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数据如何为新零售赋能?

摘要: 随着新零售概念的深入,线上线下融合发展越来越需要数据的指导和支持,依靠现代化信息工具,搜集流通和消费数据,并加以分析和运用,对于实现商品的智能化流转起着无可替代的作用。

随着新零售概念的深入,线上线下融合的新零售电商系统平台搭建开发发展越来越需要数据的指导和支持,依靠现代化信息工具,搜集流通和消费数据,并加以分析和运用,对于实现商品的智能化流转起着无可替代的作用。商城系统搭建平台【数商云】表示,新零售电商系统开发通过大数据分析,才能实现赢在线上线下。

数据如何为新零售赋能?

数据的价值—— 产业互联网血液

互联网的本质在于用户经营、流量经营,而新零售大数据系统平台制作在这其中是最为基础的一环。

一.数据的价值在于,可以驱动业务的增长

实际上不仅仅是在零售行业,每一个行业对于数据的应用,新零售电商平台数据对于驱动业务本身起到至关重要的作用。

以盒马鲜生的第一家店金桥店为例,目前线上新零售电商平台部分的销售额已经超过了50%,这样的营收模型对于传统零售商来讲是可遇不可求的。实际上这个结果并非一蹴而就。

二.深入进行数据管理与挖掘,可以更好的服务用户

商城新零售平台网站建设里面包含了两个维度的用户,一是服务于企业内部,实现数字化管理。二是在消费者层面,可以提供新零售商城个性化、多元化的服务。

在传统零售行业,企业内部管理的效率非常低,总部统一下达任务往往要着急各个分店店长统一参会来传达。而数字化的好处在于,极大提高了信息同步的即时性。

而在消费者层面,掌握更多的消费行为数据以后,新零售商城系统平台方可以借助这些开展商品的个性推荐以及精准营销。

三.数据本身或者基于数据分析得到的结论是具有价值的

我们可以看到,越来越多的企业也在以数据的标签来标榜自己。比如滴滴出行、摩拜OFO等出行类工具,虽未上市,但估值都在数十亿、上百亿美金。如果单纯看其本身的业务模型来看,虽然可以实现盈利,但不足以支撑如此高的估值。

数据它今天不再是一个虚幻,可有可无的东西,它变成了一个最坚硬的资产,今天为什么蚂蚁金服敢做无抵押的贷款,敢利用每一个人大数据在淘宝、天猫的交易数据给你提供贷款。

实际上更多的投资者看重的,是其出行数据背后,有着更大的商业价值。以新零售商城行业,通过这些出行数据,可以做出更好的选址决策,基于人群的年龄、职业、喜好等画像分析,也可以帮助零售商在商品层面以及运营层面做出更好的策略。

由经验思维到数字化思维

上文有提到过,对于新零售业态,商城新零售平台网站建设最核心的一个特征就是打通了线下和线上,这样带来的直接结果就是,新零售业态可以采集到的数据更多。

传统零售商在数据方面一直不够重视,一位在零售领域从事多年的高管曾这样表达:“这些数据看上去并没有什么用处,特别是北上广一线城市,店面覆盖的3公里范围,人员流动性比较大,另外有些人的消费习惯你很难去改变。”实际上这也是大部分传统零售人的思维,我们可以把它看作是经验思维,比如货架怎么摆放,商品怎么选择、动线怎么设计。但对于新零售业态,在数字化经营思路下,这些数据并非如想象中那么无迹可寻。

在传统零售店面,商品完全依赖供应链以及价格体系,促销活动做了很多,究竟是谁买的单却很难清楚,包括店面的消费动线设计也是完全以货为中心,消费者在厨具摊位买完咖啡壶,还要跑到食品区去购买咖啡。此外,诸如天气等社会公共信息等,其对于到店客流的影响也会十分显著,传统零售商仅仅通过销售数据是很难捕捉到消费者的行为变化,知其然并不知其所以然。

换做新零售,基于消费者为中心的业态,新零售大数据系统平台制作可以借助门店的wifi探针,蓝牙感知技术,可以自动识别他们的手机或者其他联网设备获得数据,可以在不惊扰客户的情况下,调取其资讯并快速提醒前台导购或服务人员。

消费者在哪些货架停留了多久、经历怎样的动线,这些数据对于店面的反向管理都起到至关重要的作用,直接影响了店面的仓储管理、买点捕捉硬件设备的位置。“让大数据系统新零售行业变得更智能”,是零售行业的发展方向。

一.2000年以前,互联网发展初期的数据,以结构化文本为主的粗颗粒度数据,以天为单位响应时间,数据结构也十分单一;

进入到2000年以后,互联网、web飞速发展,真正意义上的结构型数据开始出现,特别是随着社交媒体发展,多元化的数据包括文本、音频、视频,小颗粒度的数据呈现爆发式增长;

二.在2008年以后,移动互联网时代又将数据推向更高的维度,传感器、GPS等便携设备的出现,数据开始以秒为响应单位,数据量达到PB级别,这也催生了大数据生态圈Hadoop这种分布式处理的软件框架。而随着更多的实体零售走向互联网产业升级,数据的体量将更加庞大,颗粒度也将更细小,更先进的算法逻辑,更强大的处理能力成为行业所需。

三.去年亚马逊推出Amazon Go,利用了机器视觉智能识别技术,了解到视觉识别技术的难点在于独特的算法,目前比较成熟的公司除了基础的算法外,还辅助引入了其他黑科技,不仅关注商品本身,同时也对其他关联信息进行分析,如对消费者正购买的动作予以关注,同步进行体态计算,很大程度提升了识别的精准度。

目前看来,零售的终极必将走向人工智能、机器学习这条路。而能实现这一点的必须借助科技,数据驱动。

文章来源:http://www.shushangyun.com/article-332.html

作者:云朵匠 | 数商云(微信ID:shushangyun_com)

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