在供應鏈中要想有好的體驗度，就必須能夠讓用戶感受到便捷。便捷講究的是兩個字，一個是“近”，用戶需要你的產品和服務的話，隨手拿來，不需等待和過多的程序。這一點我們在上面的內容中已經論述過了。另一個是“準”，就是你給用戶的產品或服務就是客戶想要的，能夠解決客戶痛點的。換句話說就是要實現客戶需求與產品功能上的精準匹配。

       這就要利用大數據。利用大數據提上供應鏈的體驗度上，主要在于它的預測性分析的優勢。1號店的大數據在供應鏈中的應用就是最好的說明。作為“網上沃爾瑪”，1號店非常注重利用信息技術對供應鏈進行整合，從而實現數據統一管理。我們看一下1號店是如何利用大數據來實現產品與用戶精準匹配的。

       某日下午，家住西四環的北京女孩王曉楠從1號店網站訂購了一箱礦泉水。王曉楠所不知道的是，就在她點擊“確定付款”，輕擊鼠標的一瞬間，在整個1號店信息系統及供應鏈體系中產生了復雜的變化。

       首先，作為1號店的老顧客，王曉楠的購物習慣已被1號店信息系統記錄并且分析。因此，王曉楠登陸自己的賬號時，她之前的瀏覽記錄，她經常購買的商品以及她有可能喜歡的商品都會被推薦在頁面上。而要實現這一步，就需要一號店的數字系統利用好大數據的挖掘和分析功能。

       1號店的互聯網基因使得其更加重視對數據的整理和挖掘。比如在傳統門店，一個消費者拿起一瓶水，看了一下，然后又放回貨架。這一輕微的舉動很容易被忽視掉，但其背后卻能反映出消費者的購物習慣。但對于1號店而言，由于能夠保存消費者的瀏覽和購買記錄，從而能更加精準預測訂單，使得供應鏈的反應更加快捷。比如，王曉楠購買了礦泉水，這是系統就會發現她喜歡用該品牌的礦泉水，她上個月買了一箱，估計現在快喝完了，又該買水了。于是就會提前預存該品牌礦泉水。

       1號店有大量類似王曉楠一樣的顧客數據，能夠反映出很多規律性的東西。1號店利用這些規律進行數據挖掘，把顧客過去的購買、搜索、收藏，甚至商品瀏覽的路徑信息全部記錄下來。1號店把這樣的記錄作為顧客行為模型，用顧客行為模型去預測顧客會有什么樣的需求。同時為顧客開展個性化的服務，提醒顧客購買自己喜歡的商品。

       在位于上海浦東新區的1號店總部大廈，有一個數十平方米的監控中心，可以實時監控1號店的數據。比如，首頁和每個頻道的瀏覽量、實時訂單分布地圖、訂單趨勢圖、商品銷售排行榜以及用戶搜索關鍵詞等。正是通過這些數據的分析和挖掘，讓一號店的供應鏈的能夠清晰精準的了解客戶，從而提供針對性的服務，從而產生良好的體驗。