天元數據網線上零售數據成為新消費時代零售業勝負手

數據在不斷改善人們生活的同時，也正深度改變著企業的決策過程，這在零售業很明顯。曾有零售業高管表示，「我們與顧客的關聯，還停留在電話號碼、微信或者QQ。但這些顧客長什麼樣，家庭住址在哪裡，我們一無所知。這在互聯網時代，已成為限制零售業企業發展的弊端。」

需求倒退數據信息抓取與分析

也許，零售企業是時候通過數據抓取技術來獲得想要的信息了，這樣才能更清楚地識別顧客，更清楚如何為顧客服務。比如顧客軌跡的採集，從顧客行為軌跡當中，賣場可以很清楚的看到顧客在哪裡生活、哪裡居住，門店周圍多少公里的顧客會過來購物等等。此時，消費者人群畫像變得異常重要。

基於顧客的各類消費行為數據收集起來有什麼用？顯然，重要的是進行數據的分析，並希望藉此能夠直接作用在商業業績的提升上。這個過程無非就是數據採集、數據分析，以及數據的運用，運用到企業的各個業務部門中，能夠指導實際的業務操作。

對於零售商而言，如何在採購過程中做到更科學選品需要大數據支持。通過對數據的挖掘和應用，可以把所有商品，包括企業經營的和尚未經營的，進行非常科學客觀的分析，從而能夠告訴給我們，到底什麼樣的商品適合自己賣場。

數據應用對運營效率的提升，同樣體現在零售超市門店運營環節。「尿布+啤酒」的故事是一個老故事，但在零售業經營者眼中，總能看到大數據帶來的巨大利益。當年，沃爾瑪公司在對消費者購物行為進行分析時，發現男性顧客購買嬰兒尿片時，常常會順搭幾瓶啤酒來犒勞自己，於是便推出了將啤酒和尿布捆綁銷售的促銷手段。正是商家對一年多原始交易數據的詳細分析，才發現了「尿布+啤酒」背後的神奇規律，成為大數據應用的經典案例。

零售業的難題，天元數據網給你答案

天元數據網推出的線上零售數據，將解決電商企業獲取數據難的問題，全面開啟電商大數據分享時代。天元數據網持續為政府、企業、創客提供數據服務（含數據挖掘、數據分析）。用戶可登錄www.tdata.cn下載獲取實時數據，了解線上零售行業現狀，加快大數據領域的應用開發。

月增量5千萬條，年增量6億條，2大數據類型、23個行業、33個省份、36個月份…一個個數字的背後，離不開天元數據網24小時不間斷、多平台互聯網電商數據的採集。這些數據每月進行結構化更新，保證實效性和全面性，供數據應用者調用、進行二次開發，有力解決了數據獲取困難的問題。

數據涵蓋類型精。線上零售分為電商網店數據與電商交易數據兩大類，主要由網店基本信息（名稱、公司、地區、主營、銷額等）、網店銷售數據（銷額、名稱、

數據涵蓋平台多。網站採集源涵蓋國內多家重點電商平台，保證了數據的全面性，覆蓋面廣，能夠滿足用戶在不同經營模式下的數據需求。

數據涵蓋行業全。涵蓋母嬰玩具、鞋帽箱包、數碼、家用電器、珠寶首飾、電子、戶外、汽車配件、個人護理、食品、醫療保健、圖書音像、休閑旅遊、服飾、傢具建材、家居家紡、虛擬服務及其他行業的電商數據，為用戶進行行業化分析提供有力依據，並能輔助行業走勢的判斷，幫助企業有效制定銷售策略。

數據涵蓋地域廣。涵蓋全國33個省、直轄市、自治區、港澳台以及下屬各地市的線上零售數據。無論用戶身處何地，想獲取何地的數據，天元數據網線上零售數據都能夠及時地提供保障。

數據涵蓋時間長。專業採集團隊採集分析、定期維護，保證數據準確詳實。時間跨度涵蓋2013年～2016年累計超過36個月的電商網店數據和電商交易數據，滿足用戶任意時間維度的選擇。

數據交付方式多。文件格式包括數據包（CSV、XLS）、API文件，用戶還可以在線查看數據，只要註冊登錄一個雲賬號，就能輕鬆地通過卓數雲庫進行在線篩選、在線查看、導出數據等操作。

集聚線上零售數據，開啟電商大數據分享時代！

天元數據網推出的線上零售數據，不僅滿足了應用開發者的迫切需求，更有顛覆行業之勢。隨著互聯網電子商務的發展，PC端建站、APP開發應用都急需大量數據，但是在這方面的數據卻極為不足。幾家較大的電商僅僅開放了部分自有數據，並沒有公司能夠整合全網數據供開發者使用，數據缺失嚴重製約了應用開發。

此時，天元數據網上架線上零售數據，改變了行業各自為政、數據難以流通的現狀，通過採集8大國內重點電商平台發布的開放數據，提供給開發者調用，對創客免費發布。這些舉措都為大數據資源的流通和共享帶來了便利。

除了數據的整合開放，天元數據網根據數據分析出電子商務指數、重點商品監測指數等，整理出數據分析報告，有利於了解電商經營規律，掌握互聯網電商行為動態，提升了政府的決策支持和風險防範能力，有利於預測宏觀經濟，加強電商監管和稅收風險管控。

合力共贏，我們需要你

目前，天元數據網已吸納卓創資訊、基因雲館、布瑞克、青悅環保信息等多家大數據企業的權威數據入駐。天元數據網秉持「聚合海量價值數據，釋放數據正能量」的理念，將為A創客（從事數據創新應用）開放更多數據，為B創客（從事數據採集加工）創造更多數據變現機會，促進大數據商品的流通與交易，加速大數據相關產業發展。

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