這是一個御宅的黃金時代，抱著手機，一個月足不出戶，也可以過得很好，享遍天下美食，買遍天下好物。
這是一個實體店的噩夢時代，如果無人機盤旋著它的螺旋槳，哼著小調將我們僅在腦海中劃過的包裹送到我們門前，確實是我們近在眼前的未來，那麼實體店主們的哀鳴並不會比那頭頂的螺旋槳聲輕柔一些。
零售業的版圖將如何被切割，未來難以預測。從數據分析的角度來看，實體店主卻並非全無優勢。
高質的行為數據來源
那個無人機的美夢搭建在精密的數據分析之上，沒有對顧客消費傾向和偏好的準確預測，門前就不會有心中所想的快遞。而準確的預測除了高級智能建模過程之外，還需要有高質量的數據來源。
那麼高質量的數據來源于哪呢？正如知名大數據作家Bernard Marr說的一樣，「多數實體連鎖店感到適應由興起的電子購物帶來的新興科技是有難度的，但這可能也並非壞事，許多人發現實體店的模式為觀測和解讀顧客行為提供了非常具體的機會，這是它們網上的競爭者所不能比的」。
換言之，實體店雖然受到科學技術發展的衝擊，在時代的潮流中無所適從，但是實體店的本質使得它們始終掌握並擁有更多高質量的顧客行為數據，包括顧客性別與年齡、顧客的支付方式、顧客喜歡的銷售方式、顧客在何種商品處逗留更多時間等等。與此同時，網商卻要面對許多數據的空白和虛假。
數據分析如何提高利潤
實體店店主擁有的數據只要稍加利用分析，即可形成高價值的商業決策。「大數據分析現在被運用在零售過程中的每個階段，包括發現哪個商品會是受歡迎的潮流，預測那些商品將會在哪裡有需求，優化價格提高競爭力，瞄準可能對它們感興趣的顧客並找出接近他們的方法，賺到他們的錢然後知道下一次該賣給他們什麼。」（Bernard Marr）
一些主要的零售商，例如MasterCard和麥當勞，都已經採用智能數據分析工具來優化他們的顧客分析。
MasterCard已應用了先進的分析技術，不僅分析他們服務的客戶行為，而且分析他們的客戶在其他零售店里的行為模式。
麥當勞也已採用了類似的技術以便更了解顧客的喜好，完善顧客體驗。
私人訂製，絕佳體驗
實體店的顧客在網購時代依然選擇實體店的一大原因經常被歸結為更注重消費體驗。那麼這時候數據分析還能做到：
- 實時私人訂製
從服務到促銷，個性化一直都是挽留和吸引顧客的關鍵詞。零售商應該提供符合顧客期待的現場優惠、最愛品牌的折扣和季度性優惠。當一位顧客進店時，及時的現場優惠能增加追加銷售額和交叉銷售額。智能數據發掘模型打造「實時零售商」。
因此如果一位顧客選中一雙Nike鞋，實時零售商將會向他的手機推送一雙Nike襪的折扣，來增大交叉銷售的幾率。
- 全方位的顧客體驗
可能將所有開放的數據源中得到的顧客相關數據聯繫在一起，就能帶給顧客從線上到現實全渠道無縫隙的體驗。用高級分析模型理解顧客一直以來的行為有助於在各個渠道為顧客打造全面的購物體驗。
總而言之，無論是網商還是實體店，都能從數據分析中獲益。通過新興科技不斷靠近顧客了解顧客的零售商才能笑到最後。
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