很多企业已经意识到，数据会成为企业的重要资产。但事实上，很多企业都守着一堆数据而不知所措，如何让数据成为取之不尽的“金矿”，成为摆在企业业务部门以及IT部门面前的重要命题。

接下来，让我们看看两家零售企业如何从纷繁复杂的数据中，找到自己新的发展机遇。

Esty：以AB测试指导业务决策　　

对手工艺电商平台Esty来说，上线大数据分析平台是一项巨大的尝试。负责Esty数据分析平台的Thomas表示：Esty每天产生的数据量极大，他们不可能每周或每月才进行一次数据整理。Esty目前将数据放在AB测试里，以此来优化用户在网站的体验。

此前，AB测试不过是研发人员小规模测试的项目，但如今越来越成为业务部门与IT人员关注的重点。而AB测试的数据也越发的使用大数据相关技术，AB测试可以用于增加转化率注册率等网页指标。本质上是个分离式组间实验，以前进行AB测试的技术成本和资源成本相对较高，但现在一系列专业的可视化实验工具的出现，AB测试已越来越成为网站优化常用的方法，而且在云计算和诸如Hadoop大数据平台的帮助下，数据处理的成本已经变得非常低。

也正是在这样的背景下，AB测试走出研发实验室，进入到业务部门办公室，业务部门需要时刻通过AB测试的结果调整自己的业务决策，而这在Esty有很多尝试。

在一次偶然测试中，Thomas发现网站一个本该受欢迎的页面却无用户响应，她和她的团队想知道其中的缘由。进一步调查后，他们发现这个网页的响应次数非常少。Thomas回忆道：“用户在这个页面上可以搜索、购买，我们进一步想到：是不是再增加些项目。”

利用AB测试的结果显示，用户更喜欢点击卖家店铺网页顶上的图片，这些图片都经过算法优化推荐生成。Thomas表示，测试中，网页浏览量和店铺互动量都有提升。测试的结果不仅仅是拥有了衡量特定网页的维度，更重要的是，通过测试让Esty团队了解到用户的习惯，并更好地影响用户行为。

Esty的AB测试也开始应用在该公司的邮件营销频道。在一封邮件的顶部，Thomas团队设计了一个响应式的功能，用于确认用户的邮箱地址，测试结果同样喜人，大约40%的用户都确认了自己的账户。

更重要的是，Esty的IT团队认为，他们更在乎数据质量。而且，他们会把数据块进行分割划分，从而进一步筛选出有质量的数据。Thomas进一步谈到，Esty的数据哲学不仅仅是为了取悦股东，更是为了让买家和卖家都有极致的体验。

LL Bean：百年老店的数据转型　　

LL Bean是一家有着102年历史的零售企业，这家位于缅因州的企业一直保持与时俱进。在新一轮转型中，LL Bean的驱动力不仅是技术，还包括文化因素。该公司直销业务副总裁Chris wilson说：目前我们已经拥有30多个市场渠道。

和其他零售商类似，LL Bean也希望随时随地与消费者互动，并提供可定制化的服务。但真正实施起来却有很多挑战。Wilson告诉TechTarget记者：“目前最大问题是无法全面知晓用户的访问路径。所以现在我们得出的一些结论都是概率性的。”

除了数据量，LL Bean也希望让自己的数据处理速度变得更快。Wilson承认，现有的一些非结构化数据在那些传统的IT系统里处理起来非常糟糕。

LL Bean后来采用来自RichRelevance的产品，这是一家基于Cloudera Hadoop的个性化数据服务提供商，该公司已经为诸如沃尔玛、塔吉特等大型超市提供服务。再采用RichRelevance的产品后，LL Bean的用于用于营销的数据增长了2倍之多，而这些数据足够让LL Bean老旧的IT系统处理几十年，但借助云计算技术，这一切都变得异常简单。

数据收集仅仅是LL Bean大数据项目的一个步骤，接下来，按照Wilson的想法：“我们希望抛弃掉过去几十年来决策机制，全面通过数据来指导公司内部的一切决策”。Wilson的目标是建立一个去中心化的机制，在这种机制指导下，公司在用户体验优化、数据处理以及内容构建上都依靠数据支持。Wilson认为，只有这样才能适应快速变化的商业世界。