打开通往新零售时代的大门,数据中台这把钥匙可行吗?

 

2016年“新零售”概念提出即被引爆,如今看来依然让人热血沸腾,因为这三个字,极有可能影响未来十年、二十年的商业格局。在新零售概念下,大数据技术可以在任何时间和地点无形地收集和沉淀客户的主要行为数据,直接掌握客户需求并直观地显示给商家。

新零售,归根结底是对传统零售的重塑变革,“新”表现在从信息化到数字化的转变。具体而言,“信息化”是我们将结果记录在数据上,以便更好的存储和调用;“数字化”则是记录交易流程中每个动作,并将所有重要动作放在系统中,也就是说每个动作都是由数字来记录的。但是,企业由“信息化”走向“数字化”的道路并非一帆风顺。

大数据时代 传统企业进行数字化转型的四大难点

如今,在科技发展迅速、市场需求瞬息万变、竞争异常激烈的时代背景下,内外部环境已经发生了重大的变化,企业必须有快速自我迭代的能力,才能够不断提高自身竞争优势以实现可持续发展。俗话说,天下武功唯快不破,抢占先机步步主动,慢人一拍,处处被动,谁抓住了时代的机遇,谁就跨进了成功的大门。

但是,企业在迈向数字化转型的道路中,往往因动力不足而力不从心,其主要原因表现为:

  • 企业管理过程中,存在人的任务分配、信息共享与交流等一系列问题。尤其是当前企业变化迅速,原有的组织架构、管理过程、规范都有可能面临调整、打破甚至重构
  • 无序且落后的企业IT架构,常常导致系统重复建设与维护,从而带来不必要的投资
  • 传统烟囱式的系统架构形成“信息孤岛”,导致业务系统不能横向扩展,难以支撑业务快速创新
  • 业务越来越复杂,而数据现状却仍表现的“脏乱差”,无法高效的进行数据治理,让企业在“数据黑洞”中无法自拔 

除此之外,传统企业还面临着牵一发容易,动全身难的窘境,或许只是改动一个接口,却需要与众多供应商共同商议逐个修改。整体来看,企业数字化转型还面临着难度大、成本高、时间长等问题。

新零售背景下,企业亟需“突围”的三大问题

当然,新零售作为一种信息化、触网化的零售销售模式,需要回归到零售行业的本质,并对服务化与信息化等方面进行探求。那么在新零售背景下,零售企业又面临着什么样的具体问题呢?

1、如何让管理更智能?

市场瞬息万变,企业必须学会快速自我迭代,实现统一管理。传统零售行业在组织管理与内部运行中,大多依据管理人员的经验与水平,但由于各管理层人员与企业内部的管理能力参差不齐,直接导致企业在业务管理、各部门衔接配合、库存供应等问题中出现较多障碍。 

而在渠道管理中存在的问题也着实让不少企业头疼,诸如渠道不统一引发厂商之间的矛盾、渠道冗长导致管理难度加大、渠道覆盖面过广,缺乏渠道的后续管理、新产品上市的渠道选择混乱,且无法准确了解渠道价值……凡此种种,都说明智能管理已迫在眉睫。

2、如何真正做到以“消费者”为中心?

二、三十年前,由于生产力不足,商品只要生产出来便不愁买卖,如今消费者需求不断升级,如何能够生产出用户想要的产品,成为了重中之重。以消费者为中心是新零售的核心所在,“体验式购物”则让企业更加关注消费者的参与、体验与感受。因此,企业的业务组织改革必须要思考如何能够做到以“消费者”为中心。

首先,要思考的是消费者需求升级且始终处于变化,他们现在想要什么?

互联网产品通过大数据技术获得用户信息数据,搭建出由点到面完善丰富的用户画像,从而可以分析出用户群体的消费行为轨迹。但是,对于商家来说,数据的获取成为摆在他们面前的第一道难关,无法获取完整的画像,无法洞察消费者意愿,以至于零售商家发出诸如“为什么商品吸引不了消费者?”“为什么店铺留不住消费者?”的灵魂拷问。 

而更多的企业还在采用传统的“手动为会员贴标签”的工作模式,企业内部相关部门甚至需要手动对目标人群进行筛选,如此一来大大增加了时间与人力成本。 

其次,如何提升消费者体验舒适度,提高转化率?

正如刚刚所提到的“手动贴标签”的方式,因缺乏对消费者的深度了解,无法及时准确的了解消费者想要什么,亦或是这件商品是否是消费者需要的。另外,很多大型厂商拥有几十个渠道,系统之间的消费者数据相互割裂,消费者多种权益无法互通。例如,会员在不同渠道使用不同账号,商家因无法识别账号之间的关联关系,使得推广变成骚扰,从而引起会员反感。

可见,如何充分掌握消费者的浏览、购物行为和订单信息等数据,实现个性化需求,以及在提升品牌认知的同时增加用户体验舒适感,成为摆在商家面前的第二道难题。

第三,如何提升精准营销,提高客户粘性,构建成本低、高收益的营销模式?

结合新零售背景下的大数据分析,越来越多企业希望通过精准营销打破“人找货”的思维模式,取而代之的是通过布局各种场景,形成“货找人”的消费模式。例如如何准确的分析出新老用户的喜好和消费习惯?如何将营销信息精准地推送给真正有需求的用户?如何在众多用户中筛选出最有价值的用户,并针对这类重点客户进行精准营销。

不难发现,如何实现针对消费者而发起的精准营销,成为新零售背景下,企业发展的重中之重。

3、如何提升供应链管理能力?

零售行业的另一个核心竞争力则体现在供应链的管理能力上,而在供应链管理中,配货是最重要的一环。对于零售行业而言常常会处于两难的境地,库存过高,会提高企业库存管理成本;过低则面临着缺货的风险,影响销售业绩。另外,近年来突如其来的贸易摩擦、新冠肺炎等不确定因素,同样加剧了企业出入库难预测,无法提供合理配货的局面。

如此看来,无法及时了解各门店的具体销售情况,也就无法根据销售形成需求计划。那么,如何提高商品周转率,又如何配货以达到产供销平衡,成为摆在企业面前的又一道难题。

新零售面临“围城困境”,究竟该如何突围?

一味地强调新零售的概念,却在推动新零售进化的实际行动中无所作为,只会将新零售带入到概念的陷阱中。我们清楚的了解到智慧零售时代下,企业必须要做到从客户需求出发,掌握客户数据,重塑生产链,满足客户个性化和定制化的需求。

那么,在这条布满荆棘的道路上,新零售究竟该如何突破重围,摆脱零售行业“瓶颈”?答案很简单——掌握数字化运营手段。这其中,数据中台则成为新零售数字化转型的关键所在。众所周知,数据中台的本质是共享数据能力、避免重复造“轮子”、并对数据能力抽象。那么如何利用数据中台,全面、准确、及时的掌握各项数据需求,并能够利用数据驱动指导切实的零售业务呢?

第一,提供企业内部管理的数据需求。过去传统的进销存表单、传统备货计划,都将被数据中台这条智慧总线所打破,按照新零售企业内部神经网络图的形式,进行综合的汇总、分析和关联,并将所需的海量数据在数据中台进行汇总,这也使得企业内部的管理可以摆脱较重的人员水平因素的制约,使得企业内部管理工作简单化、透明化,管理及决策也更加精准和高效,助力企业更好地驾驭新零售业态。 

第二,市场行业的数据需求。对于行业动态、市场趋势以及用户的研究,是新零售行业发展的重点。在新零售的前段流程和环节中,通过设置相关环节、措施、节点和服务内容,数据中台可以更加实时便捷地收集行业的动态数据、市场趋势与变化,并对各类数据进行深入的分析和研究,其得到的观点和视野将不同于第三方报告。 

第三,在新零售的市场营销环节,企业可以通过数据中台更加方便地获取用户数据,并进行如标签、建模等一系列加工分析,从而达到精准定位推送、精准营销,乃至“千人千面”的效果。 

第四,数据互通,打破信息孤岛。打破多渠道、多系统数据互相割裂,以及会员权益信息不互通的窘境,利用数据中台,完成全渠道、多系统之间的信息互通,构建统一的用户体系。并通过系统自动分配权益及触发,从而为用户提供更好的体验,同时增加了品牌的粉丝粘性。

第五,服务提升需求。有别于过去以用户属性、消费金额和商品类型等简单的画像处理,企业可以通过数据中台,对用户人群进行更加精准的360度画像,并对用户在消费上升趋势和走向中进行分类和判别,进而满足和引导消费者消费升级的内在需求。除此之外,智能优化供应链仓储布局、配送网络,可靠近客户满足快速送达需求,也能够增加用户良好的体验感。

第六,创新需求,探索智能的管理服务,利用人工智能与大数据技术,通过数据中台开发出更多智能化的新零售应用途径与方法。例如,通过数据间的关联关系进行组合和优化带来的创新,通过数据对于用户和未来趋势进行把握的创新,在营销方式、服务提升层面的创新等等。

经验分享:智领云数据中台为衣邦人带来营销新创变

衣邦人作为知名互联网上门服装定制平台,专注于打造服装定制供应链与服务链,通过不同的渠道增加广告曝光率、点击量等,以增加预约量体与订单。但是,这样的商业模式,每个月仅花费在渠道上的广告费用就价值不菲,如何更优的利用广告费用,及时了解投放效果,并能够摒弃以往需要手工方式进行的数据操作,以及避免黑盒产品引发的不可知信息等问题,成为衣邦人迫切想要解决的难题。

基于此,智领云科技在一期项目中,首先选取「渠道分析」和「商品推荐」两个应用场景作为数据运营的开端,以解决实际的商业问题。在衣邦人众多投放渠道中,以“今日头条”为数字运营探索的第一个具体场景,深度打通今日头条广告投放数据与转化数据,通过智领云的数据平台整合各个代理商的计划数据,通过及时计算,数据处理,数据打通,数据服务/BI 探索,以解决过去数据黑匣的状态。

快速搭建数据分析处理链路,在两周时间内即呈现出渠道的分析功能,使得衣邦人真正能够了解、掌握并利用自己的数据,更打造了技术部门、业务部门对数据的共同探索平台。在此之后,衣邦人可以快速、便捷的使用智领云平台开发其他渠道的分析链路,提升企业的数据能力。 

除了解决衣邦人的实际痛点外,通过探索用户行为数据特点,并打通历史订单与销售数据,结合多方数据形成商品推荐的模型标准,将过去忽略的数据赋予商业价值,帮助客户获得更多的数据红利。

在衣邦人大数据项目中,智领云数据中台获得了客户的高度认可,并坚定了客户打造数据驱动型企业的信念。这样的成功绝非偶然,总结来看,智领云提供的高效数据平台为此次项目打造了坚实的基础;智领云团队的专业技术,高效敏捷的服务为项目提供了可靠的动力来源;衣邦人商业理念与智领云的数据驱动产品理念不谋而合,促成了理念与产品结合的最佳实践。

总结:数字化转型成功的企业,其内部和外部的交互均以数据为基础,业务的变化快速反馈在数据上,使企业能够迅速感知并做出相应决策,新零售行业转型成功的方式亦是如此。数据越是活的、越是流动的,数据就会越用越多,数据才能真正被“用起来”,真正发挥出自身的价值,而这正是数据中台所带来的强大魅力,用数据驱动指导新零售切实业务。由此可见,数据中台正是企业打造数据驱动理念与实践运用的一剂良药。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/517063.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Vue+mui实现图片的本地缓存

效果&#xff1a; const menu {state: {products: {},GLOBAL_CONFIG:GLOBAL_CONFIG[GLOBAL_CONFIG]},mutations: {get_product: function (state, products) {//商品列表state.products products;for(let i 0; i < state.products.length; i){if(state.products[i][image…

年度回顾 | 2019 年的 Apache Flink

2019 年即将落下帷幕&#xff0c;这一年对于 Apache Flink 来说是非常精彩的一年&#xff0c;里程碑式的一年。随着这一年在邮件列表发送了超过 1 万封邮件&#xff0c;JIRA 中超过 4 千个 tickets&#xff0c;以及 GitHub 上超过 3 千个 PR&#xff0c;Apache Flink 迎来了快速…

VS Code 报错Vetur can‘t find ‘tsconfig.json‘ or ‘jsconfig.json‘的解决方法

文章目录一、原因二、说明三、显式项目四、解决方法&#xff08;3选1&#xff09;4.1. 配置Vetur插件&#xff0c;忽略提示4.2.在项目根目录创建jsconfig.json文件4.3.在项目根目录创建vetur.config.js文件一、原因 Vetur 0.31.0版本新增了一个vetur.config.js的配置文件&…

IDE 插件新版本发布,总有一个功能帮到你——开发部署提速 8 倍

对于开发者而言&#xff0c;提高工作效率大概有 2 种主要方式&#xff0c;第一种方式就是加快自己的工作速度&#xff0c;争取在同一段时间内多码一些代码、多干一些活来实现多产&#xff1b;而聪明的开发者会选择第二种方式&#xff0c;就是通过插件&#xff0c;让一些重复性的…

推特惊爆史诗级漏洞,App 恶意窃取用户隐私,云端安全路向何方?

作者 | 马超来源 | CSDN&#xff08;ID&#xff1a;CSDNnews&#xff09;近日&#xff0c;全球安全事件频发&#xff0c;先是推特惊爆史诗级漏洞&#xff0c;黑客对推特进行比特币钓鱼骗局&#xff0c;获取了对包括美国前总统奥巴马、钢铁侠埃隆马斯克、和世界首富比尔盖茨推特…

读懂这本书,才算读懂阿里大数据

2019年&#xff0c;是阿里巴巴第11个双11。众所周知&#xff0c;阿里的电商在线体系经过多年发展&#xff0c;可以支持峰值超过每秒50几万笔交易。但鲜有人知的是&#xff0c;海量的交易&#xff0c;创造了海量的数据&#xff0c;爆炸性的数据量激增&#xff0c;给狂欢过后的大…

Vue封装预约日期插件和发布到npm上

插件代码 <template><div class"subscribe-time" v-show"setting.display"><div class"subscribe-content"><div class"subscribe-date" v-if"setting.dateBlock true"><div class"subsc…

VS Code Element 提示 VSCode-Element-Helper 插件

文章目录1. 安装插件2. 效果图1. 安装插件 2. 效果图

9张图总结一下阿里云的2019

9月25日云栖大会&#xff0c;阿里云智能总裁张建锋展示了阿里巴巴第一颗自研芯片——含光800&#xff0c;打破了两项世界纪录&#xff0c;性能和能效比均为第一&#xff0c;是全球最强的AI推理芯片。 张建锋说&#xff1a;“在全球芯片领域&#xff0c;阿里巴巴是一个新人&…

坦白讲!做 Java 工程师,挺好!

很多想要入行编程圈的人问到我该学哪一种语言&#xff0c;我都毫不犹豫的说Java。首先我们先看个排行榜&#xff0c;来自权威开发语言排行榜TIOBE的数据&#xff08;截止到2020年4月&#xff09;&#xff0c;可以看到Java语言依然在语言排行榜霸占第一的位置&#xff01;看到这…

达摩院2020十大科技趋势发布:科技浪潮新十年序幕开启

2020年第一个工作日&#xff0c;“达摩院2020十大科技趋势”发布。这是继2019年之后&#xff0c;阿里巴巴达摩院第二次预测年度科技趋势。 回望2019年的科技领域&#xff0c;静水流深之下仍有暗潮涌动。AI芯片崛起、智能城市诞生、5G催生全新应用场景……达摩院去年预测的科技…

VS Code Rainbow Fart 小姐姐语音提示插件

文章目录1. 安装插件2. 启用Rainbow Fart3. 效果图1. 安装插件 Rainbow Fart2. 启用Rainbow Fart ctrl shirt p输入Rainbow Fart回车&#xff08;Enter&#xff09; 打开open 3. 效果图

日志服务(SLS)集成 Spark 流计算实战

前言 日志服务作为一站式的日志的采集与分析平台&#xff0c;提供了各种用户场景的日志采集能力&#xff0c;通过日志服务提供的各种与与SDK&#xff0c;采集客户端&#xff08;Logtail&#xff09;&#xff0c;Producer&#xff0c;用户可以非常容易的把各种数据源中的数据采…

再见了,Python!!

结合我最近这些年的Python学习、开发经验&#xff0c;发现90%的人在学Python时都会遇到下面这些问题&#xff1a;1.想学Python&#xff0c;但没什么经验根本不知道从何学起&#xff0c;而且应用方向太多了根本不知道该选择什么方向...2.基础入门看似简单&#xff0c;但是进阶实…

上去很美的 Serverless 在中国落地的怎么样了?

说起当前最火的技术&#xff0c;不得不提的一个概念就是 Serverless。2019 年几乎所有人都在说 Serverless&#xff0c;实际落地 Serverless 的有多少&#xff1f;Serverless 作为一种新型的互联网架构&#xff0c;直接或间接推动了云计算的发展&#xff0c;从 AWS Lambda 到阿…

Knative 驾驭篇:带你 '纵横驰骋' Knative 自动扩缩容实现

Knative 中提供了自动扩缩容灵活的实现机制&#xff0c;本文从 三横两纵 的维度带你深入了解 KPA 自动扩缩容的实现机制。让你轻松驾驭 Knative 自动扩缩容。 注&#xff1a;本文基于最新 Knative v0.11.0 版本代码解读 KPA 实现流程图 在 Knative 中&#xff0c;创建一个 Rev…

MongoDB 计划从“Data Sprawl”中逃脱

原文作者 | Adrian Bridgwater译者 |天道酬勤&#xff0c;责编 |晋兆雨头图 | CSDN 付费下载自视觉中国提供特定技术子集的软件供应商&#xff0c;喜欢用尽可能广泛的标签来提升自己&#xff0c;这是一种传达平台宽度和能力的方式。我们知道MongoDB以开源根数据库而闻名&#x…

FastMock

文章目录官网文档官网 官网&#xff1a;https://www.fastmock.site/#/ 文档 https://marvengong.gitee.io/fastmock/#/

关于在nw里使用require('printer')和nw.require('printer')报错的问题

公司项目为了兼容xp所以使用nw.js&#xff08;0.14.7-sdk&#xff09;&#xff0c;用到了printer模块&#xff08;第三方的c打印模块&#xff09;&#xff0c;在引入该模块的时候&#xff0c;使用了require导致一直报cannot find modul “.”&#xff0c;后来改用nw.require&am…

小蜜团队万字长文 | 讲透对话管理模型最新研究进展

对话管理模型背景 从人工智能研究的初期开始&#xff0c;人们就致力于开发高度智能化的人机对话系统。艾伦图灵&#xff08;Alan Turing&#xff09;在1950年提出图灵测试[1]&#xff0c;认为如果人类无法区分和他对话交谈的是机器还是人类&#xff0c;那么就可以说机器通过了…