收银时，收银员不光要收银，还需要录入顾客的身份特征。如:中男(中年男子)，白领女，学生，老人，游客等等。这部分的基础数据可以自己根据店员反馈预设，后期不断调整(配合触摸屏的收银系统更方便调整)。另外，诸如商品缺货等信息也要及时录入(顾客询问某件店内没有的商品时，可以先回复顾客说我先查询一下，输入商品名去数据库查询，此时会产生一条查询记录，再回复顾客说我们确实没有这个商品，但您的需求我记录下来了)。最后，每天闭店的时候，让员工在系统内记录一下当天的异常情况，文字输入即可(可纳入考核，并且实行奖励制度，员工提出的问题被证实，后续改善了用户体验或效率等，给予奖励)

　　其核心思想是过滤掉“垃圾数据”。这里说到的垃圾数据通常指的是:异常录入产生的，系统设计不合理导致的，系统bug导致的。业务中产生的冗余数据等。这样数据都需要定时清理掉，要保证你的数据库里每一条数据都是正常的，你知道是如何产生的。

　　通常很多公司都是坐拥金山而不自知，很多行业的业务数据库都是一块大宝藏。不知道如何运用或者运用效率低下。

　　我们不光要知道用户买了什么，还要知道用户什么时候会来买，一次会买多少，多少价格内的优惠对他有吸引力，以及他为什么买，他的购买需求是刚需吗？可参考例子:德国某超市将尿不湿和啤酒放到一个区域，结果啤酒销量大销。

　　一个好的企业想要生存下来，必定是要挤压同行的生存空间的。而竞争力极为关键。如何通过大数据提高竞争力呢？这里有3点:

　　比如说连锁超市的配货问题，你想要提高竞争力肯定不能说所有门店统一配送一样的商品，一样的数量，这个时候你如果有大数据的话，就知道如何给每个门店配送最合适的商品，以及何时配送，最大程度利用你的物流配送能力。

　　客户最重要的第一点是你能满足他的需求，而他的需求是可以通过大数据分析出来的，第二个就是服务满意度，就像上面说的缺货的问题，尽管你没有，但是你回复说我记下来了，后面尽量满足，这也是提高客户满意度的方式。

　　不光你自己要赚钱，你还要带着你的合作伙伴一起赚钱，你运用你的大数据分析给予合作伙伴一些建议，能帮助他提升了效率，那么双方是双赢的局面，何乐而不为呢？