在供应链中要想有好的体验度，就必须能够让用户感受到便捷。便捷讲究的是两个字，一个是“近”，用户需要你的产品和服务的话，随手拿来，不需等待和过多的程序。这一点我们在上面的内容中已经论述过了。另一个是“准”，就是你给用户的产品或服务就是客户想要的，能够解决客户痛点的。换句话说就是要实现客户需求与产品功能上的精准匹配。

       这就要利用大数据。利用大数据提上供应链的体验度上，主要在于它的预测性分析的优势。1号店的大数据在供应链中的应用就是最好的说明。作为“网上沃尔玛”，1号店非常注重利用信息技术对供应链进行整合，从而实现数据统一管理。我们看一下1号店是如何利用大数据来实现产品与用户精准匹配的。

       某日下午，家住西四环的北京女孩王晓楠从1号店网站订购了一箱矿泉水。王晓楠所不知道的是，就在她点击“确定付款”，轻击鼠标的一瞬间，在整个1号店信息系统及供应链体系中产生了复杂的变化。

       首先，作为1号店的老顾客，王晓楠的购物习惯已被1号店信息系统记录并且分析。因此，王晓楠登陆自己的账号时，她之前的浏览记录，她经常购买的商品以及她有可能喜欢的商品都会被推荐在页面上。而要实现这一步，就需要一号店的数字系统利用好大数据的挖掘和分析功能。

       1号店的互联网基因使得其更加重视对数据的整理和挖掘。比如在传统门店，一个消费者拿起一瓶水，看了一下，然后又放回货架。这一轻微的举动很容易被忽视掉，但其背后却能反映出消费者的购物习惯。但对于1号店而言，由于能够保存消费者的浏览和购买记录，从而能更加精准预测订单，使得供应链的反应更加快捷。比如，王晓楠购买了矿泉水，这是系统就会发现她喜欢用该品牌的矿泉水，她上个月买了一箱，估计现在快喝完了，又该买水了。于是就会提前预存该品牌矿泉水。

       1号店有大量类似王晓楠一样的顾客数据，能够反映出很多规律性的东西。1号店利用这些规律进行数据挖掘，把顾客过去的购买、搜索、收藏，甚至商品浏览的路径信息全部记录下来。1号店把这样的记录作为顾客行为模型，用顾客行为模型去预测顾客会有什么样的需求。同时为顾客开展个性化的服务，提醒顾客购买自己喜欢的商品。

       在位于上海浦东新区的1号店总部大厦，有一个数十平方米的监控中心，可以实时监控1号店的数据。比如，首页和每个频道的浏览量、实时订单分布地图、订单趋势图、商品销售排行榜以及用户搜索关键词等。正是通过这些数据的分析和挖掘，让一号店的供应链的能够清晰精准的了解客户，从而提供针对性的服务，从而产生良好的体验。