大数据决策的核心是从数据堆砌到洞察挖掘。某连锁超市的智慧选品系统颇具代表性，该系统整合了过去 5 年的销售数据、天气数据、周边社区人口结构等 12 类数据，通过机器学习模型预测商品销量。大数据决策的核心是从数据堆砌到洞察挖掘。某连锁超市的智慧选品系统颇具代表性，该系统整合了过去 5 年的销售数据、天气数据、周边社区人口结构等 12 类数据，通过机器学习
去年夏天，系统预测到连续 35℃以上高温时，某社区店的冰镇啤酒销量将激增 200%，且听装比瓶装更受欢迎，店长提前备货，该单品销售额同比增长 230%；而传统凭经验采购的门店，同期缺货率达 40%。在营销方面，系统通过 RFM 模型（最近消费、消费频率、消费金额）将顾客分为高价值忠诚客户、潜力客户等 5 类，针对不同群体推送差异化优惠券，使营销转化率从 3% 提升至 15%。
为避免数据滥用，公司设立数据治理委员会，明确数据可用不可见原则，既释放数据价值，又保护客户隐私，这种精准预测 + 精细运营 + 安全可控的模式，使净利润率提升 2.3 个百分点。