新零售大数据分析平台建设综合解决方案课件.pptx
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1、新零售大数据分析平台建设综合解决方案,大数据,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,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。,消
2、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。
3、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
4、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
5、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
6、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
7、,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,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
8、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,
9、如何送达,未来的社会实现了按需定制、按兴趣组队、按人群服务、小批量制作和不断迭代,所以,产能过剩也将不再存在。,如何生产产品不再是最重要的,最重要的是如何把产品送到最需要它的人手中。,做生意的年代过去了,做事业的年代到来了。二者的区别在于,做生意的基本逻辑是千方百计寻找差价,做事业的基本逻辑是在创造社会价值的同时实现个人价值。,按需定制,创造价值,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,阿里系数据:淘宝、天猫、支付
10、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装风格偏好女装风格偏
11、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,人消费者洞察,提升体
12、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,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
13、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商业模式,平台产品,降低经营成本大屏全方位产品展示,替代部分货架陈列和橱窗展示,使更精简的店铺面积达到更大容量的陈列效果,降低租金等经营成本,大数据精准定制根据顾客消费喜好、积累大量用户行为数据和业务活动数据,优化经销商的订货、备货策略,精准实现按需定制,去库存根据顾客现货订单、期货订单(预订),优化制造商生产策略,共享和分享来连接各环节的固化库存,实现库存零管理,混合业态单纯的电商和实体店都无法生存,只有互相融入、创造互联网化店铺模式才有出路,盈利途径,智能大屏预装产品软件系
14、统,提供基础版、定制版等不同的版本,对应不同的销售报价,产品销售,利用大屏及线上品牌平台,进行广告的广泛覆盖,以植入广告、连带销售等形式,广告收入,提供商品图片拍照制作、营销海报制作和上线发布、个性化应用按需定制等技术服务,增值服务,基于产品全终端采集的用户数据和业务数据,提供数据分析和数据咨询服务,数据服务,新零售的最大趋势是线上线下相结合,而以往电子商务冲击传统产业的说法也将被否定,电商与线下实体商业,应该由原先的独立、冲突,走向混合、融合,通过精准化、体验为主的模式,去了解消费者,满足并引导消费需求,已达到消费升级。对零售商而言,也能通过预测消费数据,把控生产,达到零售升级。,实现方式,
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