1、亿欧智库 reserved to EO Intelligence,Oct 2019再生与新声中国零售科技与潮流趋势研究报告EO Intelligence2研究背景研究背景研究目的研究目的前言纵观零售变迁的历程,无论在哪个发展阶段,科技的推动力和潮流的牵引力始终是驱动零售发展的动力。改造升级带来的效率提升以及新兴潮流的洞察发现共同推动零售的变迁。紧扣“科技”和“潮流”两大主题,亿欧智库尝试梳理科技赋能零售的作用机制,以及从新赛道、新场景、新营销方式等维度出发洞察现阶段零售行业的变革力量,并分析科技落地和潮流趋势,为零售行业更好的发展提供借鉴。1.科技推动和潮流牵引,共同驱动零售行业发展;2.科技
2、时代零售业的挑战在于提升消费者体验和企业运营效率;3.科技赋能零售的底层逻辑是产业链的数字化升级;4.从赛道、场景和营销等维度来看,消费潮流催生了大量新赛道,零售行业场景边界不断扩展,品牌营销以用户留存为核心,运营思维取代流量思维。研究发现研究发现EO Intelligence3 再生与新声是指什么?再生与新声是指什么?全球零售变迁,无论在哪个发展阶段,都会发现原有事物改造与新兴事物崛起是并存的状态。本次研究将从三个部分来总结提炼2019年零售业的发展,首先从科技发展和潮流演变的角度来回顾全球零售业的发展,试图寻找每个阶段的驱动力,找到再生和新声。接着从两部分来分解当前零售全局,紧扣“科技”和
3、“潮流”两大话题,分析科技落地和潮流趋势。再生指的是,科技如何改造零售行业,技术在供应链、交付端的落地;新声指的是,大量新事物出现在消费市场上,凭借品牌、模式、产品、营销等手段杀出重围。围绕“潮流邂逅科技”主题,更好地还原中国消费市场的形态。本次研究重点本次研究重点研究的内容?研究的内容?研究重点一:技术如何作用于零售行业研究重点一:技术如何作用于零售行业?关注零售环节、经营主体、消费者感知等零售各要素在技术作用下赋能的过程。研究重点二:现阶段零售行业崭露头角的新生力量,涵盖新赛道、新场景、新营销方式等维度。研究重点二:现阶段零售行业崭露头角的新生力量,涵盖新赛道、新场景、新营销方式等维度。对
4、重点赛道和表现突出的企业/品牌进行分析,总结出能够引领潮流的趋势,或提出具有指导意义、普适的运营手段和方法论。具体技术原理不在本研究重点研究范围内,且本研究不具体技术原理不在本研究重点研究范围内,且本研究不覆盖覆盖所有技术所有技术和消费品细分和消费品细分领域领域。选题背景和研究范畴目录CONTENTSPart 1.零售发展历程回顾Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革2.1 核心技术应用2.2 科技升级消费者体验2.3 科技提升流通效率Part 3.新声,洞察潮流,领跑时代创新3.1 新赛道崭露头角3.2 新场景转型蜕变3.3 新营销引领潮流Part 1.零售发展历程回顾5EO Intel
5、ligence科技驱动生产力的飞跃,推动零售变革6数据来源:亿欧智库整理 随着技术的发展与创新,科技不断提高零售行业的生产力。从18世纪60年代蒸汽机的发明开始,机器开始取代手工劳动,生产效率得到大幅提升,到新零售时代消费方式逆向引导生产成为趋势,科技助力不同零售业态的诞生与发展,持续提升零售行业的效率和体验,推动零售变革。第一次工业革命第一次工业革命第二次工业革命第二次工业革命第一次信息革命第一次信息革命第二次信息革命第二次信息革命1760-18701870-19401940-20102010-技术创新技术创新蒸汽机的发明等电气设备/流水线电机设备的发明等计算机及互联网物流技术等移动技术、物
6、联网、人工智能、大数据等产业变革产业变革机器代替手工劳动,生产力大幅提高,机械化生产丰富产品供应效率更高的流水线和自动化电气设备代替大量人力劳动,供应链能力进一步拓展计算机和互联网的普及加快产业效率,业态模式愈发多样化以用户为核心的线上线下全域营销,数据颗粒度更细,科技转化为生产力,推动零售变革供销社国有大型百货现代百货/便利店/超市/专卖店电商新零售1953年1977年1990年2003年2016年中国中国零售零售发展发展全球全球零售零售发展发展百货商场超级市场便利店、专业店、购物中心电商移动购物1870年代1930年代1950年代1990年代2010年代零售发展零售发展亿欧智库:科技推动零
7、售变革Part 1.零售发展历程回顾EO Intelligence消费潮流百年变迁,引领零售发展7 通过美国、日本消费潮流的分析,消费的趋势大体遵循温饱-大众消费-个性消费-理性消费几个阶段,与消费者经济水平直接相关。在2018年中国人均GDP超过9000美元,基本相当于美国1975年和日本1980年的水平,中国的消费潮流正处于追求个性化的阶段。这也决定了当下零售行业的商业趋势当下零售行业的商业趋势,以消费者为中心以消费者为中心,消费核心转向消费者的精神满足和购物体验消费核心转向消费者的精神满足和购物体验,以丰富的消费方式实现多样化的以丰富的消费方式实现多样化的消费理念消费理念。数据来源:亿欧
8、智库亿欧智库:消费潮流引领零售发展美国消费阶美国消费阶段及潮流段及潮流大众消费大众消费品质化、个性化消费品质化、个性化消费理性消费意识觉醒理性消费意识觉醒1920s1920s20世纪20年代-60年代20世纪90年代以来1960s1960s1970s1970s1980s1980s1990s1990s大众消费大众消费高端化、个性化、品牌化消费高端化、个性化、品牌化消费理性消费、脱物质化理性消费、脱物质化温饱阶段温饱阶段大众消费大众消费品质、个性化消费品质、个性化消费20世纪70年代-80年代1960-19731974-19901991年以来2011年以来2001-201020世纪汽车普及,租房转
9、为自有,家电等耐用品消费主导70-80年代房产销售达到高潮,推动家居、家电、汽车和服装的消费升级,追求品质消费观念从崇尚名牌转向青睐物美价廉的产品,千禧一代消费力量崛起以吃穿为主的非耐用品为主,解决温饱阶段消费升级到“车房”等耐用品,温饱基础上,强调物质的贵重性耐用品消费增速放缓,服务消费占主导,追求心理满足和个性化家电等耐用品迅速普及高档汽车,手机、摄像机等高级家电普及,LV、GUCCI等高档品牌畅销优衣库、无印良品迅速扩张消费返璞归真、追求极简主义2000s2000s2010s2010s1930s1930s1940s1940s1950s1950s日本消费阶日本消费阶段及潮流段及潮流中国消费
10、阶中国消费阶段及潮流段及潮流Part 1.零售发展历程回顾EO Intelligence科技推动与潮流牵引,共同驱动零售迭代8 通过云计算、大数据、人工智能等互联网底层技术能力,链接品牌商、供应商、分销商、服务商等零售业生态伙伴,向着高效、智能方向发展,形成全新的商业基础设施。科技对零售产生巨大的推动力。居民消费购买力日益攀升,消费主体个性化需求特征明显,消费主权时代到来,对商品与消费的适配度提出了更高的要求。潮流作为消费者需求的直观表达,对零售变革产生巨大的牵引力。数据来源:亿欧智库亿欧智库:科技与潮流对零售的意义 科技向零售赋能,提供零售变革必要的基础设施 从消费者角度,科技的引入提升用户
11、体验和服务水平 从企业角度来看,科技提升运营和流通效率推动力:科技推动力:科技 消费主权时代的到来,消费核心从物质满足向精神层次迁移 关注产品背后的文化内涵、追求心理满足、重视场景多样性 催生了新的消费潮流,新品牌和营销方式不断涌现牵引力:潮流牵引力:潮流基础设施基础设施行业效率行业效率用户体验用户体验新赛道新赛道新场景新场景新营销新营销Part 1.零售发展历程回顾Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革9EO Intelligence2.1 核心技术应用10Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革EO Intelligence 传统零售产业中,品牌商尤其是实体品牌主要依赖传统经销网络,
12、尽管在长期以来传统经销体系贡献良多,但是当下市场竞争激烈、消费者需求瞬息万变的客观环境也暴露出传统经销网络的痛点:对于消费者缺乏认知,市场感知度低,传统通路和供应链后端支撑力度和运营效率低下。因此亿欧智库认为,科技赋能零售的核心意义是实现产业级数据的打通,帮助产业链环节实现数字化转型。IoT、AI、云计算等新兴技术的快速演进和应用,使得海量数据得以存储和沉淀,并且增强了数据的可读性以及可操作性。反过来,科技又推动数据从可测量维度以及整体量级“两方面”快速增长。数据的效能逐步显现,企业拉近与市场的距离,提升运营效率,消费者亦受益于由此产生的客户体验优化。科技赋能零售的底层逻辑数字化转型11数据来
13、源:亿欧智库亿欧智库:科技赋能零售的路径消费者体验企业运营效率传统零售供需关系:供给端主导,服务体验为辅助手段消费者体验增强:数据颗粒度微粒化,消费者需求更清晰的表达,消费主权时代到来企业运营效率提升:产业数据打通,产业链各环节效能提升并形成网络协同,需求感知增强与市场同步技术驱动的新商业模式:以人为本、数据驱动、重构人货场Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革核心技术应用EO Intelligence科技赋能零售的框架12数据来源:亿欧智库亿欧智库:科技赋能零售架构 人工智能、云计算、大数据、物联网、生物识别等技术构成科技赋能的基础,通过技术的迭代与聚合,科技为零售行业的发展提供了一系列
14、的解决方案。技术与行业的融合度不断加强,在零售行业的转型和升级过程中,科技应用逐渐落地,进一步提升行业的流通效率和服务体验。基础技术层区块链云计算物联网人工智能大数据技术应用层门店管理作用环节深度运营数字化店铺需求采集个性化推荐用户管理市场营销精准营销渠道数字化智能终端渠道通路全渠道融合支付工具消费金融金融服务综合金服物流仓储软硬件服务物流仓储自动化系统供应链智慧物流生产经营管理风险控制战略&管理商业智能门店营销渠道支付供应链经营管理5G作用维度消费者体验增强企业运营效率提升Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革核心技术应用EO Intelligence科技赋能零售的主要玩家13数据来源:
15、德勤、亿欧智库 随着科技与零售融合,并不断向行业赋能,互联网零售企业、传统零售企业、互联网科技企业、传统科技企业与新兴科技企业纷纷布局,抢占发展先机。科技赋能零售的主要参与者科技赋能零售的主要参与者主要参与者主要参与者互联网零售企业互联网零售企业代表企业:亚马逊阿里巴巴京东代表企业:沃尔玛永辉物美传统零售企业传统零售企业互联网科技企业互联网科技企业代表企业:谷歌百度腾讯传统科技企业传统科技企业代表企业:微软IBM新兴科技企业新兴科技企业代表企业:海鼎科技旷视科技发展发展特点特点依托科技、资源基础与数据布局整个产业链布局整个产业链,具备科技和零售的双重基因,是科技赋能零售的主要玩家主要玩家,为科
16、技与零售融合引导方向基于线下资源优势,重点关注全渠道和供应链、全渠道和供应链、物流物流相关领域的科技,凭借科技提升服务和效率,是潜力玩家潜力玩家凭借技术力量和人才储备,以技术应用为核心以技术应用为核心,结合零售行业的特点,推动技术标准化技术标准化的发展依托基础技术,提供综合解决方案,带来一定的技术创新,以输出服输出服务为发展核心务为发展核心在细分领域,深耕前沿科技的研发与落地,是科技赋能零售的先行者先行者Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革核心技术应用EO Intelligence核心技术列举14数据来源:亿欧智库 科技是目前推动零售变革的主要驱动力,围绕行业需求和应用场景,云计算云计算
17、、大数据大数据、人工智能等技术持续推动零售数字化人工智能等技术持续推动零售数字化,实现企业数据能力和计算能力的不断提升,从而促进整个零售行业的加速发展。通过算法和数据能力,逐步实现产业链各环节智能化,促使商业模式创新,释放更多机会人工智能人工智能机器人技术的大规模应用,减少人力成本的浪费,顺应无人化趋势机器人机器人云计算技术的快速发展帮助企业的数据存储、管理和分析能力实现突破云计算云计算区块链技术的去中心化机制,优化信用模式,提升运营效率区块链区块链物联网技术的普及,提供了更多的交互窗口,丰富了人机交互方式物联网物联网主要包含面部/虹膜技术、指纹/掌纹技术、静脉及声纹识别技术。开启用户信息获取
18、的入口生物识别生物识别从数据采集,到数据交易,以及数据可视化处理,大数据掌握未来零售的核心资源大数据大数据提升用户体验,从内容呈现和交互方式上拉动用户的需求,满足用户对产品的期待AR/VRAR/VR亿欧智库:科技赋能零售的核心技术Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革核心技术应用EO Intelligence科技赋能零售以后台技术为支撑,共同构筑新的技术体系15数据来源:亿欧智库 科技对商业影响逐步深入,同时技术持续迭代创新,技术应用落地场景增多。以后台技术为支撑,给行业的前台、中台带来一系列变化,同时层级间的技术融合不断产生新的技术体系,推动行业的变革。后台中台前台人机互动深度学习云计算
19、大数据分析VR/AR无人机/无人车生物识别物联网机器算法交互层面提高消费者体验革新交互方式刺激购买行为运营层面提高数据处理能力深度挖掘消费者需求产业链的智能化升级基础应用底层技术支撑驱动科技多场景化应用赋能中台技术构建新的技术体系智能传感器通信技术支付技术移动互联网区块链Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革核心技术应用EO Intelligence科技时代零售行业挑战:如何提升消费者体验和企业运营效率16数据来源:亿欧智库商业模式商业模式企业如何从消费者需求出发,识别新的商业机会企业如何打通产业链环节,拓展科技零售生态运营流程运营流程 产品、服务的数字化将会带来哪些新的客户体验 如何提升
20、前台、中台、后台的配合,满足消费者需求工作方式工作方式科技给从业员工带来哪些新的能力及运营的突破以社交、媒体等为渠道的数字化营销将如何开展大数据AI云计算5G物联网商业模式商业模式体验体验&效率效率运营流程运营流程工作方式工作方式Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革核心技术应用EO Intelligence2.2 科技升级消费者体验17Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革EO Intelligence 数字化时代消费者拥有移动化、社交化、个性化的显著特征,在科技的助力下,消费主权得到觉醒。消费者的需求从模糊逐渐变得清晰。零售行业如何实现数字化运营,重新定义客户体验成为一大命题。一方
21、面用户通过社交、移动等数字技术表达消费需求,另一方面企业通过运营体系和新的工作方式响应消费需求。科技升级消费者体验:放大消费者需求,重新定义消费关系18数据来源:亿欧智库亿欧智库:科技赋能,提升消费体验需求感知流量触达用户运营消费金融终端用户认知不清,感知维度单一,缺乏建立清晰用户画像的基础,与消费市场脱节感知维度微粒化全渠道数据联通触及消费逻辑保持市场需求的获取并及时响应传统零售状态大数据及AI等技术赋能个性化推荐数字化营销结合消费者生活习惯、消费偏好、潮流触点提高转化率传统渠道触达差与用户的实际需求匹配度低随时随地提供信息和服务的能力不足用户运营缺乏有效工具,用户数据沉淀困难传统支付手段仅
22、作为支付工具海量用户数据,能够提供个性化服务用户粘性增强,提高复购率支付在数据时代还承担流量入口,不是消费者交易的结束,而是新一轮消费的开始营销成本品牌、用户粘性Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革科技升级消费者体验EO Intelligence科技赋能零售的理想状态将会围绕消费者购物过程,全面提升消费体验和门店效率19数据来源:亿欧智库亿欧智库:科技赋能零售的理想状态推演 科技赋能零售的理想状态将从消费者体验和店铺管理两个层面切入。一方面渗透到顾客消费的每一个环节,依托技术创新,不断提升消费者体验;另一方面,基于前端数据采集、中台数据中心和后端管理系统,店铺不断优化运营效率。向消费者收
23、集发送个性化推个性化推荐和促销信息荐和促销信息。在门店附近,发送优惠信息通知消费者进店消费者进店VIPVIP进店识别进店识别,及时通知店内员工。同时根据历史购物信息及个人偏好,给出推荐及优惠数字化推送,基于定位技术定位技术实时传递门店信息网上购物网上购物同步开启,不适合线下购买的产品线上下单,并提供配送到府服务前端感应设备前端感应设备(如摄像头、传感器等)不但能够识别消费者,而且可以记录购买的产品并加入虚拟结算会员系统、客流统计、门店热力图、会员进店轨迹抓取消费者体验店铺管理电子价签电子价签取代传统价签,实时更新产品价格,尤其适用于爆品或保质期短的食品通过计算学习算法计算学习算法,以消费者偏好
24、和历史购买记录,提高选品效率店内机器人导购机器人导购与顾客沟通,解决部分问题,如产品信息展示、个性化推荐、库存查询、产品结算等智能货架智能货架,识别库存状态,自动补货用户通过智能手机、门店设备、触屏机器人溯源产品溯源产品追踪追踪产品在供应链上的运动情况,及时跟进最新的产品信息用户自助结算,使用移动支用户自助结算,使用移动支付付。门店管理系统记录消费者全购物流程的信息网上购物结算,同步计入用户信息数据库,指导未来经营活动最后一公里配送最后一公里配送,部分使用无人机或无人车消费者离店消费者离店Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革科技升级消费者体验EO Intelligence核心技术应用产品
25、具体案例应用说明科技在零售的应用场景不断增多,优化体验和服务20数据来源:亿欧智库亿欧智库:科技应用盘点(一)随着同质化日益加剧,消费者需求越来越多,零售业的发展开始注重“创新性”,牵手科技领域也是未来行业的一个发展方向。消费者也因此越来越多的受益于科技给消费带来的体验优化。VR技术虚拟试衣试装镜VR展厅通过VR技术,消费者获得沉浸式和个性化的体验消费者可以通过VR体验来选择汽车配置,也可以在展厅内感受车内部和外部配饰的细节服务机器人机器视觉互动显示屏导购机器人电子价签Kroger(美国食品连锁店)、物美、苏宁、便利蜂、Nike超市、便利店、药房、鞋服店、社区生鲜、体验店等能够显示商品的价格和
26、产品信息,商店能够即时和远程更新这些信息奥迪在全球展厅推出VR体验展厅RFID应用于门店导购,通过互动显示屏可以实现门店导航和推荐服务,导购机器人会指引消费者前往商品区大型购物商场百货如万达、大悦城等银泰商业接入BaiduEye人脸识别移动支付智慧试衣间智慧商场服装行业。在这间智慧门店里,消费者可以通过扫码购、试衣间呼叫导购等功能完成试衣、下单等步骤绫致(ONLY、VERO MODA、Jack&Jones、Selected),百丽国际等机器算法产品推荐个性化推送服装行业根据用户画像沉淀和商品库匹配,完成产品组合推荐、促销信息的推送优衣库、Zara、绫致(ONLY、VERO MODA、Jack&
27、Jones、Selected)等化妆品、服装行业。通过输入身体各个参数,比如腿长、胳臂长、发型、肤色等等,创建3D模型,即可试穿和试用优衣库、屈臣氏、丝芙兰Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革科技升级消费者体验EO Intelligence核心技术应用产品具体案例应用说明科技在零售的应用场景不断增多,优化体验和服务21数据来源:亿欧智库亿欧智库:科技应用盘点(二)数字化技术线上商城小程序多渠道用户(连接企业的互联网VOC多入口、同平台),多触点数字化服务(交付、支付、营销、口碑、内容);数据驱动运营(人与人、人与货、人与场、货与场的数字化精准匹配驱动的运营)扫码技术自助收银自助称重-Am
28、azon,North Face,Skechers,Sunglass Hut,Cosabella等智慧无人门店、智能仓储与物流、智能营销与体验、智能客服、智能虚拟体验王府井、大悦城、大商、步步高、天虹、绫致、来伊份、味多美、百果园、孩子王、乐友AI全国性连锁超市以及快消类服装门店,开辟了专门的自助快捷通道,解决排队等痛点问题欧尚、永辉、联华、华润万家、中百天虹、利群、新华都、百联、优衣库、Zara区块链防伪、溯源、全程追溯信息对商品原材料采买过程、生产过程、流通过程、营销过程的信息进行整合和追溯,实现跨越品牌商、渠道商、零售商、消费者,精细到一物一码的全流程正品追溯京东区块链联手科尔沁打造追溯体
29、系百果园和供应商户打造品控流程全渠道应用,线上线下融合京东与永辉超市合作,物美超市与多点Dmall合作大数据客流分析供应链分析基于用户、供应链、场景、内容的数字化,通过大数据分析指导运营,优化用户体验阿里、京东、腾讯、汇纳科技、WakeData等Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革科技升级消费者体验EO Intelligence云天励飞依托人脸识别、边缘计算等强AI技术入局智慧零售22采集云天前端采集设备(相机、门禁、闸机)第三方人像采集设备客户数据(ERP、POS、会员等)数据分析商薄开放平台商薄开放平台事件信息图像信息人员信息商品信息结算信息设备信息计算引擎计算引擎归档聚类统计分析挖
30、掘搜索人像档案人像档案线上行为 线下行为 消费行为 关注行为视频结构化行为检测流量分析布控搜索人像识别出入口关键通道楼层考勤门禁 人脸闸机亿欧智库:云天励飞商簿系统技术架构及网络架构示意图结构化引擎搜索引擎档案分析集群业务服务集群PC管理工具移动端服务组群业务管理适用场景MallMall客流分析出入口分析节假日分析运营监控停留时间游逛深度会员画像店员管理黑名单预警消费者档案属性标签行为偏好店铺关联业态分析店铺分析AI屏互动内容推荐关注度分析关系图谱关系图谱人与人社会关系人与货商品&内容偏好人与场行为分析预测通用功能通用功能权限控制账号管理角色管理机构管理人员管理设备管理Internet控制节点
31、MallMall店铺 商簿作为云天励飞面向新商业的主要产品,利用人工智能、大数据、云计算、边缘计算等新技术,构建“智能终端+通用PaaS+场景SaaS”云+端架构,借助多款自主研发的智能终端,以用户档案、出入管理、商业分析和AI云服务业务应用为导向,提供精准、高效、稳定的AI数据化运营服务。数据来源:云天励飞、亿欧智库Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革科技提升流通效率EO Intelligence云天励飞新商业三大落地场景赋能全零售业态23Mall 综合商场Retail 连锁店铺Campus 商业CBD依托人工智能、大数据、云计算等技术,通过摄像头、AI互动屏等多种触点,帮助购物中心建
32、立与消费者的链接,构建消费群体精准画像,洞察消费群体行为特征和需求偏好,建设以商业用户档案为核心的运营服务平台,重构购物中心盈利模式,形成以消费者为核心的多样化运营,提升运营效率。依托线下智能摄像头设备和人工智能、大数据分析等创新技术,围绕“人”,“货”,“场”,打造分析和评估经营绩效的管理运营平台。帮助店铺收集和掌握顾客线下信息,构建多维度的人员画像,实现对门店流量、顾客属性的精准分析,为企业经营决策提供精准数据支持,帮助门店实现数字化运营升级。核心功能核心功能建立商业用户档案,沉淀线下用户行为,核心数据赋能全销售链条。消费者档案会员画像记录分析会员每次到场行为,支持打通现有会员系统,整合线
33、上线下数据。利用云天励飞自主研发的智能终端设备,搭载世界领先的人脸识别算法,商簿-Campus场景管理平台面向园区、校园、社区、景区等应用场景,致力于提供全方位的人工智能创新化服务。精准客流统计帮助了解影响经营要素。多维数据统计识别进场顾客信息,实时统计客流数据。统计去除工作人员,同时闲时归档去重计算人数。帮助商场了解运营效果。快速定位异常人员、寻找走失儿童等,处理紧急事宜。核心功能核心功能精准客流统计精准统计进店客流、识别客流属性。统计去除工作人员,同时闲时归档去重计算人数。VIP会员导购快速识别,通知导购,针对性营销。客群画像实现客户信息分类,利用大数据分析完成店铺主流客群画像的精准描绘。
34、店铺热点分析分析进店率、平均停留时间,跟踪进店客群的行进路线,为运营推广提供数据参考。定位异常人员,处理紧急事宜。多方数据接入打通现有体系,自动生成报表。核心功能核心功能设备统一管控统一协议接入及管理,支持远程设备配置、升级和重启,实时监控设备状态。访客远程预约重点客户主动邀约,审核信息实时触达,临时授权自动下发。出入通行限权重点区域限人、限时,识别记录实时上报,智能安防高效管控。人员精细运营持续性人员信息维护,支持以组织架构和人员组的形式建立人员关系,人员信息实时同步到设备。广告投放精准营销,文字推送定时送达。考勤刷脸防伪无感考勤一脸一档,统计数据报表导出。安防预警运营监控分析安防预警内容信
35、息发布 商簿为综合商场、连锁店铺、商业CBD三大不同零售业态提供从全局到细微的针对性服务,实现从万货商店到每个人的商店。数据来源:云天励飞、亿欧智库Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革科技提升流通效率EO Intelligence2.3 科技提升流通效率24Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革EO Intelligence 传统零售行业各环节的信息交互相对割裂,信息化应用程度低。其中主要的原因是缺乏高质量的数据支撑,主要依靠企业上下游和自身的经营数据做出经营决策。科技提高产业流通效率,对生产企业而言就是实现数字化转型,保证高质量的数据获取,同时基于此建立分析决策模型指导经营。科技提
36、高流通效率:对生产企业而言是实现数字化升级,从高质量数据获取到建立分析决策体系25数据来源:亿欧智库亿欧智库:生产企业数字化转型提高效率物料采购研发设计销售研发设计和市场脱节,需求和供给匹配程度不够销量预测不准,产销协同性不足生产计划与排产由人工控制,对物料和产能约束欠考虑企业缺乏中长期物料需求规划,导致库存短缺或积压供应商基础数据采集质量低,无法有效推动上游生产数据采集数据采集:通过计算机视觉、AI、物联网等技术,各环节中的数据得以打通和沉淀,准确度和可用度都提高数据分析数据分析:依据多维度采集的数据,结合行业诉求,建立分析模型,指导企业经营高质量信息获取,产业链信息透明化建立分析决策体系,
37、提高企业效率商业决策商业决策:引导企业从运营模式、工作流程到商业模式的变革生产Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革科技提升流通效率EO Intelligence 零售的核心资源之一是数据,企业通过数据的挖掘和分析可以更好地了解消费者需求,同时也优化整条价值链。通过大数据、云计算等技术,被数字化的信息在产业链上流通加速,驱动零售变革。科技零售时代,数据成为核心资源,数字化加速流通效率26数据来源:CCFA科技重塑零售业六大变革趋势、亿欧智库亿欧智库:中国零售企业数字化转型成熟度评估0102030405洞察需求产品研发原料采购柔性生产仓储与库存06运输配送3.093.092.702.702.
38、762.762.732.733.093.093.033.032.612.612.642.643.093.092.912.91核心流程数字化生态系统构建人员数字化基因培育数字化客户和精准体验全渠道触点和内容数字化平台运营领导力和变革管理数字化商品和服务数字化供应链数字化转型战略 中国零售企业数字化程度偏低,整体建设尚处于起步阶段,成熟度模型评估得分为2.9分,距离“千人千面,永远在线”的智慧阶段还有很大差距。0708营销与销售交付09市场反馈亿欧智库:数据闭环加速零售产业链效率Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革科技提升流通效率EO Intelligence科技提升效率:在供应链环节提升预
39、测能力,优化仓配布局27数据来源:亿欧智库亿欧智库:基于大数据提升销售预测 基于大数据等技术,企业逐步打通数据、提升数据维度完整性,并且引入人工智能、机器学习强化预测评估能力,提高行业的流通效率,极大程度上优化资源配置。原始数据积累数据存储计算分析数据维度较少,存储能力有限,分析算法初级数据维度增多,计算与存储能力加强,多维度增强分析,有力支撑智能决策原有方式原有方式科技赋能科技赋能评估决策通过传感器、摄像头、智能货架等终端设备,增加数据采集的维度,同时提高准确度基于云计算的发展,数据的管理和存储能力得到提升,使得长时间和多维度的信息得以保存云计算加强运算能力,结合历史数据积累,建立标准化数据
40、分析维度,提升数据质量和利用率引入大数据、人工智能、机器学习等技术提升预测评估的准确度,构建决策模型指导经营和生产作用机制作用机制预测流程预测流程 传统供应链各环节相互割裂,同一环节的资源冗杂,利用率低。在大数据助力下逐步开展数据共享,实现以数据为中心的网络。保证资源被充分利用,降本增效加快响应速度。亿欧智库:大数据优化供应链网络采购生产仓配销售售后研发数据数据研发采购生产仓配销售售后Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革科技提升流通效率EO Intelligence科技提升流通效率:在物流运输环节逐步采用智能调度系统及自动驾驶等技术28数据来源:亿欧智库亿欧智库:自动驾驶降本增效 通过大
41、数据驱动的智能调度及规划系统,实时分析车辆状况、用户偏好、配载和外部信息等多维度信息,计算最优的运行排期和物流路线,降低成本的同时增加效率。亿欧智库:智能调度系统道路状况天气环境环境保护运行路线车辆状况配载和排期用户偏好包裹信息个性化服务 无人驾驶目前处于研发阶段,同时还在积累实测经验中,预计5年内可以实现大规模商业化。彼时,将会对物流运输领域的模式产生巨大的影响。最后一公里最后一公里短途运输短途运输长途运输长途运输相比传统配送,效率提升1倍以上,并且可以全天运营,不受天气和外部因素的影响全天运营,节省就餐、休息和换班的时间,预估效率提升在60%以上全天运营,人力成本节省薪酬,避免意外风险,时
42、间成本上节省就餐、休息等传统最后一公里配送的成本以人工为主,因此自动驾驶对降本效果明显除了节省的人力成本,节省的时间成本转化为生产力,从而降低成本长途运输的车辆安全风险使得企业负担高昂的成本,自动驾驶的商用能有效改善提高提高效率效率降低降低成本成本智能调度及规划系统Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革科技提升流通效率EO Intelligence科技提升流通效率:在渠道营销环节线上线下融合已成趋势,技术赋能全渠道营销29数据来源:亿欧智库亿欧智库:科技赋能全渠道营销 对于当前零售而言,线上和线下的融合成为必然趋势,企业的科技能力和数字意识不断提升。企业应用科技,向线上和线下的商业基础设施
43、赋能,使得数字营销与商业基础设施的匹配度不断增强,从而提升客户流量,增加转化率和复购率。实体门店电子商务社交门户资讯内容平台网络搜索其他社群信息渠道信息渠道消费渠道消费渠道实体门店电商网站小程序数据渠道数据渠道公众号支付渠道支付渠道技术运用技术运用数字化门店全渠道融合金融科技数字营销仓储配送线下支付移动支付线上支付用户管理线上/线下会员卡线上会员公众号粉丝种草用户Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革科技提升流通效率EO Intelligence科技提升流通效率:在终端交付环节突破门店运营瓶颈30数据来源:亿欧智库亿欧智库:科技助力门店运营提速 尽管零售业态的商业模式和痛点各不相同,但在门
44、店运营效率上都有着相同的目标,向消费者提供优质的服务实现商业变现是终极理想。然而受限于诸多影响因素,一直以来人工决策占据经营的主导地位。在新兴科技不断投入应用后,门店在人机协同下大幅提升经营的效率,以智能决策为依据的人机配合将是未来一段时间的主流声音。选址策略结合线下市场调研,通过运营者的经验判断,进行选址分析结合定位技术,周边人群画像,智能算法智能算法建立数字化模型,评估选址的可行性货品管理根据历史销量,凭人工经验和经销商推荐选择商品产品质量通过品牌商和经销商的软性实力做推断,入库前手动确认产品保质期、数量等图像识别图像识别,确认产品情况多维度信息考核,剔除干扰因子做精准确认区块链区块链溯源
45、,从源头到终端全方位了解门店上架智能货架智能货架,上架确认,联通库存信息自动补货自动补货,缺货提醒全渠道信息整合,模拟上架销售情况,智能排布智能排布并形成机器学习机器学习机制,同步给其他门店运营人员根据经验判断进行上架陈列根据促销或经营需求进行调整,商品信息只在有经验的运营者手中,管理人员很难获取运营过程对销量的判断基本处于人工操作阶段,临时缺货紧急向供应商要货运营状况不明,业绩追查难开展。损耗多,如拆包库存过程中经常会造成商品损耗,且无法追溯经营指标实时查询,可视化可视化处理。基于市场和门店内部的信息,建立数据模型。对销量做预测,减轻库存压力Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革科技提升
46、流通效率EO IntelligenceWakeData-唤醒数据,让企业更懂自己的用户31前台商城系统导购系统客户管理营销系统分析系统管理系统业务中台数据中台后台基础平台商品系统订单系统收银系统仓储系统会员中心积分中心支付中心客户洞察素材中心自动化营销分销系统企业微信权限管理员工管理设备管理绩效管理自助分析平台实时计算平台数据开发平台数据治理平台大数据基础平台Data-in埋点平台爬虫用户画像平台推荐平台机器学习平台Data-mapping亿欧智库:WakeData产品架构及体系客流宝客流导购分析系统移动端小程序画像分析客流分析会员识别智能导购惟客宝惟数平台顾客进店顾客逛店顾客离店微商城营销系
47、统数据分析客户管理基于AI人脸识别的智能导购系统大数据基础平台数据开发平台数据接入平台机器学习平台实时流计算平台自助分析平台数据治理平台画像平台开放服务平台推荐平台一站式数字化经营管理系统企业经营数据中台一站式经营管理大数据赋能 WakeData客户经营大数据解决方案以数据中台为依托,以用户运营门店SaaS工具场景为载体,利用大数据平台、中台工具和中台SaaS应用,帮助企业IT从业务支撑走向业务驱动。数据来源:WakeData、亿欧智库Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革科技升级消费者体验EO IntelligenceWakeData专注为企业提供一站式客户经营大数据解决方案32亿欧智库
48、:WakeData打造客户经营大数据闭环数据运营流量思维客户数据价值梳理数据指标体系运营服务精准投放商业价值获客、转换、客单、体验、忠诚管理流程价值组织效率、知识传递IT能力价值成本、质量、效率、安全数据资产应用数据资产的必经之路方法产品行业行业高频(泛零售、餐饮)微商城、线下客流、运营中频(鞋服、美业、医药)AI导购、到店服务、投放低频(房产、家装、汽车)AI导购、投放、售后通用运营通用运营门店诊断用户洞察运营分析实时大屏会员体系广告投放数据服务数据服务Data-inMappingDMP/CDP推荐数据可视数据服务指标数据平台数据平台计算存储监控自助集成开发机器学习算法调度 WakeData
49、客户经营大数据解决方案以数据中台为依托、数字化运营SaaS为载体,帮助企业IT从业务支撑走向业务驱动。中台层中台层,大数据基础平台帮助企业进行全域数据的存储、计算、处理,埋点、Data-in、Data-mapping等中台工具采集和打通异源数据,数据治理、用户画像平台则进一步帮助企业实现全域数据资产化建设;应用层应用层,电商云、客流云、导购云、营销云等上层云应用帮助企业实现全面的数字化经营;服务层服务层,WakeData专业的数字化运营团队给线下企业提供大数据用户运营咨询或代运营服务。数据来源:WakeData、亿欧智库Part 2.再生,技术赋能,驱动零售变革科技升级消费者体验Part 3.
50、新声,洞察潮流,领跑时代创新33EO Intelligence洞察潮流消费趋势,新赛道、新场景和新营销领跑时代创新34数据来源:亿欧智库 随着社交渠道越来越广泛以及消费主权意识的觉醒,消费者自我关注和精神诉求的表达需求上升,潮流趋势成为引领零售发展的重要力量。紧跟潮流脉搏,把握消费趋势,成为企业在未来竞争中制胜的关键因素。亿欧智库从新赛道、新场景和新营销的维度的分析,尝试洞察当下潮流消费趋势。亿欧智库:从新赛道、新场景和新营销的维度洞察潮流趋势Part 3.新声,洞察潮流,领跑时代创新新营销新营销新赛道新赛道新场景新场景 零售场景边界逐渐模糊,趋向无界化 品牌更加贴近用户,通过生活方式和潮流趋
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