一、Z世代客群分析
从时间上划分，Z世代年轻人指的是从1995年—2010年出生的人。他们的行为模式、思维方式和处事态度，不再效仿千禧一代，并且正在逐渐形成更加觉醒的的自我意识，“多样化”是这代年轻人的主要特征。
Z世代的消费观：
第一：他们对品牌的忠诚度更高，对品牌拥有独到的见解，敢于释放对品牌品质的追求与热爱；
第二：比起产品本身，Z世代常以“精神消费”来驱动“实体消费”，接受溢价，愿意为兴趣买单；
第三：追求品质，在Z世代中，在颜值之外对品质的追求，也体现在消费的方方面面。
第四：自我修炼是Z世代不断追求的核心。Z世代为了打造出更漂亮、更优雅的人设，在追求养生、化妆、专业技能、精品消费中，都是为了自己的提升和个人影响力。
根据《2020年Z世代营销实战手册》报告显示，Z世代典型的消费态度，是通过进行品牌消费融入所在圈层、维护社交圈，其次是打造鲜明的个人人设。相比于“品牌实用主义”的前辈们，Z世代品牌消费的背后更对的是社交动机的驱使。
总结下来：Z世代的人，是一群更加注重于品质以及精神层面的消费者，他们愿意为兴趣买单，打造自己的个人IP，丰富自己的交际圈。
二、 大数据对当下市场环境的意义
对于性格鲜明的Z世代消费者，以及在产品同质化日益严重的市场环境中，零售行业如何获得竞争性优势，让自己立于不败之地呢？
大数据也许是零售行业对这个问题的答案——“得大数据者得新零售”。
大数据，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。它能够为商家所用，带来高转化率。
普林斯特（UNCP）联合商学院的研究报告表明，对于追求品质与精神消费的Z世代消费者而言，零售大数据分析帮助零售商去深入挖掘消费者的个性化需求，并用科技手段赋能商业服务，为消费者提供更个性化、更舒适的购物场景。例如，根据购买历史创建“客户推荐清单”，既匹配了消费者的需求，又节省了消费者大量的选择时间，满足Z世代消费者对精神消费的需求，相比于传统的零售思路，无疑是占据了大大的优势。
从企业的营销策略角度出发， 通过数字化转型、精细化运营打造零售商独有的服务营销体系，并通过对消费者的购物习惯的研究，打造更吸引消费者的营销策略，从而推动商业地产的可持续发展。
三、大数据是如何影响零售业的？
1. 个性化推荐
早在1998年，美国亚马逊公司就上线了基于物品的协同过滤算法，将推荐系统应用于百万物品及百万用户规模，并在收集、存储、处理和分析客户数据方面一直处于领先地位，其个性化推荐系统更是为公司带来每年20—35%的销售额。
Euromonitor在2021年的大数据调查中显示，在中国、印度和泰国，有超过 45% 的受访者表示他们愿意为商家的个性化折扣而分享个人数据。这意味着，中国零售公司可以持续关注数字化领域的技术发展，充分利用数据分析系统去吸引新客户并刺激客户消费。
2. 价格优化
大数据也被用来管理亚马逊的动态定价体系，帮助其在2016年至2019年期间年均增长143%。价格是根据用户在网站上的活动、竞争对手的定价、产品可用性、项目偏好、订单历史记录、预期利润率和其他因素确定的。随着大数据的更新和分析，平台上的产品价格通常每10分钟就会发生一次变化。因此，亚马逊通常在畅销商品上提供折扣，吸引更多流量，并在不太受欢迎的商品上赚取更大的利润。例如，《纽约时报》畅销书排行榜上的一本小说可能打到7折，而不在排行榜上的小说可能只打9折。
3. 预测零售需求
零售方也可以通过大数据，来分析不同地区消费者对某类商品的消费需求，如果发现某个地区的商品需求可能会增加，零售方就可以设计相关优惠活动并提前对商品的库存进行优化，并提醒工作人员进行商品的调货。
举例而言，美国的Walgreens和Pantene等品牌的美发业务线曾与天气频道合作，在不同天气条件下为消费者推荐不同产品。例如，在潮湿的阴天，头发反而容易变毛躁。每当天气预报预测到空气湿度会提升时，就意味着女性对抗毛躁产品的需求会提升。Walgreens 和 Pantene就在不同天气环境下，利用针对性的广告宣传和店内促销，大大提升了相关产品的销量。
4. 用户旅途分析
用户旅途（User Journey）又称为用户旅程，是指用户从首次接触、直至下单及享受产品或服务期间，用户与企业产品或平台互动的全过程的所有步骤。因此我们可以通过分析用户旅途，来了解用户到底在想什么，了解客是在哪里寻找产品信息的，分析是在哪里失去他们的，并通过行为轨迹和数据分析来做出相应的调整，以提升最后的ROI。
四、面临的挑战
1. 需要更高的安全性
在现代商业环境中，网络犯罪分子比比皆是，市场上会一直出现开发系统和窃取数据的新方法。因此，大量珍贵的客户信息对企业来说是一项巨大的责任。随着收集的大数据不断增加，企业对大数据安全性的担忧也会增加。
2. 需要足够的存储空间
当企业准备启动大数据项目时，需要提前思考：当前的计算系统是否能够容纳计划导入的大数据量？ 它是否有能力处理数据以执行数据分析？
3. 需要足够的预算
当我们考虑到刚刚提到的安全性和存储空间时，所涉及的相关成本往往会超过企业的初始预算。同时，相应的系统更新、人力、培训等都会是持续的支出，所以我们需要提前算出预计的回报和收益。
五、UNCP普林斯特商学院寄语：
线上经济迅猛发展，实体经济举步维艰，这促使购物中心去思考如何利用数字化转型，去提高与顾客的互动性、保持技术前沿性，将线上线下的渠道打通，并提供更个性化的产品与服务。可以预见的是，那些追求数字化创新、不断区去适应客户新需求的零售商，将会获得更加长远的回报。
