品類管理大數據

Ⅰ 產品銷售預測與需求管理是大數據在什麼領域的

產品銷售預測與需求管理是大數據在重點應用領裂嫌域的。根據查詢相關資料陸皮信息顯示：通過分析大數據在重點應用領域的發展和歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和肆悉手變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式，以此來調整產品策略和鋪貨策略。

Ⅱ 大數據時代的百貨經營變革

大數據時代的百貨經營變革

曾有人評論，馬雲之所以成功，就在於其通過支付寶和評價體系重塑了人與人之間的信任關系。而傳統百貨的O2O變革，將在大數據的助力下重塑人與商業、人與商品、人與服務、人與體驗乃至於人與世界之間的了解與信任。

傳統百貨的現行O2O之路——被動的掙扎

百貨行業投身於O2O轉型背後的最大動力，毫無疑問是來自電商的沖擊。

據華潤創業方面的分析，來自電商行業的競爭對贏利造成了沖擊，影響零售業務同店銷售同比下降2.6%。廣州友誼在年初也曾表示，去年網路零售對市場份額的分流明顯，傳統零售行業整體增長進一步放緩，多重困難與挑戰交織。而王府井百貨同樣在公告中宣稱，互聯網零售和跨境電商的迅猛發展，對該公司以及行業的收入增長造成一定影響。

遺憾的是，傳統百貨業面對這一輪沖擊後最初的反應，並不是一種基於對電商及自身特點理性分析後的沉著應對，而更多展現出的是一種驚慌失措之後的應激反應，這里最為典型的一個標志性行為便是自建B2C商城。據統計，2014年中國連鎖經營協會百強調查所公布的50家主要百貨企業中，有36家已經開展網路零售業務，多為自建B2C平台。

自建B2C平台行為本身並無可厚非，但其卻折射出傳統百貨業從業者一個相對狹隘的競爭思維定式——就如同和過去的競爭對手拼商品一樣，如果你某樣商品賣得好，那麼我也花力氣引進並且賣得便宜就能趕超你!就這樣，傳統百貨競爭力減弱的問題，被簡單地解讀為線上渠道的缺失，進而採取了同樣簡單粗暴的處理方式——自建線上渠道。其結果是顯而易見的，盡管投入驚人，但無論是流量還是銷售額均無法與純電商抗衡，傳統百貨線上渠道的規模化發展遙遙無期。

部分企業選擇了入駐開放平台的策略，雖然能夠有效減少自身投入，但因為沒有平台的主動權和話語權，很難取得突破性的成長。隨著移動互聯網的興起，很多傳統百貨又開始投身於爭奪移動端入口的競爭中，各個百貨的APP層出不窮，但其結果與自建B2C平台大同小異。

盡管很多傳統百貨在形式上實現了多渠道的O2O模式，可實際上給企業帶來的只有巨額的投入和不成比例的流量及銷售額。以王府井百貨為例，其電子商務項目建設一直面對著虧損嚴重的問題。據年報數據顯示，截至2014年，王府井電子商務項目虧損已達到4206.28萬元。

毋庸諱言，當下大部分傳統百貨的O2O轉型，本質上是被電商所帶來的焦慮驅動的，這使得它們的O2O之路從一開始便迷失了方向。

全渠道，看似美麗

在2014年，還出現了這樣一個有趣的現象，在很多傳統零售企業的思想中，比O2O熱度更勝一籌的一個關鍵詞是「全渠道」。

他們都覺得O2O太虛，不如全渠道實在。

這一點從很多企業的戰略報告中就能夠得以顯現，「全渠道」的詞頻遠超「O2O」，很多行業峰會上也將「全渠道」作為「O2O」的代名詞。

這背後隱含的社會心理不難分析：「O2O」太深、太遠、太晦澀，誰也一句話說不清楚，給人一種極其強烈的不安全感。而「全渠道」就不一樣了，有渠道就意味著有客流量，有客流量就意味著能帶來銷售和利潤，如果渠道能變全，那麼將能帶來更多的銷售和利潤，緩解目前傳統百貨的經營頹勢。

這種簡單的邏輯最容易迎合傳統從業者目前的焦慮心理，是更實在的O2O思維。對此就曾有媒體人評論：「相比歐美國家，中國目前的O2O更急功近利，更看重利潤，缺乏對社會進行數字化改造的誠意和理想。」

現實是殘酷的，用簡單的思維解決復雜的問題，必然帶來復雜的結果。

傳統零售企業的全渠道之路初步試水，就立即遇到了流量獲取與流量轉化這兩大難題。基於各種流量入口的網路地產和線下盤踞黃金地段、坐等客戶上門的商業地產，邏輯完全不同。目前電商的新客獲取成本已經達到300元左右，加上純電商不斷加大投入力度，傳統零售商在爭取線上流量上已毫無優勢可言。而把自身擁有的龐大線下客流轉化到線上，也被事實證明只是一廂情願。渠道與渠道之間的消費者，並不會想當然地實現互動。深耕湖南市場19年的步步高集團，年線下進店客流可達10億人次，盡管喊出了要在三年內將轉化率達到60%的宏偉目標，並採取了用電子小票取代紙質小票、加入各種引導性優惠活動的措施，可從目前雲猴網的實際表現上看，還是與目標有著不小的落差。

總的來說，「全渠道」打著「O2O」的旗號，卻仍在延續著過去「以商品為核心」的思維導向，依然是在以企業自身為出發點，本質上沒有為消費者創造出額外的價值，自然無法獲得市場的認可。

O2O的真正意義與切入點——大數據應用

傳統企業如何走上正確的O2O之路?想要回答這個問題就必須回歸到商業的本質，即「以消費者為核心」，來看待Online與Offline的價值。簡單地說，Online對於消費者來說，最大的魅力莫過於信息獲取的便利性，而對於Offline，則是無可取代的現實體驗感。因此對於傳統企業來說，最好的O2O戰略就是能讓消費者在自己的平台上實現信息與體驗的完美融合。而想實現這一融合就離不開大數據的幫助。

傳統百貨業必須突破的一個思維誤區便是將渠道僅僅視為流量的入口，而沒有意識到它更為重要的價值是數據的入口;把「O2O」中的「2」視為流量的轉化，而忽視了數據之間的交互。事實上，在可以預見的未來，大數據將成為所有企業的核心資產，失去了數據就意味著喪失了競爭力，而作為渠道終端的零售業在這方面有著天然的優勢。傳統百貨業對上游議價能力的來源，未來也將從佔有渠道向佔有數據全面轉變。

沒有把數據打通的O2O模式是有斷層的，其結果是線上與線下之間的各自為戰，無法創造出新的價值。

亞馬遜2013年12月獲得了一項名為「預測式發貨」的新專利，可以通過對用戶數據的分析，在他們還沒有下單購物前，提前發出包裹。而這種超越性的分析預測能力，正是來源於亞馬遜對客戶之前的訂單、商品搜索記錄、願望清單、購物車，甚至包括用戶的滑鼠在某件商品上懸停的時間這一系列大數據的綜合分析所獲得，進而實現在消費者實際下單前便將包裹發出。

線下在數據收集能力方面要滯後於線上，但是通過大數據平台的交互後，線下渠道可以有效地將線上平台反饋的數據用於消費者體驗的升級工作，為消費者創造更多的超值體驗。同時，隨著增強現實技術、近距離技術、遠紅外客流檢測、二維碼掃描、電子支付……新興技術不斷涌現，將更好地武裝線下實體店，也讓線下渠道的數據收集能力不斷增強，做到與線上數據互動補充。

線上線下數據的融合，將為傳統百貨勾勒出更為完整的消費者畫像，將顧客的生理、心理、行為等特徵全方位掌握，進而為經營決策提供強有力的支持輔助，實現對消費者的精準營銷。

對於消費者來說，既能輕松地在線上端尋找到自己所需的商品，又能夠在線下享受到優質的服務體驗，將對平台產生極大的黏性。而對於企業來說，通過大數據所帶來的運營能力提升，將最終體現為銷售額的增長與贏利，真正實現擺脫同質化、轉型升級的目標，這才是O2O的真正價值所在。

大數據時代的百貨經營變革展望

對於傳統百貨的大數據升級，國外同行業者已走在了前面。梅西百貨早在數年前便開始了基於大數據的O2O布局，具體方式包括：

線下門店配備訂單處理系統。

通過店內無線熱點了解消費者動線，優化門店動線設計，幫助品牌商開展營銷服務。另外，與谷歌地圖合作，提供品牌導航服務。

與谷歌錢包合作，提供手機支付服務。

門店內安裝信息亭(Kiosk)供消費者查詢商品基本屬性、售價、庫存情況等信息，支持在線下單、結算功能。

上線官方APP應用軟體，消費者可通過APP查詢商品和其他消費者評論信息、下單、支付、曬單，也可以填答線上消費滿意度問卷，反饋體驗感受。

梅西百貨的示範效應不僅在於其技術應用層面的創新，還在於其軟性服務的優化。例如，梅西百貨在每一個Kiosk旁都配備客服人員，引領顧客到相應的品牌店試用產品，並幫助顧客在自己攜帶的移動設備上下單結算。顧客在這種消費體驗中感受到方便、目標性強，更重要的是被重視，復購率自然提升。這一點也提醒著我們，對於大數據應用來說，硬體設施和軟性服務同樣重要。

國內的百貨業在經過最初的渠道焦慮後，也逐步開始理性認知大數據價值。2013年，王府井、銀泰、新世界、天虹等國內大型連鎖百貨企業紛紛鋪設Wi-Fi，面向消費者提供免費服務。據了解，鋪設Wi-Fi平均每個單店初期投入在40萬—60萬元之間，全部完成後可實現以下功能：

精準營銷，用戶連接Wi-Fi後其聯系方式、行動路線等數據信息會同步傳輸至後台系統，後台參考此用戶的網購數據反饋用戶屬性，然後推送相關產品優惠券或活動信息。

商場動線優化，根據長期用戶行動路線數據積累，商場可優化櫃台位置。

對於國內傳統百貨業來說，在構建以大數據為基礎的百貨O2O模式過程中，有兩個方向值得重點關注。

1、建立有效的大數據分析與應用轉化能力。大數據概念盡管已經被業界廣泛接納，但在技術層面上還並不成熟，分析與應用轉化還遠未達到自動化、智能化的階段，並且相應的投入也十分高昂。如何低成本地將大數據轉化成有效的生產力，是擺在傳統零售企業面前的一個難題。在這一方面，國內一些百貨企業摸索出了「讓企業成為O2O平台，讓員工成為大數據雲處理端」的創新模式，為當下階段的傳統零售企業提供了一個解決思路。其中的代表企業為天虹的「天虹微品」。

天虹在去年年底正式推出了「天虹微品」 全員銷售APP，天虹微品通過精選商品傳送至手機端，員工「店主」可根據需要在自己開設的網店編輯商品，再利用微信、微博、QQ等社交工具將商品分享至自己的社交圈，提供服務，形成銷售。公司負責商品采購和庫存管理、營銷圖文製作、訂單處理、物流配送和統一客服等工作，並對「店主」銷售和服務行為進行嚴格管控。

天虹微品產生的效果是，天虹公司通過大平台在提供商品和支持服務的同時，做出共性的大數據分析(推薦爆款商品)。而員工作為小前端，則在此基礎上根據自己面對的客戶迅速做出調整，實現了有效的大數據應用互動。

而對於消費者來說，可以通過線上線下平台隨時隨地找到天虹任何一家門店一個樓層一個品類甚至是一個專櫃的店員，相當於天虹60餘家門店的上萬名實體店員，都是「天虹移動端」上的「店小二」，線上與顧客開展一對一導購服務，無論是售前、售中還是售後，顧客預約後，線下專屬服務和售後都會更加便利有保證。

2、通過大數據分析，獲得自營能力，擺脫差異化。目前，中國大部分傳統百貨商場均處於大品類管理層面，其商品編碼方式是按照一個專櫃下扣點率定義的不同大類編碼，此編碼只與櫃台扣點率相關，並無商品基本屬性、價格、庫存等深入數據。在不掌握商品信息的情況下，百貨企業很難幫助櫃台開展個性化的營銷活動，零售商角色弱化，更接近「二房東」定位。

大數據分析將通過線上線下兩重通道對數據的分析把控，牢牢掌握進出平台每一個商品的單品信息，幫助企業實現從品類管理到單品管理的轉變。單品管理的實現，意味著企業將能夠有效把握商品進銷存節奏、控制庫存風險的能力，進而全面掌握商品自營能力。傳統百貨將有望完成從簡單聯營→深度聯營→單品管理→數據共享、獨有商品→經銷商品、集合店→自有商品的一級級蛻變，成為真正有差異化競爭優勢的市場單元。

業內曾有人評論，馬雲之所以成功，就在於其通過支付寶和評價體系重塑了人與人之間的信任關系。而傳統百貨的O2O變革，將在大數據的助力下重塑人與商業、人與商品、人與服務、人與體驗乃至於人與世界之間的了解與信任。只有為這個世界在數字化、互聯網化進程中扮演貢獻力量的角色，才能夠在這個浪潮中傲然屹立。

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Ⅲ 數據統計分析方法有哪些

1、分解主題分析

所謂分解主題分析，是指對於不同分析要求，我們可以初步分為營銷主題、財務主題、靈活主題等，然後將這些大的主題逐步拆解為不同小的方面來進行分析。

2、鑽取分析

所謂鑽取分析，是指改變維的層次，變換分析的粒度。按照方向方式分為：向上和向下鑽取。向上鑽取是在某一維上將低層次的細節數據概括到高層次的匯總數據，或者減少維數;是自動生成匯總行的分析方法。向下鑽取是從匯總數據深入到細節數據進行觀察或增加新維的分析方法。

3、常規比較分析

所謂常規比較分析，是指一般比較常見的對比分析方法，例如有時間趨勢分析、構成分析、同類比較分析、多指標分析、相關性分析、分組分析、象限分析等。

4、大型管理模型分析

所謂大型管理模型分析，是指依據各種成熟的、經過實踐論證的大型管理模型對問題進行分析的方法。比較常見的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴經營、品類管理分析等。

5、財務和因子分析

所謂財務和因子分析，主要是指因子分析法在財務信息分析上的廣泛應用。因子分析的概念起源於20世紀初的關於智力測試的統計分析，以最少的信息丟失為前提，將眾多的原有變數綜合成較少的幾個綜合指標，既能大大減少參與數據建模的變數個數，同時也不會造成信息的大量丟失，達到有效的降維。比較常用的財務和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、財務指標、財務比率、坪效公式、品類公式、流量公式等。

6、專題大數據分析

所謂專題大數據分析，是指對特定的一些規模巨大的數據進行分析。大數據常用來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。常見特徵是數據量大、類型繁多、價值密度低、速度快、時效低。比較常見的專題大數據分析有：市場購物籃分析、重力模型、推薦演算法、價格敏感度分析、客戶分組分析等分析方法。

Ⅳ 大數據與更好的零售

大數據與更好的零售

敘說起來零售歷史經歷了幾個比較穩定的時期，但當中穿插了一些拐點或者說是——顛覆性改變。這些改變的核心無一例外都是數據：

首先，上世紀七八十年代EPOS的出現在品類管理發展中扮演了重要角色；

其次，在隨後的90年代零售商的忠誠度計劃或會員卡計劃創造了一個完全基於顧客洞察更好決策的營銷行業，美國的克羅格（Kroger）和英國的樂購（Tesco）在這方面引領全球零售行業；

第三，也是最近，電子商務革命為零售商提供了以前不可能獲得的數據及洞察——是關於顧客決策方面的。通過使用點擊流數據（Clickstream），在大多數時候，顧客是可以識別的，那麼品類就能了解當我買了產品C，我其實也看了產品A和產品B——這對銷售周期慢的行業來說是巨大的突破。另外，全渠道零售及社交媒體開辟了一個新的時代，讓顧客能夠佔有大量的信息去比較產品、服務及價格——即使他們可能最終還是在實體店購買。再一次，一個完全的行業出現了——通過顧客再定向（retargeting）技術及推薦引擎——電子商務可以做出實時的商業決策。

在21世紀的前幾年，大數據這個術語被用來描述整套新概念，比如很多的記錄（長數據）、很多的維度（寬數據）、文本或圖片（非結構化的數據）、實時或准實時（near real-time）。科技及社交媒體發展引發的大數據爆炸為零售商及品牌商提供了更多與顧客保持高度鏈接與做大生意的方式與方法。

所有零售的核心是為顧客創造更好的價值主張：無論它是為顧客省錢提供更低的定價，還是更與顧客相關的選品，更好的顧客服務，更有效的促銷，或者是更有效率的運營及配送等。

正因為有太多的新技術產生數據，有太多的新數據源，所以零售商必須要有一個框架去理解這些數據：購物之旅模型（the Shopping Trip Model）。購物之旅模型定義了產生數據的所有顧客觸點（touch point）以及觸點發生的場景（比如搜索、到訪/逛店、貨架取貨、支付、使用等等）。這樣，任何新的數據概念都會被理解為某些觸點的一個函數，有很多的觸點並且每一個觸點都會產生多種數據集。

舉例來說：

模型中的逛店（線上或線下）——就是指顧客在網站、在APP或者在實體店瀏覽的那些時刻里發生的行為。特別地，若是在實體門店，新興科技可以讓零售商了解顧客在門店裡怎樣逛，以及他們如何最終找到他們想找的商品。機場、酒店及餐館的WIFI應用相當普遍，在中國，門店裡WIFI 的應用也開始逐漸普及。這卻可能改變—最終的勝者可能是這樣一些數據收集技術——可能是beacon或其他基於藍牙技術的解決方案。無論誰將在技術上獲得統治地位，數據的機會依然一樣——只要具備了解顧客逗留時間及路徑的能力。如果能將逛店洞察通過顧客唯一識別碼（customer identifiable token）（如同自動登錄的APP）與取貨及支付等行為鏈接並分析，這將為零售商帶來真正的商業轉型。

那麼，這些數據到底怎樣落地並幫助零售商呢？以往的做法通常是，零售商給顧客打各種各樣的標簽（推斷或直接收集描述個人財富狀況、家庭狀況、購物行為等的數據）。然而，這只是管中窺豹。要讓數據能被實時使用，有必要在時間、地點及商品或品類等方面進行加強。

顧客可能對豆子價格敏感但卻願意花很多錢在護膚品上。一個上海的顧客可能周一到周五都在快節奏地工作但到周末會帶家人去購物中心度個休閑的周末，喜歡從容不迫地購物，所以，該顧客應該在那天受到特別對待。想想你該如何告訴門店導購使用顧客洞察。

未來五年，使用多種數據源來多維度了解顧客將會是零售業的標准實踐。那些取得大數據競爭優勢的公司將會是那些能在各種場景下准確描述顧客的公司。一旦擁有數據，差異化和個性化的可能性就只能是受制於該公司的想像力及基於顧客洞察的執行力。

千店千面或門店差異化（提供不同的促銷、個性化的定價、差異化的商品組合或者品牌體驗等等）給物流和運營帶來巨大的挑戰。未來幾年，會有零售商因為擁有數據能力從而可以為顧客提供個性化的購物體驗，但是卻缺乏運營能力來實施數據分析建議作出的改變。實際上，哪怕在今天，很多門店都知道調整一下晚上的選品就會有更好的銷售——商品調整的實施限制不在於能指導調整的數據洞察，而是在於貨架、場地空間或庫存控制等運營因素。與投資於數據同樣重要的是需要將門店智能化——讓門店能實時了解庫存狀況（可能是通過RFID）、物理屬性（溫度、照明、濕度等等）、門店員工（位置、語言、專長等）以及更為重要的到店顧客（畫像、購物偏好等等）。通過數據把「人（顧客）」和「場（門店）」鏈接就能為顧客提供個性化的購物體驗，從而差異化門店，無論是線上還是線下。

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Ⅳ 品控管理系統包括哪些功能

包括：
1) 防偽：成品貼標賦碼、信息防偽；雲+端雙重數據加密；
2) 產線追溯：產線生產櫻彎過程追溯，使用物料、人員、測試數據等記錄；
3) 產線調整：對現有產線優化調整；
4) 倉庫/物流管理：產線建立多級包裝關聯，出入庫管理等；
5) 大數據分析：風險與決策
另外還需要做到：建立覆蓋產品全生命周脊手悶期的追溯管理，對產品（零部件）進行唯一標識，從批次（品類）管理升級到單件薯睜產品的品控溯源。在生產報工報質量、物料和半成品出入庫等環節實施掃碼操作，數據實時准確，通過SAAS雲平台服務，實現從銷售接單、采購、倉儲、生產、質量管理、品控追溯等全過程的數字化管理。

Ⅵ 什麼人適合做數據分析師

什麼人適合做大數據分析師?

第一，有興趣的人，人們常常在說，興趣是很好的老師，如果你對數字很討厭、嚴重「暈數字」，那數據分析師不適合你，即便內部的講師非常認真的跟你說、指標是怎麼通過一定演算法算出來的你還是會覺得無比耐煩，如果不是非常暈數字的人則可以調節自我狀態、將自己的興趣調節為賺錢，後期也可以朝著該方向去發展。

什麼人適合做大數據分析

第二，有一定邏輯思維的能力。大家都應該聽說過愛因斯坦經典的邏輯題，如果你能解決出來而且耗費時間不長，那就說明你的邏輯思維能力很強，做數據分析師邏輯思維特別重要，你需要在各種不同指標定義以及業務聯系中反復研究數字、得出結論。邏輯思維強的人他們在寫sql數據處理腳本的時候會有一種enjoy的感覺且效率會更高。

第三，要具備細心、耐心以及語言包裝的能力。所謂的大數據指的是數據量在10tb以上的數據集，因為數據很大而且本身數據是凌亂的，想要利用各種軟體工具在一兩天的時間內koi大量數據洗一遍、分析清楚不可能的，如果你沒有耐心的話，在面對繁瑣的數據清洗、數據建模時往往會中途放棄，如此情況在過去還是蠻常見的。而之所以需要有強大的語言包裝能力是因為數據分析師的從業過程復雜，以專業方式表達可能結論、很多僱主都不了解，但是如果能換一個方式、以深入淺出的技法來說明則大不同，說白了就是要讓數據實現可視化。

Ⅶ 連鎖經營與管理專業怎麼樣_就業方向_主要學什麼

高考 填報志願 時，連鎖經營與管理 專業怎麼樣 、 就業方向 有哪些、主要學什麼是廣大考生和家長朋友們十分關心的問題，以下是相關介紹，希望對大家有所幫助。

1、培養目標

本專業培養德智體美勞全面發展，掌握扎實的科學文化基礎和經濟管理、連鎖經營、商業特許、物流配送及相關法律法規等知識，具備門店開發、品類管理、采購管理、營銷企劃、視覺設計、顧客服務、門店營運等能力，具有工匠精神和信息素養，能夠從事展店管理、門店管理、區域督導、電商地推等 工作 的高素質技術技能人才。

2、 就業 方向

面向批發、零售、餐飲和住宿等服務業的連鎖經營管理師等職業，展店部主管、電商地推區域經理、店長（總）、區域督導等崗位（群）。

3、主要專業能力要求

具有顧客接待、商品介紹、轉化促成、履約跟蹤、會員管理、客服人員管理等門店顧客服務的能力；

具有門店日常運作、安全管理、門店績效評估等門店營運的能力；

具有門店動線設計、布局規劃、商品陳列、現場氛圍營造等門店視覺設計的能力；

具有市場調研、品類規劃、經營診斷、目標制訂、策略選擇、戰術實施等品類管理的能力；

具有供應商開發、采購談判、合同管理、商品進貨、商品補貨、商品退貨等采購管理的能力；

具有門店選址及評估、開業企劃及宣傳、新店開張及運行、營業督導檢查等展店管理的能力；

具有營銷活動策劃、全媒體選擇、精準觸達管理、推廣績效評估等門店營銷企劃的能力；

具有有效收集、匯總、處理、分析、傳輸連鎖經營業務數據和信息，並根據數據信息完成決策等工作的薯歲辯數據管理應用能力；

具有安全防護、質量管理、綠色生產、環境保護、風險防控等能力；

具有探究 學習 、終身學習和可持續發展的能力。

4、主要專業課程與 實習 實訓

專業基礎課程：經濟學基礎、管理學基礎、市場營銷基礎、商業經濟基礎、商品學基礎、大數據財務管理基礎、統計基礎、商務禮儀與溝通。

專業核心課程：連鎖經營管理實務、服務管理實務、門店營運實務、品類管理、采購與供應鏈管理、連鎖門店開發與設計、特許經營實數缺務、數字營銷基礎。雀判

實習實訓：對接真實職業場景或工作情境，在校內外進行門店營運、商品管理、數字營銷、商務溝通與禮儀等實訓。在零售賣場、餐飲門店、電子商務公司等單位或場所進行崗位實習。

5、職業類 證書 舉例

職業技能等級證 書 ： 品類管理、社交電商運營

6、接續專業舉例

接續高職本科專業舉例： 企業數字化管理

接續普通本科專業舉例： 工商管理、零售業管理

Ⅷ 產品銷售預測與需求管理是大數據什麼

產品銷售預測與需求管理 通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。 大數據是一個很好的銷售分析工具,通過歷史數據的多拍鎮晌維度襲鋒組合,可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最旅祥常見的組合形式、消費者的層次等,以此來調整產品策略和鋪貨策略。 在某些分析中我們可以發現,在開學季

Ⅸ 供應鏈大數據分析

供應鏈大數據分析

供應鏈大數據分析，越來越多的企業採用數據分析來應對供應鏈中斷，並加強供應鏈管理(SCM)，目前有幾項重大中斷正在影響供應鏈。以下分享供應鏈大數據分析，一起來看看。

供應鏈大數據分析1

全面解析大數據給供應鏈帶來的益處

時下，大數據已經完全跨越概念炒作，而成為很多行業業務發展中實實在在應用的重要武器，但是在供應鏈管理領域，大數據技術的應用產業發展則處於起步階段，但是相信伴隨其他行業大數據的快速發展，供應鏈管理中的大數據也會迅速跟上來，那麼人們勢必會問大數據到底能夠為供應鏈帶來哪些益處呢，下面請隨乾元坤和我一同了解大數據給供應鏈帶來的好處。

大數據與供應鏈

1、庫存優化。比如，SAS獨有的功能強大的庫存優化模型可以實現在保持很高的客戶滿意度基礎上，把供應成本降到最低並提高供應鏈的反應速度。

其庫存成本第一年就可下降15%～30%，預測未來的准確性則會上升20%，由此帶來的是其整體營收會上升7%～10%。當然還有一些其他的潛在好處，如提升市場份額等。此外，運用SAS系統，產品質量會得到顯著提升，次品率也會因此減少10%～20%。

2、創造經營效益，從供應鏈渠道，以及生產現場的儀器或感測器網路收集了大量數據。利用大數據對這些資料庫進行更緊密的整合與分析，可以幫助改善庫存管理、銷售與分銷流程的效率，以及對設備的連續監控。製造業要想發展，企業必須了解大數據可以產生的成本效益。對設備進行預測性維護，現在就具備採用大數據技術的條件。製造業將是大數據營業收入的主要來源。

3、B2B電商供應鏈整合。強大的電商將引領上游下游生產計劃-下游銷售對接，這種對接趨勢是上游製造業外包供應鏈管理Supply-Chain，只專注於生產Manufacturing，ProctionChain(R&D)。

物流外包上升到供應鏈外包是一個巨大的飛躍，體現了電商的強大競爭力和整合能力，海量數據支持和跨平台、跨公司的對接成為可能。B-B供應鏈整合具有強大的市場空間，能夠改善我國產業布局、產業鏈優化、優化產能分配、降低庫存、降低供應鏈成本、提高供應鏈效率。

4、物流平台規模發展，B-C商業模式整合已經成為現實，但是物流執行平台的建設是拖後腿的瓶頸。多樣產品的銷售供應鏈的整合有很大的技術難題，如供貨周期、庫存周期、配送時效、物流操作要求等，這樣的物流中心難度很大。

大數據平台建設將驅動整體銷售供應鏈整合;中國的還有的現實問題跨區域物流配送、城鄉差異等，政府的管制是一大難點/疑難雜症，大數據平台有助於政府職能調整到位。

5、產品協同設計，過去大家最關心的是產品設計。可是現在，在產品設計和開發過程中，相關人員相互協同，工廠與製造能力也在同步設計和開發中。當前的壓力在於向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格、更高質量的產品，而同時滿足所有這些要求，是製造和工程企業的下一個重大的價值所在。這也正是大數據的用武之地。

企業如何部署大數據?

要讓數據發揮價值，首先要處理大數據，要能夠共享、集成、存儲和搜索來自眾多源頭的龐大數據。而就供應鏈而言，這意味著要能夠接受來自第三方系統的數據，並加快反饋速度。

其整體影響是增強協同性、加快決策制定和提高透明度，這對所有相關人員都有幫助。傳統供應鏈已經在使用大量的結構化數據，企業部署了先進的供應鏈管理系統，將資源數據，交易數據，供應商數據，質量數據等等存儲起來用於跟蹤供應鏈執行效率，成本，控制產品質量。

大數據給供應鏈帶來的好處

而當前大數據的概念則超出了傳統數據產生、獲取、轉換、應用分析和存儲的概念，出現非結構化數據，數據內容也出現多樣化，大數據部署將面臨新的挑戰。

針對如今所生成、傳輸和存儲的海量信息進行簡單處理所帶來的挑戰。當前，數據量呈爆炸式增長，而隨著M2M(機器對機器的通訊)的應用，此趨勢仍將持續下去。

但是，如若能夠解決這些挑戰，將可以打開嶄新的局面?核心在兩個方面：

1、解決數據的生成問題，即如何利用物聯網技術M2M獲取實時過程數據，虛擬化供應鏈的流程。通過挖掘這些新數據集的潛力，並結合來源廣泛的信息，就可能獲得全新的洞見。如此，企業可以開發全新的流程，並與產品全生命周期的各個方面直接關聯。與之集成的還有報告和分析功能，為流程提供反饋，從而創建一個良性的強化循環。

2、解決數據應用的問題，如何讓供應鏈各個價值轉換過程產生的數據發生商業價值，是發揮數據部署的革命性生產力的根本。大數據在供應鏈的應用已經不是簡單的交易狀態可視，支撐決策庫存水平，傳統ERP結構是無法承擔的。因此企業必須重新做好數據應用的頂層設計，建立強大全面的大數據應用分析模型，才能應對復雜海量的數據如何發揮價值的挑戰。

大數據在供應鏈領域的應用剛剛起步，隨著供應鏈的迅速發展，大數據分析，數據管理，大數據應用，大數據存儲在供應鏈領域蘊含巨大的發展潛力，大數據的投資也只有與供應鏈結合，才能產生可持續、規模化發展的產業

供應鏈大數據分析2

大數據分析對供應鏈有什麼影響

如今，從物流到客戶偏好的各種數據的持續增長正在迅速改變企業的經營方式，並突出了對加強數據管理和分析的強烈需求。大數據分析(指大型和復雜的數據集)的好處是顯而易見的：大數據可以完全改變組織的工作方式，在效率、成本、可見性和客戶滿意度方面產生巨大差異。

大數據來源廣泛：

-如今的技術和社交平台允許企業以評級、評論和博客評論的形式獲得直接的客戶反饋。

-來自移動通信、社交平台和電子商務的數據正在與來自企業系統的數據集成。

-隨著物聯網和機器對機器通信的引入，製造業正在從基於事件的計劃轉變為實時感測。

-不斷發展的感測器技術可提供實時設備和產品狀況數據，從而實現自動維護和過程調整。

數據在數量上、種類上和速度上都有所增長，如果以正確的方式加以利用，可以帶來巨大的價值。

研究顯示，企業已經在推動整個企業供應鏈的生產力，但在供應鏈功能中使用大數據分析在全球企業中並不普遍或協調得很好。受益於大數據分析的公司有三個共同點：它們擁有強大的企業級分析戰略，它們將大數據分析嵌入供應鏈運營，它們擁有合適的人才庫，能夠從大數據中產生可操作的見解。

有必要僱用、培訓和扶持能夠幫助企業從大數據分析中受益的領導者。從人力資本的角度來看，大多數公司的定位尚不足以接受數字化供應鏈轉型。我們分析了各行各業的50多位高級供應鏈高管的個人資料，以了解他們在供應鏈數字化方面的定位。在涉及所謂的「數字防備連續性」方面，各行各業的公司中絕大多數高管都普遍缺乏。

調研機構采訪了各行各業的商界領袖，以探討當今日益數字化的世界對首席供應鏈官的角色以及供應鏈領導者與高級管理人員中其他高管人員之間互動的影響。通過這些訪談，我們發現了供應鏈領導者應具備的四個關鍵特徵，以便能夠從大數據分析中獲得收益：

1、對數據和系統技術有深刻的了解。當今的企業可以通過數據分析和通過數字方式收集數據來深入了解客戶行為。盡管不需要首席供應鏈官成為信息技術（IT）專家，但他們應該對數據收集、技術和分析有足夠的了解，以引導對話並為高級領導者及其供應鏈團隊提供數字化願景。

供應鏈領導者應認識到如何實施和利用相關平台和流程以及數據來自何處，並應表現出對來自各種渠道的數據范圍和規模的扎實理解。重要的是，領導者必須准備好對數據採取明智的行動。

2、具有影響力的協作方法。如果首席供應鏈官在孤島工作，將無法從大數據分析中獲得收益。在內部，供應鏈領導者必須能夠與首席技術官進行溝通和協作，以幫助確定適合組織的技術和政策；

與首席數據官一起了解如何最佳地捕獲和使用數據；與首席營銷官一起，評估供應鏈如何能夠更專注於客戶和需求驅動，並與首席執行官具體溝通更廣泛的創造價值的機會。最終，供應鏈執行官將需要能夠與內部利益相關者和外部供應商建立橋梁。

3、跨職能經驗。如今的供應鏈管理人員具有跨部門的經驗，並且能夠理解和與來自多個業務部門的人員進行交流。重要的是，首席供應鏈官員還必須具有銷售、財務或技術方面的知識。

4、發展新技能和培訓他人的能力。當今的首席供應鏈官必須緊跟最新技術，以確保組織適當地吸收數字技能和分析人才。企業犯的最大錯誤之一是在沒有適當准備組織的情況下實施大數據分析項目。建立內部計劃以確保在整個供應鏈中採用技能至關重要。

要從整個供應鏈或整個組織的大數據分析中獲取所有好處，不僅需要技術和IT。從首席執行官和執行委員會開始，企業必須准備好支持一種全新的思維方式，培養一種對創新和技術開放的文化，並願意挑戰關於供應鏈管理方式的慣例。

大數據分析對供應鏈有什麼影響、中琛魔方大數據分析平台(www、zcmorefun、com)表示由於供應網路上數十億的連接設備提供關於服務需求、位置和庫存分布的實時信息，甚至實現預期的需求，理解和接受大數據的執行領導層、數字顛覆和這些趨勢的人力資本方面對未來企業的優勢至關重要。

供應鏈大數據分析3

"以零售門店為中心"的供應鏈分析框架

一、目的

本文旨在介紹「以零售門店為中心」的供應鏈管理，簡要介紹此框架下供應鏈管理的具體內容及行業痛點。

二、供應鏈是什麼？

供應鏈

所謂供應鏈，是指由涉及將產品或服務提供給最終消費者的整個活動過程的上游、中游和下游企業所構成的網路。包括從原材料采購開始，歷經供應商、製造商、分銷商、零售商，直至最終消費者的整個運作過程。

供應鏈管理

供應鏈管理，指的是圍繞核心企業，對供應鏈中的物流、信息流、資金流以及貿易夥伴關系等進行組織、計劃、協調、控制和優化的一系列現代化管理。

它將企業內部經營所有的業務單元如訂單、采購、庫存、計劃、生產、質量、運輸、市場、銷售、服務等以及相應的財務活動、人事管理均納入一條供應鏈內進行統籌管理。

在傳統零售或者傳統行業中，供應鏈主要局限在供應鏈的後端，即采購、生產、物流等職能，與消費者、銷售渠道的協同整合嚴重不足，導致牛鞭效應、孤島現象、的出現，讓供應鏈的反應總是很滯後。

三、「以零售門店為中心」的供應鏈管理

供應鏈網路

「以零售門店為中心」的'供應鏈網路（見下圖），即以滿足門店銷售及運營核心、銷售利潤最大化的供應鏈管理。

在此分析框架上，核心目標是最大條件滿足消費者需求，即管理缺貨、減少缺貨，管理滯銷、處理滯銷。此框架下供應鏈管理的內容為：門店補貨、門店調撥、缺貨管理管理、滯銷管理、促銷管理等。

供應鏈管理

需求預測

需求預測是所有供應鏈規劃的基礎；供應鏈中所有的流程都是根據對顧客需求的預測來進行的。因此，供應鏈管理的首要工作是對未來顧客的需求進行預測。

1、預測需要考慮的影響因素

需求預測需要考慮的重要影響因素：

歷史需求

產品補貨提前期

節假日

廣告或其他營銷活動的力度

競爭對手採取的行動

價格及促銷計劃

經濟狀況

2、預測方法

定性預測法

主要依賴於人的主觀判斷。當可供參考的歷史數據很少或專家擁有影響預測的需求市場信息時，採用定性預測方法最合適。

時間序列預測法

運用歷史需求數據對未來需求進行預測，它尤其適用於每年基本需求模式變化不大的場景。

因果關系預測法

假定需求預測與某些環境因素(經濟狀況、稅率等)調度相關，因果關系預測法可以找到這些環境因素與需求的關聯性，通過預測這些外界因素的變化來預測未來需求。

模擬法

通過模擬消費者的選擇來預測需求。如價格促銷將會帶來什麼樣的影響？競爭對手在附近開設一家新店會帶來什麼樣的影響？

門店補貨

1、什麼時候補貨？

什麼時候補貨？它是時間與頻次的問題，即補貨的觸發點問題。

通常有兩種策略：

策略一、設置庫存閥值，若庫存低於閥值則補貨。通過連續檢查的方法，判斷某個時刻是否需要補貨。

策略二、設置固定的補貨周期，零售門店通常按周來設置補貨頻次，即一周設置多次補貨頻次，並固定在某幾天，如某門店在周一、周三、周五補貨。

連鎖零售企業一般採用第二種策略，主要是因為零售企業經營的SKU數量眾多；另一方面，策略一的物流及倉庫排班及排車不確定高，不適合物流及倉庫的管理及運營。

本文的供應鏈鏈管理以策略二為基礎，並依此展開分析及研究。

2、補什麼商品？

季節性的品類調整

門店必須根據季節的變化，對商品陳列位置、商品結構、店鋪氛圍進行調整。一般來講，門店應該每年進行兩次大的調整，即：每年3-4月份針對春夏季的調整，每年國慶節過後的10-11月份期間的針對秋冬季節的調整; 每個季度針對本季度特殊季節、節日的變化進行的小調整，或臨時調整。

調整商品結構

商品結構必須根據季節變化進行調整。季節變化對商品結構的影響是非常大的，必須在季節變化到來之前，及時調整品類結構，壓縮過季商品品類，擴大應季商品的品類。

調整陳列位置和陳列資源

門店的陳列位置、陳列資源，對商品銷售產出的貢獻非常巨大，不同的陳列位置商品銷售會有幾倍甚至幾十倍的差距。門店的重點陳列位置、陳列資源必須隨季節變化而調整。一是季節商品是產生銷售貢獻*大的商品，二是季節商品是*能體現門店經營特色的商品，三是季節商品是*能提示消費者購物的商品。

重大節慶的品類調整

在快時尚、輕奢的品類中，很容易出現春節、婦女節(女王節)、情人節、開學季、聖誕節、雙十一等的節慶影響，表現出銷量井噴。零售企業需要根據節慶來完善豐富的品類結構，滿足顧客在特定節慶時期的消費需求。

市場變化導致的品類調整

禁配策略

地理環境因素，如西北地區處於內陸、遠離海洋，夏天不適合配沙灘遊玩類用品。風俗、宗教類因素，穆斯林地區禁止配送豬肉類食品。

新品策略

若零售公司准備投放一批新品，零售門店則需要為新品調整貨架，增加新品的曝光度，引導消費者產生首次購買、重復購買。

3、補多少量？

補貨量 = 需求量 – 門店庫存

計算門店需求時以需求預測為基礎，同時考慮下述影響需求及供給的約束條件：

倉庫容量

門店貨架容量

過去需求

產品補貨提前期

廣告計劃或其他營銷活動的力度

價格促銷計劃

競爭企業採取的行動

4、缺貨場景的庫存分配策略

策略一：增加相似商品的補貨庫存 相似商品：功能、顏色、功效相似的商品。

策略二：增加其他暢銷品的庫存 根據商品的銷售量排名，根據一定的分配策略來補貨。

缺貨管理

連鎖零售企業商品缺貨狀況會引發消費者的各種反應， 最終導致零售企業的銷售損失，48%的人會購買同一品種的替代品，15％的消費者不再購買，31％的顧客會到另一家店購買時再實施消費行為，顧客的轉店率是37％。

1、缺貨原因及應對策略

倉庫缺貨

渠道單一。單純地依靠某一個供應商或過分依賴某些材料部件，一旦某個供應環節中斷，將影響整個供應鏈的正常運作。缺乏預見能力。由於缺乏對供應鏈上的可預測性，不具有對供應商的供應能力和不確定性的前向洞察力，常常會面臨種種不確定因素影響所帶來的庫存短缺。應對措施：替代商品

補貨量不足

某商品銷售出現顯著增長，且明顯大於預期、門店庫存不足，但補貨不及時。應對措施：門店調撥 在零售行業中，線上線下競爭如此激烈，誰能快速解決各個商圈內門店之間、商圈之間超密集的調撥需求，實現高效調撥、把握銷售機會，實現銷售業績的新突破。

滯銷管理

1、滯銷危害

在陳列空間上，滯銷商品大量陳列占據了門店的貨架空間，迫使其他暢銷品的陳列空間不夠，新上市商品無法正常上貨。

滯銷商品佔用大量的資金，使得零售門店的流動資金日益萎縮，嚴重的會影響到正常商品采購、甚至導致門店倒閉。

對於顧客來說，滯銷商品大量陳列在貨架上，這樣既影響了顧客挑選自己需要的商品，浪費了消費者的注意力，甚至導致顧客無法找到正常的商品，損失了門店應該獲取的利潤。

從門店商圈來看，門店大量商品長期不做銷售周轉，消費可能會對門店失去信息，減少或改變原本的購物需求，轉向其他門店進行消費。

2、滯銷原因

季節因素

部分商品因地區差異存在明顯的季節之分，該部分商品由於季末沒有做特殊處理，導致在庫時間高於規定的天數，形成滯銷，體現在換季時門店任務按正常時段的銷售量作為補貨的依據產生。

補貨模型不合理因素

行業中大多數公司會把門店庫存管理權交給店長，由於公司的高速發展，門店會不斷地有新店長上任，店長庫存管理概念模糊，在補貨時大多憑借個人經驗確定補貨數量，容易導致部分補貨量較大的商品滯銷。

價格因素滯銷

部分商品會因為價格不合理而導致滯銷，一種是低價格商品，由於門店所處的商圈消費水平較高，價格低廉的老葯滯銷；另一種則是因為門店商品售價明顯高於競爭對手的售價導致滯銷。

陳列因素

與海量商品相比，門店的貨架資源永遠都是稀缺的，部分企業會給予部分商品特殊待遇，不能公平合理地分配貨架資源，導致部分商品因陳列位置差、曝光率低，從而導致滯銷。

淘汰商品不順暢

商品都會存在生命周期，特別是一些廣告商品，然而大多數公司更新商品都比較被動，不會主動去優化商品，會導致商品因同質化嚴重而引起滯銷。

批量采購決策失誤

供應鏈上游對市場需求及銷售情況沒有準確把握，商品采購數量過多，從而導致滯銷。

突發因素

某些突發因素導致消費行為發生重大變化。如」非洲豬瘟」導致豬肉類食品無法銷售出去，從而導致滯銷。

痛點

供應鏈上游滯銷引發的風險轉稼

在零售連鎖供應鏈網路中，供應鏈上游由於產品開發、采購失誤等決策失誤導致的庫存積壓，上游往往會將庫存風險轉稼到供應鏈末端(零售門店)，從而佔用零售門店大量的流動資金及貨架資源。

市場快速變化，難以准確預測和判斷供貨情況。

門店端某款產品突然爆發，致使供應鏈上下游倉庫出現大面積缺貨，此種情況供應鏈無法快速反應或供應周期過長，從而導致銷售機會的浪費。

預期范圍內、延遲或產能不足，導致銷售機會的損失。

某些品類由於供應鏈上游(采購、供應商)等原因，如產能不足或機器故障等原因導致交付延遲，從而導致銷售機會的浪費。

市場競爭加劇，線下實體店客流下滑

總結

供應鏈末端(零售門店)缺乏足夠或針對性的應對措施

供應鏈上下游協同是解決」零售門店」問題的重要方向

科學、精準的貨架管理將是提升門店銷售、實現供應鏈價值的重要方向

四、供應鏈的發展趨勢

全渠道趨勢

移動互聯網的迅猛發展催生了O2O、C2B、P2P等新業態，全球傳統產業開始受沖擊，受互聯網思維與互聯網、大數據、雲計算等技術深度影響出現變革，全球傳統行業將互聯網化，擁抱O2O全渠道零售大時代。

供應鏈日趨可視化

在運營中對商品廣泛使用了電子標簽，將線上線下數據同步，如SKU同步、庫存同步、價格同步、促銷同步；實現線上下單，線下有貨，後台統一促銷和價格。

供應鏈可視化以後，未來所有業務職能包括銷售、市場、財務、研發、采購和物流等進行有機的集成和協同就有了可能，可以對消費者需求、門店或網上庫存、銷售趨勢、物流信息、原產地信息等進行可視化展示，實現供應鏈敏捷和迅速反應。

新時代下的供應鏈可視化未來將持續向消費者、SKU、店員延伸，通過可視化集成平台，戰略計劃與業務緊密鏈接，需求與供應的平衡，訂單履行策略的實施，庫存與服務水平的調整等具體策略將得到高效的執行。

供應鏈預測智能化

在新零售的業態中，大量零售運營數據包括消費者、商品、銷售、庫存、訂單等在不同的應用場景中海量產生，結合在不同業務場景和業務目標，如商品品類管理、銷售預測、動態定價、促銷安排、自動補貨、安全庫存設定、倉店和店店之間的調撥、供應計劃排程、物流計劃制定等，再匹配上合適的演算法，即可對這些應用場景進行數字建模，邏輯簡單來說就是「獲取數據—分析數據—建立模型—預測未來—支持決策」。

本質上說，智能演算法是一項預測科技，而預測的目的不是為預測而預測，而是用來指導人類的各項行為決策，以免人在決策時因為未知和不確定而焦慮。

當全新的供應鏈體系，能夠實時顯示運營動態，如貨齡、售罄率、缺貨率、暢售滯銷佔比、退貨率、訂單滿足率、庫存周轉率、目標完成比率等，同時又能相互鏈接和協同，那麼將很容易形成通用運營決策建議，如智能選品、智能定價、自動預測、自動促銷、自動補貨和下單等。

在此基礎之上，供應鏈管理人員所做的事情就是搜集信息、判斷需求、和客戶溝通、協同各種資源、尋找創新機會等。

Ⅹ 零售4.0讀後感

一、建立和完善無縫零售模式三部曲

在互聯網時代，對零售企業最重要的就是經營好消費者關系，即建立和完善無縫零售模式三部曲：

1、首先是建立全渠道，找到消費者

a使觸點數量不斷增多

b不斷強化觸及深度和互動性

2、其次是提升他們的購買體驗；最後是強化和他們的關聯，即實現從「弱關系」到「強關系」的轉變。簡言之，找到消費者，提升他們的體驗，強化與他們的關聯。

受移動互聯網影響，消費者的購物行為和心理特徵主要有如下改變：

（1）信息渠道多元化，隨時隨地都能了解商家信息。

（2）購物渠道選擇多元化，購物不再是非要「進店」不可。

（3）消費需求多元化，顧客開始學會提要求，需求開始主導市場。

（4）體驗方式多元化，顧客越發難侍候，顧客體驗成關鍵。

傳統零售企業應如何應對沖擊擁抱移動互聯網

第一，消除渠道間壁壘，以全渠道體驗重構顧客關系，滿足顧客不間斷的購物需求。

第二，推動信息化建設，採集、分析消費者大數據，利用大數據更准確地了解消費者，洞察其需求，實現精準營銷和精細管理。

第三，建立個性化互動營銷，在顧客與企業間建立端到端敏捷反應鏈條，讓企業直接與用戶親密接觸、互動，讓雙方成為朋友，以促進更多的購買行為。

二、移動互聯網時代，無縫零售襲來

1、互聯網帶來了什麼

A全新的「以消費者為中心」的思維模式

a在互聯網時代，消費者在整個產業鏈當中的影響力越來越大，地位也越來越高，換言之，消費者主權時代真正到來了。

b消費者主權時代，意味著企業或組織要想獲得生存和發展的空間，必須要轉變觀念，摒棄過去的「以我為中心」的思維模式，建立「以消費者為中心」的思維模式，並將其貫徹落實到日常的生產、經營和管理實踐中去。

B滲透到了人類生活的方方面面，並帶來了全新的生活方式

C更多的人性化產品、服務和體驗

D效率、公平、便利

E全新的渠道模式

2、互聯網改變了什麼

A消費者力量佔主導（消費者的忠誠度逐漸降低，沒有升世余什麼是永遠的，消費者要換一個商鋪往往只需輕輕點擊一下滑鼠即可。只追求更好的商品、服務和體驗，這是不變的人性。）

B改變了人們獲取資訊的方式

C改返鄭變了消費者的購買行為模式

D改變了傳統產業的經營模式，O2O模式是必然選擇

E改變了企業的經營理念和組織結構，市場導向、用戶思維成為必然（「以用戶為中心」的思維將成為一種核心的經營理念。）

a銷售商品與服務是過去的零售經營本質，而當前零售的本質是「經營人」，其核心是「經營客戶/顧客關系」，並基於此為消費者提供更吵滾好的線下體驗。

3、一切都是為了爭奪消費者（商業競爭的本質，就是為了搶占市場，爭奪消費者。消費者是一切商業組織存在的全部意義，也是一切商業活動的原動力。）

A消費者日漸成為稀缺資源

B以創新的產品和服務來爭奪消費者（在未來，會有越來越多的服務業被互聯網改造甚至顛覆，從而產生創新的產品和服務，以更好地滿足消費者的需求，這樣的企業必然在爭奪消費者的競爭中拔得頭籌。）

C讓消費者參與進來，持續改進產品和服務，以便爭奪消費者（任何企業要想贏得消費者，都需要放下身段，傾聽消費者的聲音，並根據他們的意見和建議，持續更新產品和服務，這樣才能牢牢地抓住消費者的心。）

D持續改善消費體驗，爭奪消費者（互聯網時代是一個「體驗至上」的時代，消費者不僅僅希望得到很好的產品和服務，更希望得到優質的體驗。）

E零售企業建立全渠道無縫零售模式，爭奪消費者

三、消費者去哪了

1、SoLoMo族群的興起（泛指那些在移動過程中，隨時隨地產生購物想法以及實施購物行為的、天天泡在社交網站上並和網友實時互動分享的移動互聯網人群。

2、移動改變生活（在移動互聯網時代，消費者不僅可以去實體店購物，還可以通過電腦、手機、平板電腦等線上渠道購物，消費者有了越來越多的渠道選擇模式，基本上可以實現隨時隨地購物的需求。）

3、多「觸點」形勢下的口碑依賴

A口碑——與生俱來的消費決策影響力

B互聯網「觸點」多，信任感價值加重

C口碑已成購物地圖中的「關鍵環節」

D口碑營銷招數多，讓消費者「口碑依賴」程度日漸加深

E對於「病毒性」的鏈式反應無形推廣，消費者很買賬

F抓住消費者的炫耀心理，讓更多消費者趨之若鶩

G意見領袖一句話，引千萬消費者跟隨

4、全渠道、全天候、全頻道的消費者

A在移動互聯網時代，消費者的購物渠道呈現多元化的趨勢，

B在購物時間上，也不再受限制，他們能24小時購物

C他們也是全頻道的購物者，即他們無論身在何處他們都能實現購買行為。

5、信息傳播的社交化

三、零售4.0時代，消費者宣示主權

1、互聯網時代的消費者購物生命周期

A在全渠道背景下，消費者擁有選擇多種渠道的權利

B消費者擁有選擇信息的權利

C消費者擁有吐槽的自由和權利

2、吐槽也是參與：在消費者主權時代，消費者的「參與感」迅速增強

A網友與名人的吐槽狂歡

B「參與式消費」時期已經到來

C「參與式消費」的核心就是以消費者為中心

D參與感引發信息聚合，形成連鎖反應

E參與感是消費者品牌忠誠度的體現，也是培育忠誠度的土壤

3、個性化需求時代已經到來

A個性化群體出現，強調「我是獨一無二的我」

B個性化需求時代，定製制勝

C個性化服務流程設計

4、消費者追求跨渠道的一致性服務體驗（在移動互聯網時代，消費者通過線上線下各種渠道購物。他們希望無論通過什麼渠道購買，都能獲得無差別一致性的服務體驗，包括產品品質的一致性、價格的一致性、信息的一致性、消費者體驗的全周期一致性。）

A期待跨渠道商品價格的一致性

商品的價格始終是消費者十分關心的重要因素。

B期待跨渠道商品信息的一致性

在移動互聯網時代，消費者和零售企業之間的觸點空前增多，消費者可以通過各種渠道或途徑了解商品與服務信息，包括利用有形店鋪和無形店鋪，以及信息媒體（網站、呼叫中心、社交媒體、電子郵件、微博、微信）等。消費者希望通過不同渠道獲得的信息是高度一致的，包括獲得高度一致的價格信息、促銷信息、優惠信息、活動信息等。

C期待跨渠道服務的一致性

零售的本質就是銷售商品和服務。

D期待消費者體驗的全周期一致性

四、移動互聯網風口上的零售企業

1、在移動互聯網時代，零售企業亟須轉型

A實體零售業深陷關店潮，「觸網」轉型勢在必行

B電商企業迎「風」而上，謀求轉型，擴張線下

C線上線下共謀融合之路，全渠道成就零售業未來

移動互聯網時代的零售業既非單純的電商，亦非傳統的線下企業，而是線上線下有機融合的新型業態，它們用「兩條腿」走路會更穩健、更長遠。

2、傳統零售企業轉型O2O之困

A傳統零售企業盈利越來越難

a一是成本越來越高。房租、人工、水電成本有增無減。

b二是消費分流，大量消費者轉移至線上。

B面對壓力，零售企業求變轉型、創新是出路

傳統零售企業創新主要體現在兩個方向。

a一個方向是開辟線上渠道，並將線上線下渠道進行有機融合，打造線上線下一體化的O2O銷售模式。

b另一個方向是將消費者自線上向線下引流，即通過在線上發布促銷信息、優惠券等利益刺激方式，把大量的線上消費者吸引到線下實體店消費，最典型的如優衣庫。

C實體零售企業轉型「觸網」運營困難

a一是線上的瀏覽量、轉化率、銷售額始終不慍不火，銷售結果並不樂觀。

b二是低毛利問題。就零售發展趨勢而言，電子商務、移動電子商務無疑是主流。

c缺乏互聯網思維、資金和人才匱乏是主因

3、中國零售企業的O2O弱在哪

中國零售企業在設計O2O模式方面還處在初級階段，主要做法是利用線上引流、在線支付工具等改造線下實體門店，或者是簡單地為線下零售企業開辟線上渠道，在線上線下渠道和資源的深度整合方面做得不夠，尤其是在如何真正地理解消費者需求、提供人性化的服務方面，還有很多工作要做。

目前實體零售企業的O2O模式主要有兩種，一是利用線上的工具改造實體門店；二是開辟線上平台，線上線下同時經營，並且結合線下門店實現「網訂店取」和「網訂店送」服務。

a從營銷、支付入手，價值有限

b線下企業經營線上平台，整合難

c線上線下有機融合才是真正的O2O

據了解，消費者需要的是極致的購買體驗。他們希望無論是通過線下的實體店，還是通過線上的電腦端，抑或是移動端，都能獲得高度無差別一致性的購買體驗。換言之，消費者希望無論通過何種渠道購物，都能感覺到自己依舊是在某某商場或超市買東西。

4、零售渠道演變簡史及全渠道的由來（全渠道零售模式是從單渠道到多渠道，再到交叉渠道，最後到全渠道的演化結果。）

a「渠道霸權時代」的零售渠道發展史

aa單渠道零售階段。所謂單渠道零售，是指選擇一條渠道，將產品和服務從某一銷售者手中轉移到顧客或者消費者手中的行為。

在互聯網時代，通過一家網店進行零售，也屬於單渠道零售。

bb多渠道零售階段。多渠道零售，是指企業採用兩條（及以上）完整的零售渠道進行銷售活動的行為，但顧客一般要在一條渠道完成全部的購買活動。

隨著網路電子商務、電視購物等新型零售模式的興起，很多零售企業採取不止一種零售渠道進行銷售活動，例如同時採用電話購物和網路購物兩種渠道模式開展銷售活動，這兩種渠道本身不會產生沖突。

cc跨渠道零售階段。根據已有的渠道管理理論，跨渠道零售是指企業利用多條非完整的零售渠道進行銷售活動的行為，每條渠道僅完成零售的部分功能，例如利用電話對顧客進行商品介紹，通過實體店完成交易，通過呼叫中心進行售後服務等。多渠道零售則表現為多渠道零售的組合，每條渠道要完成渠道的全部而非部分功能。

B全渠道零售模式的推手——信息技術+消費者主權

a技術的進步催生了渠道模式的變革

b消費者主權時代加速了全渠道零售模式的到來

五、經營客戶關系，構建無縫全渠道體驗

所謂全渠道零售，是指品牌商和零售商在移動互聯網技術的推動下，為了適應消費者主權時代，利用實體店、網店、移動終端、社交商店等多種渠道，在對消費者進行售前、售後服務的過程中，為消費者提供無縫一致性的全流程體驗。

全渠道零售能夠給消費者帶來更好的購買體驗，這已經不是什麼秘密了。這對零售企業本身也有很大的價值，不但會增加商品的曝光及銷售機會，也會帶來品牌效益等無形資產。

建立全渠道，從根本上說是打通與消費者之間的各種通道，即圍繞一個消費者，整合線上線下各種資源，打通和消費者接觸的N種觸點，為消費者提供n種服務，這就是所謂的「全渠道1+N+n」。

但是要為消費者提供無縫一致性的全流程體驗，遠遠不只是在前端打通各種通道那麼簡單，還有大量的後台全渠道管理工作要做。企業只有實現商品信息、促銷信息、價格、支付、供應鏈、庫存、物流、會員、利益的全面互聯互通，才能為給消費者提供無差別一致性的購買體驗提供堅實的保障。

A全渠道零售的根本：顧客關系經營

全渠道零售模式的根本，在於經營好消費者，即圍繞一個消費者建立一個統一的、360度的「顧客視圖」，使消費者在任何一個渠道都能獲得無差別一致性的服務。

消費者的購物生命周期可以分為「知道-找到-買到-得到」4個階段，在全渠道零售模式下，商家需要了解每一個環節消費者的具體需求並給予滿足。總而言之，消費者在購物過程中，始終關心的仍然是「服務6要素」，即隨時、隨地、隨意、方便、快捷、便宜。

a構建全渠道顧客視圖

aa無論是單渠道，還是多渠道、跨渠道零售，都是站在零售商自己的角度，在這些渠道中，消費者是被割裂的，即同一個消費者在同一個零售商的不同終端購物，仍然可能被企業識別為不同顧客。

bb全渠道零售模式實際上是圍繞著每一個消費者建立一個統一的、360度的「顧客視圖」，即讓每一個消費者在購物體驗的全周期里都能做到「可視化」，保證在顧客購物體驗的全周期里，即在調研、選擇、購買、使用/服務、演變/回饋的全過程當中，顧客都能獲得無差別一致性的購買體驗，如統一的價格、統一的積分、統一的服務品質，等等。因此，全渠道零售模式是真正以消費者為中心的，消費者在任何一個渠道都能獲得無差別一致性的服務，這是一個質的變化。

cc企業通過在實體店配置終端數字貨架，可將線下的客流量轉化為線上的客流量和訂單，實現「線下至線上」。同樣，我們也可以通過線上發起線下活動，以提供優惠券、參加主題活動等方式，邀請顧客到線下實體店體驗、消費，實現「線上至線下」，並將網上的客流量轉化為實體店的客流量和訂單。

b消費者最關心的「全渠道」能力

IBM在2014年最新發布的一項針對3萬名全球消費者的調查報告顯示，消費者最關心的5項全渠道能力如下（從高到低排序）。

aa保證跨渠道商品價格的一致性體驗。

bb在實體店鋪若發生顧客所需商品「缺碼斷貨」情況，實體店能夠從異店或者從倉庫直接將商品快遞至指定地址。

cc可以保證消費者對各渠道訂單進行實時跟蹤。

dd保證在不同渠道擁有穩定的商品分類。

美國百貨企業多數已經處於成熟階段，定位清晰，因此在品類管理方面非常謹慎，不會輕易拓展品類。即使面對互聯網和移動互聯網這樣的新渠道，它們仍然會堅持自己的經營特點，往「深」做，而不是往「寬」做。

ee確保消費者能夠在實體店完成虛擬渠道訂單的退貨。

美國百貨企業的連鎖規模相對大，因此可以很好地支持這個顧客體驗。國內百貨區域性特徵比較明顯，但在門店集中的區域，應該可以實現這樣的體驗。

c做好「服務6要素」，完善「4DAO」

其實對於消費者而言，任何一次購物體驗都可以分割成「知道-找到-買到-得到」四步驟。作為商家而言，需要了解消費者在每一個環節的具體需求，從而更好、更具針對性地滿足他。例如，在「知道」環節，要如何確保第一時間送達商品信息、變價信息、促銷信息、推薦信息、會員活動等任何需要顧客知道的信息？在「找到」環節，要如何幫助顧客找到最近的門店、找到他想要的商品或促銷品？在「買到」環節，要如何做到不缺貨不斷貨、如何優化倉儲配送和供應鏈？如何做到安全、便捷、快速的支付？在「得到」環節，如何做才能將商品在顧客規定的時間和地點安全地送到顧客手中？

B重新認識全渠道零售的價值（全渠道零售模式已經成為一種趨勢。）

a全渠道零售模式，能給消費者帶來更好的購買體驗

全渠道零售模式能夠給消費者帶來更好的購買體驗，在全渠道零售模式下，消費者擁有隨時隨地瀏覽、購買、接收產品的能力，也就是說，全渠道可以使消費者在任意時間、以任意方式獲取任意想要的商品。

b全渠道零售模式，能增加零售企業的曝光及銷售機會，有利於企業建立強大的品牌

c全渠道零售模式，能增強零售企業的市場競爭力

C、O2O與全渠道

a全渠道零售，線上線下引流手段多樣化（這里所說的引流，是指商家通過各種手段和方式，針對目標消費人群進行宣傳推廣，讓他們知曉、了解產品並前來消費。）

aa常規的線下推廣手段主要有影視廣告、平面廣告、單頁廣告等，線上推廣手段有網頁