新零售全渠道销售大数据平台建设方案课件.pptx
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1、,新零售全渠道销售大数据平台建设方案,1. 建设背景与需求分析,2. 新零售大数据架构,3. 平台特点及优势,4. 平台应用及推广,目 录,Contents,5. 平台盈利模式,6. 案例分析,Part 1,建设背景与需求分析,国家大数据战略核心内容,加快完善数字基础设施,推进数据资源整合和开放共享,保障数据安全,加快建设数字中国,更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。,加快建设数字中国,把大数据作为基础性战略资源,全面实施促进大数据发展行动,加快推动数据资源共享开放和开发应用,助力产业转型升级和社会治理创新。,助力产业转型升级,全面推进重点领域大数据高效采集、有效整合,深化政府数据和社会数
2、据关联分析、融合利用,提高宏观调控、市场监管、社会治理和公共服务精准性和有效性。依托政府数据统一共享交换平台,加快推进跨部门数据资源共享共用。加快建设国家政府数据统一开放平台,推动政府信息系统和公共数据互联开放共享。制定政府数据共享开放目录,依法推进数据资源向社会开放。统筹布局建设国家大数据平台、数据中心等基础设施。研究制定数据开放、保护等法律法规,制定政府信息资源管理办法。 深化大数据在各行业的创新应用,探索与传统产业协同发展新业态新模式,加快完善大数据产业链。加快海量数据采集、存储、清洗、分析发掘、可视化、安全与隐私保护等领域关键技术攻关。促进大数据软硬件产品发展。完善大数据产业公共服务支
3、撑体系和生态体系,加强标准体系和质量技术基础建设。,中国大数据未来五年发展趋势,中国大数据产业规模年均增长率将超过50%大数据产业包括应用市场、基础设施和软件市场,大数据远景,产业规模,建立数据标准和税务标准体系政府与企业成立大数据相关部门,政策制度,2017年底形成政府跨部门数据资源共享共用格局2018年底前建成国家政府数据统一开放平台,实现公共数据资源合理适度向社会开放,数据开放,大数据将成为企业、社会和国家层面重要的战略资源,成为重要战略资源,云计算为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式,与云计算深度融合,出台信息公开与个人隐私相关法规明确数据隐私的标准和条例出台
4、,保障数据安全,数据隐私标准建立,什么是新零售?,简单来说,新零售就是基于大数据、云计算等等新兴科技,以数据为驱动,以满足个性化需求为目的,借助体验式服务完成的点对点商业行为。,新时代 朝阳团队,新零售到底“新”在哪里?,消费场景,云计算,供应链,什么样的新零售可以长足发展?,商业核心永远不会变,无论线上新技术还是线下新体验,最终目的都是为客户打造出好商品和好服务,这样的新零售才能长足发展。,新商场零售的重要一环,商场是城市商圈的核心。通过商品电子化,物流、云计算、大数据、业态深耕等,完成传统商场的升级。,新零售&新商场概念,新零售线上不线下零售深度结合、趋于一体化。依托物流,利用云计算、大数
5、据等创新技 术,提升消费者的消费体验,使得整个商品生产、流通、服务的过程更加高效。,行业现状,传统零售业表现低迷,电商平台线下扩展,据2016-2021年中国零售企业行业市场需求与投资咨询报告统计:2016年上半年,在单体百货、购物中心以及大型超市业态中,共有22家公司关闭了41家店铺,歇业总面积超过60万平方米。,与此同时,天猫“双十一”全球狂欢节全天交易额1207亿元,几乎等于中国最顶尖的20个购物中心一年的销售额。另一个数字是,电商的销售额是中国所有购物中心销售额的2.5倍。,在“互联网 ”下,打通线上线下为消费者提供网上购物平台是最基本的做法,多数商超选择自建电商,但由于经营理念落后、
6、投入成本巨大等原因,传统零售的自建设电商平台陷入瓶颈。阿里巴巴重金入股苏宁、京东投资永辉,电商巨头们表现出对线下和消费者直接接触的渴望。电商便利店增长率超过20%普遍高于传统百货及大型超市的开店速度。,随着电商平台线下扩展,传统零售行业生存下来愈加艰难。,传统零售痛点分析,如何深入了解目标消费者,精准触达潜在客户,有效将客流引入门店消费?,如何对入店客户进行精准分类分析,定位目标客户群,明确需求,从而进行营销策略调整。,如何利用多渠道触达消费者。进行大数据的精准营销与全渠道引流?,什么样的服务才能满足消费者,优质的服务体验?优惠的商品?,智慧新零售是趋势,信息流,现金流,商品流,营销环节的营销
7、活动、品牌、价格体系、会员体系打通,即入口,商品电子化、商品信息呈现陈列、库存物流打通,支付环节的打通、无线支付场景,即线上支付,零售的本质不会随着商业模式的改变而改变,还是挖掘和满足客户需求,对商品和客户进行经营,实现销售。零售环节是信息流、商品流、现金流的流通。未来的新零售一定是以互联网为依托,通过运用大数据、人工智能等先进技术上将线上线下和现代物流全部打通。,消费零售行业正在转型,经验供货经验产品组合,推式供货,计划生产分渠道场景线上线下割裂、渠道割裂模糊的消费者观察颗粒粗糙,数字化消费者可清晰辨识和服务,网状互联 按需只能供货按需组合产品,最优供应链,智能制造无处不在的消费场景线上线下
8、随时随地,零售即体验服务,销售渠道单一大电商平台人口红利时代已过,竞争激烈,资讯获取渠道多,难取舍精准推送的资讯较少行业市场分析,基于互联网大背景,价格透明,利润空间被压缩,亟待新的利润增长点,新趋势下的处境,购买用户模糊,难以对购买进行深度分析挖掘,越来越多的消费者在线上消费,但是线上用户体验的缺失又一定程度降低了消费者的信任度。线上线下共融已经成为零售的一大趋势。企业利用互联网和大数据,重构人货场,以实体门店、电子商务、移动互联网为核心,通过融合线上线下,实现商品、流量、交易、营销等数据的共融互通,向顾客提供跨渠道、无缝化体验;,机遇与挑战,以原创、价值、互动为特点的新媒体、社交媒体发展趋
9、势迅猛,或将成为下一个互联网风口,拥有大量实体合作3C门店、SA以及金融服务相关资源,较为完善的线下网络布局,借助新媒体之东风,打造一个3C产业的资讯内容分享平台最新资讯分享3C发烧友社区用户测评精华帖,整合现有资源,深度挖掘流量价值结合现有3C合作商户售卖资源,构建3C产品销售渠道引入虚拟钱包、购买分期等金融服务,额外增收,积累平台数据,运用大数据技术,打造多维用户数据中心个人数据模型(用户画像、信用情况等)精准推送,个性信用评估,以内容为起点的商业模式,新零售的诞生,是数字经济加速的产业实践,人口:34亿网民2016全球近一半人口成为网民资本:预演未来格局2016.08.01互联网科技公司
10、历史性占据美国股市TOP5,技术:人工智能爆发旧IT(information)加速转入新IT(intelligence)组织方式:平台崛起平台模式、平台组织、平台经济(阿里3万亿比肩沃尔玛),10年前(2007),10年后(2017),7家互联网科技公司1家金融服务公司1家医药公司1家石油公司,4家石油公司3家金融公司1家电信服务公司1家制造公司1家信息科技公司,新零售10大趋势,人,货,场,1.重构有效人、货、场的关系,新零售,2.内容引导商品消费,3.商业生态重构,4.洞察消费者及快速反应,6.消费升级,7.百货大楼、购物中心、店铺同质化,8.打破现有利益格局,重构利益分配,9.线上线下一
11、体化经营,5.商业变革,10.大数据支撑,传统竖状渠道模式弊端重重,品牌商、代理商、零售商、商业地产商、物流商、服务商等将发生剧烈变革,用互联网思想、技术重构人、货、场(消费场景)的关系,寻找新机会、带来新效率,电商依靠流量红利时代已经过去了电商排除中间环节高效售货时代正在过去,运用互联网构建(商品生产商、服务商、消费者)扁平网状渠道关系,直接洞察消费者需求,可以更好服务于商品设计、生产、品牌、营销等,每个企业都需大数据支撑,都要变成数据公司可识别、可触达、可洞察、可服务,全渠道思维不管线上线下哪个渠道,品牌商、消费者都可以被识别;消费者都可以被触达、被洞察、被服务,重构品牌商、渠道商、平台商
12、的利益分配,提升商业效率、提升消费者满意度重构不会让所有人满意,大多长得都差不多,离货很远消费者浏览、接触商品的效率低,缺乏场景浏览方式,内容供应链:商品成为内容的一个元素,消费者因喜欢内容而消费商品好的商品生产者,也须是好的内容生产者,消费者呈现务实、追求个性、忠于品牌 三大趋势柔性供应链,迅速反应,生产适销对路的产口,传统零售数据现状,数据质量数据准确性数据完整性,数据及时性,数据一致性,权限系统,数据计算平台(Oracle)调度系统(功能单一),血缘关系缺失,数据产品,人消费者(识别),停留在业务 跑通,而丌 是数据沉淀,元数据管理(缺失),消费者(链接),消费者(运营),货,商品内容,
13、商品陈列,供应链管理,场,商场选址,劢线规划,商铺洞察,数据分散,DataAnywhere,线性扩展能力 大数据处理能力 费用成本,第三方服 务,数据 整合难, 形成信息 孤岛,功能简单,无法 满足复杂调度场 景,缺乏有效的权限 控制流程来保证 数据安全,商品库存绕过系统直接修改业务数据,POS订单回传链 路很长;数据计算瓶颈导 致产出延迟;,商品属性缺失 会员信息缺失,线下品牌类目一 致性无法保证; 相同业务含义字 段命名丌一致,数据工具和产 品丌足,制约 数据应用能 力;,消费者感知 及洞察丌足,短信、微 信:效果有 限;交易链 路很长,SKU,库 存,颜色, 尺码,材质 等缺失,无法感知
14、消 费者和货的 交互,自营库存积 压,对周边消费 者缺乏讣知,依据行业经 验达成,传统零售数据现状解决思路,技术,云计算,地理围栏,RFID,商品电子化,全渠道链路(喵街/淘宝/天 猫.).,供应链管理,产品会员数字化,室内导航,智能停车,数据计算平台,调度系统,血缘关系,元数据管理,数据质量监控,全域用户画像,消费者营销,到店客流分析,数据BI产品,Wi-Fi探针,Part 2,新零售大数据架构,新零售下的大数据架构,会员,维 度 建 模,数据融合,后台支撑系统,ODPS,调度系统,监控系统,权限系统,元数据管理(数据地图OneData),业 务 源 数 据,数 据 同 步 中 心,阿里系数
15、据:淘宝、天猫、支付宝、优酷,实时数据平台(TT+Galaxy),机 器 学 习,数据应用BI选址招商选品 定价订货补货消费链路营销 个性化推荐 服饰搭配.,新零售数据仓库 用户画像(全域),商品,交易,行为,数据质量监控,ODS,DWD,DWS,ADS,.,新零售下的数据应用全域消费者画像,模糊的群体,人群的轮廓年龄层性别线下消费特征,全域清晰画像,基础属性,年龄性别身高/体重学历职业婚姻人生阶段宝宝性别宝宝年龄是否有车汽车品牌是否有房房屋档次手机操作 系统手机品牌,地理属性出生地家庭地工作地,消费行为消费层级可接受价格层 级是否高端买家最近N天消费 行为,偏好习惯品牌偏好店铺偏好类目偏好男
16、装风格偏好女装风格偏好折扣敏感度电影偏好电视剧偏好,金融特征芝麻信用分金融产品偏好,互劢行为线上登陆/点击/收藏/加贩/评 价线下到场/浏览,新零售下的数据应用电子化消费链路营销,POS收银,效果差商家参不度 低无差别营销无活劢提醒黄牛代贩,纸质小票营销活劢满减 满折 资格券.,解决方案电子小票消费者识别消费者精准 营销消费提醒,最终效果消费者数字化 程度提升回流率提升核销率提升GMV增长消费者体验提 升,线上浏览,线上收藏,线上加贩,线上消费,线上搜索,线下消费,消费者画像,线上线下 消费者映 射,线上线下 品牌映射,营销规则,消费者品牌偏好,个性化推荐消费者券排序,新零售下的数据应用未来,
17、人消费者洞察,提升体验,货智能控货,优化供应链,商品选品,.,销量预测/补货,场智能商场,智慧商场,选址招商,商铺雷达,到店客流分析,.,服饰搭配,个性化推荐/排序,消费链路营销,会员营销,TO管理者-智慧化管理,实现品牌的全数字化经营,驱动品牌智能发展,实时掌控管理线下线上店铺。,TO门店-智慧化服务,场景拓展搭建线上门店,打破时空限制,提高门店效益,客流支持线上流量,导入线下提升门店流量,导购驱动智能导购系统全面提高卖货积极性,库存盘活品牌订单,门店发货提高商品周转,数据掌控门店数据全面解析智能指导门店经营,赋能线下门店,帮助门店实现更好地卖货,TO消费者-智慧化体验,服务统一,体验升级,
18、让品牌客户更加便捷、舒适地购物,打造品牌忠诚度,商业模式,打造线上线下互动的产品店销售新模式,利用物联网、智能设备、大数据等新技术,使店铺具备:智能导购、选款、可视化产品展示、社交分享等功能,让消费者获得“虚拟选款”+“实物体验”的服务,构建店铺互联网化的产品新零售服务模式。,店铺互联网化店铺B端社交店铺商品、服务集成,将全网用户向每个店铺导流,产品ERP、CRM、BI经营分析系统、数据魔方,智能管理门户,减库存 多展示,软件销售收入产品售卖分佣广告收入,平台,智能+人工导购,搭配推荐互动试衣间SNS社交分享LBS&IM,用户,店铺,xx秀衣,控面积 减租金,核心价值,小店面 大卖场,xx商业
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- 零售 渠道 销售 数据 平台 建设 方案 课件
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