）的数据运营经验结合永辉遇到的实际问题，与永辉团队一起明确了顾客洞察、营销分析、商品分析、营运分析、预测分析、舆情分析等几大分析主题，其中涵盖了客人、店铺、商品三大主体，期望能够让永辉人、货、场三方面都得到提升。
项目一阶段（精准营销上线、大数据会员分析主题完成）
针对永辉过去对会员进行精细化管理较弱的问题，数云帮助永辉做了会员偏好、生命周期、客户价值、活跃度、忠诚度、流失率等大数据分析，并将计算好的大数据标签导入精准营销系统，力求结合精准营销系统可以多维度、多角度灵活定位群体用户的特点，完成精准促销、流失挽回、沉默激活、高价值关怀、单品促销、人群促销等会员维护场景。针对永辉会员的特点及各大区一线操作人员的需求，数云梳理了永辉会员的属性集合，特别定制了一系列浅显易懂、容易上手的大数据综合标签（比如潮爸潮妈、家庭主妇、快乐女生等），以使操作人员能够快速、准确地定位参与活动的人群。
首先，根据大数据会员分析主题给会员打好的标签，对各大区门店的会员进行了一轮诊断，能够让永辉的各大区高层直观的看到本大区会员的活跃度、购买力及与其他大区相比，差距在什么地方，哪里需要改进。针对诊断报告中暴露出的问题，提出了一些营销应对策略及方案策划（图1）。
然后，选取了两个大区（福建、北京）作为试点，结合会员最近购买行为、促销商品类目、消费偏好等在精准营销系统中进行了多次活动推广，并采用AB TEST的方式不断完善活动的条件，优化活动效果。在固化了一些常规活动的基础上，向各大区进行推广，逐步改变了永辉各大区向会员群发短信的原有做法（一个大区每次活动群发短信数量达到100-200万条），不仅节省了大笔短信营销费用，也减少了对核心高价值客户的骚扰，使日常的营销活动有的放矢。
项目二阶段（大数据营销分析、商品分析、营运分析、预测分析、舆情分析几大主题上线）
促销分析
永辉各大区线下门店促销活动大都由采购人员主观经验决定，事前缺乏足够的数据预测依据，事后也缺乏效果的分析汇总，经常会出现促销没少做，效果并不佳的情况。源于此，数云做了促销毛利分析、促销效果分析，力求帮助永辉各大区能够发现各商品的价格弹性以及各门店的促销活动效果。
以销售额-毛利-促销占比分析为例，以日销售额、毛利率为标准将店铺划分到4个象限，两条标准线为销售额、毛利率的中位数线，第一象限为明星店铺，第二象限为利润店铺，第三象限为问题店铺，第四象限为流量店铺。圈定店铺价值分割值，每个店铺都可以根据自己的表现值来判断本店铺的价值，找出优质店铺、问题店铺以及需要局部提升的店铺，对症下药，使所有店铺都向明星店铺象限靠拢。
舆情分析
永辉超市希望通过舆情分析来监控社会对永辉的积极以及消极舆论，并通过文本分析挖掘客户反馈数据中的情感因素。大数据分析团队自己开发了网页爬虫，对微博的原帖、转发、评论、点赞进行了数据分析（图2），可以方便永辉PR团队了解目前的品牌形象，对于影响品牌形象的事件及时处理；了解客户对永辉品牌的关注点，把这些关注点应用到运营策略当中。
销量预测
销量预测模块我们尽可能寻找与销量相关的业务因子，并给出业务因子与销量之间的关系，力求通过销量预测分析来帮助用户发现不同业务维度下，销售表现情况以及影响销量的业务因子。
我们选取了永辉某一家店作为试点，使用了历史订单、毛利、天气、节假日数据，通过模型预测商品日销量并找出影响商品销量的因子。在对比了新模型与永辉老方法之间的误差后，确认我们的方法更优，并准备将新模型的计算结果接入永辉订单系统，在福建大区进行试用。
通过永辉项目，我们深入了解了传统零售行业的运作模式和痛点，并且尝试着将数云的互联网基因运用到传统行业，助力零售企业实现零售变革，共筑全渠道生态。
