零售業有句老話,成功就是「地段、地段、地段」。但是你可能不會想到，成功也是「降水、降水、降水」。天氣對零售業的影響一直是數據分析不可小視的一個因素。
天氣影響零售的原因
首先，風吹雨打之時，許多購物的人都會取消或者延遲他們出門購物的行程。可以說，一個購物季究竟是火熱的還是差強人意的，有時候很大程度上取決於老天爺的意思，即大氣條件。
同時，天氣可以影響供應商、發貨以及其他零售價值鏈中的各個環節。缺貨等情況可能讓那些不顧天氣差出門的顧客，依然因為天氣錯過完美的購物體驗。
加之天氣本身就能微妙地影響顧客的心情，長期的高溫熱浪會加重大眾的焦慮和疲憊感。對銷售也是毫無益處。
天氣影響銷售的數據佐證
一家天氣公司給出了部分數據，證明天氣對顧客需求的影響：
- 當溫度超過25℃時，超市冰淇淋的銷售量會下降，因為顧客會顧慮冰淇淋會在走出超市時融化。
- 在蘇格蘭，燒烤銷售額會在溫度超過20℃時翻三倍，然而在倫敦，銷售額卻會在溫度超過24℃時才會上漲
- 溫暖而陽光燦爛的季節會讓人們心情舒暢，因此對廣告的接受度也會上升
從氣象學角度提高計劃實施的效率
顯而易見，氣象學，和地理學一樣，是零售商成功至關重要的因素。氣候規律也決定了顧客是會選擇實體店還是網上購物——這是另一個零售商需要根據風暴、季節和其他氣候因素不斷調整他們的經營策略，來減少和控制風險的原因。各種類型的零售商都需要利用天氣數據來幫助決策。實際上，數據分析中得到的視角會提供的商機一點不比風險控制策略提供的少。
比方說，零售商可以將氣候信息整合，提高策劃實施的效率，加深顧客的投入。將歷史分析、預測型分析、地球空間數據可視化等統計學分析模型用於分析氣候數據可以解決不止一個領域的困難：
- 預測天氣對顧客需求的不利影響
天氣會顯著影響商店周圍的交通，特別是狂風驟雨的情況，就會打亂顧客一貫的購物習慣。天氣也會微妙影響顧客購買什麼產品。比如，潮濕炎熱的夏季，汽水的需求就會上升，而外套的需求就會降低。
將歷史、現時和天氣預報的數據用高級分析處理，零售商們就能預測變動的需求，並對應調整庫存、營銷、人事安排、後勤及更多方面。
- 保證庫存充足以應對天氣驅動的需求
在某個產品大賣時，零售商如果沒有足夠貨存，就太不走運了。突發性天氣會突然影響某個產品的庫存，例如暴風雪會使鏟雪工具、岩鹽、罐裝食品、廁紙等產品賣到脫銷。
然而，儘管根據每年該區域的天氣預測能讓庫存管理有適當的準備，突發性天氣的爆發時間和嚴重程度卻很難被精確定位。如果做不到將天氣預測的分析細化到每個具體地區的具體店鋪，零售商們在極端天氣時將措手不及，產品和人事都可能出現短缺。
- 降低供應鏈中惡劣天氣帶來的風險
對於零售業或者其他許多行業來說，供應鏈的穩定非常重要。突發性惡劣天氣如果持續時間較長，將會破壞供應源的穩定。例如，加利福尼亞州的一次長時乾旱就影響到了區域的農業，迫使雜貨店尋找別的國內或者海外供應商。相似的，強颶風季節也會增大洪水的風險，全面威脅該地區的各個產業。
零售商需要統計學、地理空間學和預測型工具幫助他們建立多種風險因素的模型，並做好惡劣天氣時的預備方案。
具體實例
Ozon.ru預測顧客需求，調整產品推薦
當了解到人們會買哪些商品，零售商接著需要了解哪裡有這樣的需求。這就涉及到採集顧客基本信息和經濟指標來創建一個既定市場消費習慣的宏觀圖。俄羅斯零售商就發現了日子越冷，人們對書的需求就呈現指數上升。所以Ozon.ru，俄羅斯最大的圖書零售商， 就在當地氣溫下降時，向顧客推薦更多的書。
咖啡零售商根據天氣驅動市場營銷
IBM幫助一家全球領先的咖啡零售商運用天氣數據驅動它的市場影響活動。該客戶需要每個店鋪深度的顧客行為分析來提高營銷活動的有效性，促進消費，擴大優惠額度，從而提高顧客忠誠度。IBM開發了一款偵測規律的引擎，根據天氣將顧客的購買行為在個體、商鋪、產品上進行分類。分類后的營銷活動使營業額上升了44，000，000美元。
總之，在數據分析上運用天氣數據，會有意想不到的效果，能讓從銷售到供應的各個環節都受益。同時，天氣數據，作為少數開放的數據源，也是非常便於實際操作的一項數據，與內部數據分析結合，很利於挖掘新商機。
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