品类管理大数据

Ⅰ 产品销售预测与需求管理是大数据在什么领域的

产品销售预测与需求管理是大数据在重点应用领裂嫌域的。根据查询相关资料陆皮信息显示：通过分析大数据在重点应用领域的发展和历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和肆悉手变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式，以此来调整产品策略和铺货策略。

Ⅱ 大数据时代的百货经营变革

大数据时代的百货经营变革

曾有人评论，马云之所以成功，就在于其通过支付宝和评价体系重塑了人与人之间的信任关系。而传统百货的O2O变革，将在大数据的助力下重塑人与商业、人与商品、人与服务、人与体验乃至于人与世界之间的了解与信任。

传统百货的现行O2O之路——被动的挣扎

百货行业投身于O2O转型背后的最大动力，毫无疑问是来自电商的冲击。

据华润创业方面的分析，来自电商行业的竞争对赢利造成了冲击，影响零售业务同店销售同比下降2.6%。广州友谊在年初也曾表示，去年网络零售对市场份额的分流明显，传统零售行业整体增长进一步放缓，多重困难与挑战交织。而王府井百货同样在公告中宣称，互联网零售和跨境电商的迅猛发展，对该公司以及行业的收入增长造成一定影响。

遗憾的是，传统百货业面对这一轮冲击后最初的反应，并不是一种基于对电商及自身特点理性分析后的沉着应对，而更多展现出的是一种惊慌失措之后的应激反应，这里最为典型的一个标志性行为便是自建B2C商城。据统计，2014年中国连锁经营协会百强调查所公布的50家主要百货企业中，有36家已经开展网络零售业务，多为自建B2C平台。

自建B2C平台行为本身并无可厚非，但其却折射出传统百货业从业者一个相对狭隘的竞争思维定式——就如同和过去的竞争对手拼商品一样，如果你某样商品卖得好，那么我也花力气引进并且卖得便宜就能赶超你!就这样，传统百货竞争力减弱的问题，被简单地解读为线上渠道的缺失，进而采取了同样简单粗暴的处理方式——自建线上渠道。其结果是显而易见的，尽管投入惊人，但无论是流量还是销售额均无法与纯电商抗衡，传统百货线上渠道的规模化发展遥遥无期。

部分企业选择了入驻开放平台的策略，虽然能够有效减少自身投入，但因为没有平台的主动权和话语权，很难取得突破性的成长。随着移动互联网的兴起，很多传统百货又开始投身于争夺移动端入口的竞争中，各个百货的APP层出不穷，但其结果与自建B2C平台大同小异。

尽管很多传统百货在形式上实现了多渠道的O2O模式，可实际上给企业带来的只有巨额的投入和不成比例的流量及销售额。以王府井百货为例，其电子商务项目建设一直面对着亏损严重的问题。据年报数据显示，截至2014年，王府井电子商务项目亏损已达到4206.28万元。

毋庸讳言，当下大部分传统百货的O2O转型，本质上是被电商所带来的焦虑驱动的，这使得它们的O2O之路从一开始便迷失了方向。

全渠道，看似美丽

在2014年，还出现了这样一个有趣的现象，在很多传统零售企业的思想中，比O2O热度更胜一筹的一个关键词是“全渠道”。

他们都觉得O2O太虚，不如全渠道实在。

这一点从很多企业的战略报告中就能够得以显现，“全渠道”的词频远超“O2O”，很多行业峰会上也将“全渠道”作为“O2O”的代名词。

这背后隐含的社会心理不难分析：“O2O”太深、太远、太晦涩，谁也一句话说不清楚，给人一种极其强烈的不安全感。而“全渠道”就不一样了，有渠道就意味着有客流量，有客流量就意味着能带来销售和利润，如果渠道能变全，那么将能带来更多的销售和利润，缓解目前传统百货的经营颓势。

这种简单的逻辑最容易迎合传统从业者目前的焦虑心理，是更实在的O2O思维。对此就曾有媒体人评论：“相比欧美国家，中国目前的O2O更急功近利，更看重利润，缺乏对社会进行数字化改造的诚意和理想。”

现实是残酷的，用简单的思维解决复杂的问题，必然带来复杂的结果。

传统零售企业的全渠道之路初步试水，就立即遇到了流量获取与流量转化这两大难题。基于各种流量入口的网络地产和线下盘踞黄金地段、坐等客户上门的商业地产，逻辑完全不同。目前电商的新客获取成本已经达到300元左右，加上纯电商不断加大投入力度，传统零售商在争取线上流量上已毫无优势可言。而把自身拥有的庞大线下客流转化到线上，也被事实证明只是一厢情愿。渠道与渠道之间的消费者，并不会想当然地实现互动。深耕湖南市场19年的步步高集团，年线下进店客流可达10亿人次，尽管喊出了要在三年内将转化率达到60%的宏伟目标，并采取了用电子小票取代纸质小票、加入各种引导性优惠活动的措施，可从目前云猴网的实际表现上看，还是与目标有着不小的落差。

总的来说，“全渠道”打着“O2O”的旗号，却仍在延续着过去“以商品为核心”的思维导向，依然是在以企业自身为出发点，本质上没有为消费者创造出额外的价值，自然无法获得市场的认可。

O2O的真正意义与切入点——大数据应用

传统企业如何走上正确的O2O之路?想要回答这个问题就必须回归到商业的本质，即“以消费者为核心”，来看待Online与Offline的价值。简单地说，Online对于消费者来说，最大的魅力莫过于信息获取的便利性，而对于Offline，则是无可取代的现实体验感。因此对于传统企业来说，最好的O2O战略就是能让消费者在自己的平台上实现信息与体验的完美融合。而想实现这一融合就离不开大数据的帮助。

传统百货业必须突破的一个思维误区便是将渠道仅仅视为流量的入口，而没有意识到它更为重要的价值是数据的入口;把“O2O”中的“2”视为流量的转化，而忽视了数据之间的交互。事实上，在可以预见的未来，大数据将成为所有企业的核心资产，失去了数据就意味着丧失了竞争力，而作为渠道终端的零售业在这方面有着天然的优势。传统百货业对上游议价能力的来源，未来也将从占有渠道向占有数据全面转变。

没有把数据打通的O2O模式是有断层的，其结果是线上与线下之间的各自为战，无法创造出新的价值。

亚马逊2013年12月获得了一项名为“预测式发货”的新专利，可以通过对用户数据的分析，在他们还没有下单购物前，提前发出包裹。而这种超越性的分析预测能力，正是来源于亚马逊对客户之前的订单、商品搜索记录、愿望清单、购物车，甚至包括用户的鼠标在某件商品上悬停的时间这一系列大数据的综合分析所获得，进而实现在消费者实际下单前便将包裹发出。

线下在数据收集能力方面要滞后于线上，但是通过大数据平台的交互后，线下渠道可以有效地将线上平台反馈的数据用于消费者体验的升级工作，为消费者创造更多的超值体验。同时，随着增强现实技术、近距离技术、远红外客流检测、二维码扫描、电子支付……新兴技术不断涌现，将更好地武装线下实体店，也让线下渠道的数据收集能力不断增强，做到与线上数据互动补充。

线上线下数据的融合，将为传统百货勾勒出更为完整的消费者画像，将顾客的生理、心理、行为等特征全方位掌握，进而为经营决策提供强有力的支持辅助，实现对消费者的精准营销。

对于消费者来说，既能轻松地在线上端寻找到自己所需的商品，又能够在线下享受到优质的服务体验，将对平台产生极大的黏性。而对于企业来说，通过大数据所带来的运营能力提升，将最终体现为销售额的增长与赢利，真正实现摆脱同质化、转型升级的目标，这才是O2O的真正价值所在。

大数据时代的百货经营变革展望

对于传统百货的大数据升级，国外同行业者已走在了前面。梅西百货早在数年前便开始了基于大数据的O2O布局，具体方式包括：

线下门店配备订单处理系统。

通过店内无线热点了解消费者动线，优化门店动线设计，帮助品牌商开展营销服务。另外，与谷歌地图合作，提供品牌导航服务。

与谷歌钱包合作，提供手机支付服务。

门店内安装信息亭(Kiosk)供消费者查询商品基本属性、售价、库存情况等信息，支持在线下单、结算功能。

上线官方APP应用软件，消费者可通过APP查询商品和其他消费者评论信息、下单、支付、晒单，也可以填答线上消费满意度问卷，反馈体验感受。

梅西百货的示范效应不仅在于其技术应用层面的创新，还在于其软性服务的优化。例如，梅西百货在每一个Kiosk旁都配备客服人员，引领顾客到相应的品牌店试用产品，并帮助顾客在自己携带的移动设备上下单结算。顾客在这种消费体验中感受到方便、目标性强，更重要的是被重视，复购率自然提升。这一点也提醒着我们，对于大数据应用来说，硬件设施和软性服务同样重要。

国内的百货业在经过最初的渠道焦虑后，也逐步开始理性认知大数据价值。2013年，王府井、银泰、新世界、天虹等国内大型连锁百货企业纷纷铺设Wi-Fi，面向消费者提供免费服务。据了解，铺设Wi-Fi平均每个单店初期投入在40万—60万元之间，全部完成后可实现以下功能：

精准营销，用户连接Wi-Fi后其联系方式、行动路线等数据信息会同步传输至后台系统，后台参考此用户的网购数据反馈用户属性，然后推送相关产品优惠券或活动信息。

商场动线优化，根据长期用户行动路线数据积累，商场可优化柜台位置。

对于国内传统百货业来说，在构建以大数据为基础的百货O2O模式过程中，有两个方向值得重点关注。

1、建立有效的大数据分析与应用转化能力。大数据概念尽管已经被业界广泛接纳，但在技术层面上还并不成熟，分析与应用转化还远未达到自动化、智能化的阶段，并且相应的投入也十分高昂。如何低成本地将大数据转化成有效的生产力，是摆在传统零售企业面前的一个难题。在这一方面，国内一些百货企业摸索出了“让企业成为O2O平台，让员工成为大数据云处理端”的创新模式，为当下阶段的传统零售企业提供了一个解决思路。其中的代表企业为天虹的“天虹微品”。

天虹在去年年底正式推出了“天虹微品” 全员销售APP，天虹微品通过精选商品传送至手机端，员工“店主”可根据需要在自己开设的网店编辑商品，再利用微信、微博、QQ等社交工具将商品分享至自己的社交圈，提供服务，形成销售。公司负责商品采购和库存管理、营销图文制作、订单处理、物流配送和统一客服等工作，并对“店主”销售和服务行为进行严格管控。

天虹微品产生的效果是，天虹公司通过大平台在提供商品和支持服务的同时，做出共性的大数据分析(推荐爆款商品)。而员工作为小前端，则在此基础上根据自己面对的客户迅速做出调整，实现了有效的大数据应用互动。

而对于消费者来说，可以通过线上线下平台随时随地找到天虹任何一家门店一个楼层一个品类甚至是一个专柜的店员，相当于天虹60余家门店的上万名实体店员，都是“天虹移动端”上的“店小二”，线上与顾客开展一对一导购服务，无论是售前、售中还是售后，顾客预约后，线下专属服务和售后都会更加便利有保证。

2、通过大数据分析，获得自营能力，摆脱差异化。目前，中国大部分传统百货商场均处于大品类管理层面，其商品编码方式是按照一个专柜下扣点率定义的不同大类编码，此编码只与柜台扣点率相关，并无商品基本属性、价格、库存等深入数据。在不掌握商品信息的情况下，百货企业很难帮助柜台开展个性化的营销活动，零售商角色弱化，更接近“二房东”定位。

大数据分析将通过线上线下两重通道对数据的分析把控，牢牢掌握进出平台每一个商品的单品信息，帮助企业实现从品类管理到单品管理的转变。单品管理的实现，意味着企业将能够有效把握商品进销存节奏、控制库存风险的能力，进而全面掌握商品自营能力。传统百货将有望完成从简单联营→深度联营→单品管理→数据共享、独有商品→经销商品、集合店→自有商品的一级级蜕变，成为真正有差异化竞争优势的市场单元。

业内曾有人评论，马云之所以成功，就在于其通过支付宝和评价体系重塑了人与人之间的信任关系。而传统百货的O2O变革，将在大数据的助力下重塑人与商业、人与商品、人与服务、人与体验乃至于人与世界之间的了解与信任。只有为这个世界在数字化、互联网化进程中扮演贡献力量的角色，才能够在这个浪潮中傲然屹立。

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Ⅲ 数据统计分析方法有哪些

1、分解主题分析

所谓分解主题分析，是指对于不同分析要求，我们可以初步分为营销主题、财务主题、灵活主题等，然后将这些大的主题逐步拆解为不同小的方面来进行分析。

2、钻取分析

所谓钻取分析，是指改变维的层次，变换分析的粒度。按照方向方式分为：向上和向下钻取。向上钻取是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数;是自动生成汇总行的分析方法。向下钻取是从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维的分析方法。

3、常规比较分析

所谓常规比较分析，是指一般比较常见的对比分析方法，例如有时间趋势分析、构成分析、同类比较分析、多指标分析、相关性分析、分组分析、象限分析等。

4、大型管理模型分析

所谓大型管理模型分析，是指依据各种成熟的、经过实践论证的大型管理模型对问题进行分析的方法。比较常见的大型管理模型分析包括RCV模型、阿米巴经营、品类管理分析等。

5、财务和因子分析

所谓财务和因子分析，主要是指因子分析法在财务信息分析上的广泛应用。因子分析的概念起源于20世纪初的关于智力测试的统计分析，以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少的几个综合指标，既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失，达到有效的降维。比较常用的财务和因子分析法有杜邦分析法、EVA分析、财务指标、财务比率、坪效公式、品类公式、流量公式等。

6、专题大数据分析

所谓专题大数据分析，是指对特定的一些规模巨大的数据进行分析。大数据常用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。常见特征是数据量大、类型繁多、价值密度低、速度快、时效低。比较常见的专题大数据分析有：市场购物篮分析、重力模型、推荐算法、价格敏感度分析、客户分组分析等分析方法。

Ⅳ 大数据与更好的零售

大数据与更好的零售

叙说起来零售历史经历了几个比较稳定的时期，但当中穿插了一些拐点或者说是——颠覆性改变。这些改变的核心无一例外都是数据：

首先，上世纪七八十年代EPOS的出现在品类管理发展中扮演了重要角色；

其次，在随后的90年代零售商的忠诚度计划或会员卡计划创造了一个完全基于顾客洞察更好决策的营销行业，美国的克罗格（Kroger）和英国的乐购（Tesco）在这方面引领全球零售行业；

第三，也是最近，电子商务革命为零售商提供了以前不可能获得的数据及洞察——是关于顾客决策方面的。通过使用点击流数据（Clickstream），在大多数时候，顾客是可以识别的，那么品类就能了解当我买了产品C，我其实也看了产品A和产品B——这对销售周期慢的行业来说是巨大的突破。另外，全渠道零售及社交媒体开辟了一个新的时代，让顾客能够占有大量的信息去比较产品、服务及价格——即使他们可能最终还是在实体店购买。再一次，一个完全的行业出现了——通过顾客再定向（retargeting）技术及推荐引擎——电子商务可以做出实时的商业决策。

在21世纪的前几年，大数据这个术语被用来描述整套新概念，比如很多的记录（长数据）、很多的维度（宽数据）、文本或图片（非结构化的数据）、实时或准实时（near real-time）。科技及社交媒体发展引发的大数据爆炸为零售商及品牌商提供了更多与顾客保持高度链接与做大生意的方式与方法。

所有零售的核心是为顾客创造更好的价值主张：无论它是为顾客省钱提供更低的定价，还是更与顾客相关的选品，更好的顾客服务，更有效的促销，或者是更有效率的运营及配送等。

正因为有太多的新技术产生数据，有太多的新数据源，所以零售商必须要有一个框架去理解这些数据：购物之旅模型（the Shopping Trip Model）。购物之旅模型定义了产生数据的所有顾客触点（touch point）以及触点发生的场景（比如搜索、到访/逛店、货架取货、支付、使用等等）。这样，任何新的数据概念都会被理解为某些触点的一个函数，有很多的触点并且每一个触点都会产生多种数据集。

举例来说：

模型中的逛店（线上或线下）——就是指顾客在网站、在APP或者在实体店浏览的那些时刻里发生的行为。特别地，若是在实体门店，新兴科技可以让零售商了解顾客在门店里怎样逛，以及他们如何最终找到他们想找的商品。机场、酒店及餐馆的WIFI应用相当普遍，在中国，门店里WIFI 的应用也开始逐渐普及。这却可能改变—最终的胜者可能是这样一些数据收集技术——可能是beacon或其他基于蓝牙技术的解决方案。无论谁将在技术上获得统治地位，数据的机会依然一样——只要具备了解顾客逗留时间及路径的能力。如果能将逛店洞察通过顾客唯一识别码（customer identifiable token）（如同自动登录的APP）与取货及支付等行为链接并分析，这将为零售商带来真正的商业转型。

那么，这些数据到底怎样落地并帮助零售商呢？以往的做法通常是，零售商给顾客打各种各样的标签（推断或直接收集描述个人财富状况、家庭状况、购物行为等的数据）。然而，这只是管中窥豹。要让数据能被实时使用，有必要在时间、地点及商品或品类等方面进行加强。

顾客可能对豆子价格敏感但却愿意花很多钱在护肤品上。一个上海的顾客可能周一到周五都在快节奏地工作但到周末会带家人去购物中心度个休闲的周末，喜欢从容不迫地购物，所以，该顾客应该在那天受到特别对待。想想你该如何告诉门店导购使用顾客洞察。

未来五年，使用多种数据源来多维度了解顾客将会是零售业的标准实践。那些取得大数据竞争优势的公司将会是那些能在各种场景下准确描述顾客的公司。一旦拥有数据，差异化和个性化的可能性就只能是受制于该公司的想象力及基于顾客洞察的执行力。

千店千面或门店差异化（提供不同的促销、个性化的定价、差异化的商品组合或者品牌体验等等）给物流和运营带来巨大的挑战。未来几年，会有零售商因为拥有数据能力从而可以为顾客提供个性化的购物体验，但是却缺乏运营能力来实施数据分析建议作出的改变。实际上，哪怕在今天，很多门店都知道调整一下晚上的选品就会有更好的销售——商品调整的实施限制不在于能指导调整的数据洞察，而是在于货架、场地空间或库存控制等运营因素。与投资于数据同样重要的是需要将门店智能化——让门店能实时了解库存状况（可能是通过RFID）、物理属性（温度、照明、湿度等等）、门店员工（位置、语言、专长等）以及更为重要的到店顾客（画像、购物偏好等等）。通过数据把“人（顾客）”和“场（门店）”链接就能为顾客提供个性化的购物体验，从而差异化门店，无论是线上还是线下。

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Ⅳ 品控管理系统包括哪些功能

包括：
1) 防伪：成品贴标赋码、信息防伪；云+端双重数据加密；
2) 产线追溯：产线生产樱弯过程追溯，使用物料、人员、测试数据等记录；
3) 产线调整：对现有产线优化调整；
4) 仓库/物流管理：产线建立多级包装关联，出入库管理等；
5) 大数据分析：风险与决策
另外还需要做到：建立覆盖产品全生命周脊手闷期的追溯管理，对产品（零部件）进行唯一标识，从批次（品类）管理升级到单件薯睁产品的品控溯源。在生产报工报质量、物料和半成品出入库等环节实施扫码操作，数据实时准确，通过SAAS云平台服务，实现从销售接单、采购、仓储、生产、质量管理、品控追溯等全过程的数字化管理。

Ⅵ 什么人适合做数据分析师

什么人适合做大数据分析师?

第一，有兴趣的人，人们常常在说，兴趣是很好的老师，如果你对数字很讨厌、严重“晕数字”，那数据分析师不适合你，即便内部的讲师非常认真的跟你说、指标是怎么通过一定算法算出来的你还是会觉得无比耐烦，如果不是非常晕数字的人则可以调节自我状态、将自己的兴趣调节为赚钱，后期也可以朝着该方向去发展。

什么人适合做大数据分析

第二，有一定逻辑思维的能力。大家都应该听说过爱因斯坦经典的逻辑题，如果你能解决出来而且耗费时间不长，那就说明你的逻辑思维能力很强，做数据分析师逻辑思维特别重要，你需要在各种不同指标定义以及业务联系中反复研究数字、得出结论。逻辑思维强的人他们在写sql数据处理脚本的时候会有一种enjoy的感觉且效率会更高。

第三，要具备细心、耐心以及语言包装的能力。所谓的大数据指的是数据量在10tb以上的数据集，因为数据很大而且本身数据是凌乱的，想要利用各种软件工具在一两天的时间内koi大量数据洗一遍、分析清楚不可能的，如果你没有耐心的话，在面对繁琐的数据清洗、数据建模时往往会中途放弃，如此情况在过去还是蛮常见的。而之所以需要有强大的语言包装能力是因为数据分析师的从业过程复杂，以专业方式表达可能结论、很多雇主都不了解，但是如果能换一个方式、以深入浅出的技法来说明则大不同，说白了就是要让数据实现可视化。

Ⅶ 连锁经营与管理专业怎么样_就业方向_主要学什么

高考 填报志愿 时，连锁经营与管理 专业怎么样 、 就业方向 有哪些、主要学什么是广大考生和家长朋友们十分关心的问题，以下是相关介绍，希望对大家有所帮助。

1、培养目标

本专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础和经济管理、连锁经营、商业特许、物流配送及相关法律法规等知识，具备门店开发、品类管理、采购管理、营销企划、视觉设计、顾客服务、门店营运等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事展店管理、门店管理、区域督导、电商地推等 工作 的高素质技术技能人才。

2、 就业 方向

面向批发、零售、餐饮和住宿等服务业的连锁经营管理师等职业，展店部主管、电商地推区域经理、店长（总）、区域督导等岗位（群）。

3、主要专业能力要求

具有顾客接待、商品介绍、转化促成、履约跟踪、会员管理、客服人员管理等门店顾客服务的能力；

具有门店日常运作、安全管理、门店绩效评估等门店营运的能力；

具有门店动线设计、布局规划、商品陈列、现场氛围营造等门店视觉设计的能力；

具有市场调研、品类规划、经营诊断、目标制订、策略选择、战术实施等品类管理的能力；

具有供应商开发、采购谈判、合同管理、商品进货、商品补货、商品退货等采购管理的能力；

具有门店选址及评估、开业企划及宣传、新店开张及运行、营业督导检查等展店管理的能力；

具有营销活动策划、全媒体选择、精准触达管理、推广绩效评估等门店营销企划的能力；

具有有效收集、汇总、处理、分析、传输连锁经营业务数据和信息，并根据数据信息完成决策等工作的薯岁辩数据管理应用能力；

具有安全防护、质量管理、绿色生产、环境保护、风险防控等能力；

具有探究 学习 、终身学习和可持续发展的能力。

4、主要专业课程与 实习 实训

专业基础课程：经济学基础、管理学基础、市场营销基础、商业经济基础、商品学基础、大数据财务管理基础、统计基础、商务礼仪与沟通。

专业核心课程：连锁经营管理实务、服务管理实务、门店营运实务、品类管理、采购与供应链管理、连锁门店开发与设计、特许经营实数缺务、数字营销基础。雀判

实习实训：对接真实职业场景或工作情境，在校内外进行门店营运、商品管理、数字营销、商务沟通与礼仪等实训。在零售卖场、餐饮门店、电子商务公司等单位或场所进行岗位实习。

5、职业类 证书 举例

职业技能等级证 书 ： 品类管理、社交电商运营

6、接续专业举例

接续高职本科专业举例： 企业数字化管理

接续普通本科专业举例： 工商管理、零售业管理

Ⅷ 产品销售预测与需求管理是大数据什么

产品销售预测与需求管理 通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。 大数据是一个很好的销售分析工具,通过历史数据的多拍镇晌维度袭锋组合,可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最旅祥常见的组合形式、消费者的层次等,以此来调整产品策略和铺货策略。 在某些分析中我们可以发现,在开学季

Ⅸ 供应链大数据分析

供应链大数据分析

供应链大数据分析，越来越多的企业采用数据分析来应对供应链中断，并加强供应链管理(SCM)，目前有几项重大中断正在影响供应链。以下分享供应链大数据分析，一起来看看。

供应链大数据分析1

全面解析大数据给供应链带来的益处

时下，大数据已经完全跨越概念炒作，而成为很多行业业务发展中实实在在应用的重要武器，但是在供应链管理领域，大数据技术的应用产业发展则处于起步阶段，但是相信伴随其他行业大数据的快速发展，供应链管理中的大数据也会迅速跟上来，那么人们势必会问大数据到底能够为供应链带来哪些益处呢，下面请随乾元坤和我一同了解大数据给供应链带来的好处。

大数据与供应链

1、库存优化。比如，SAS独有的功能强大的库存优化模型可以实现在保持很高的客户满意度基础上，把供应成本降到最低并提高供应链的反应速度。

其库存成本第一年就可下降15%～30%，预测未来的准确性则会上升20%，由此带来的是其整体营收会上升7%～10%。当然还有一些其他的潜在好处，如提升市场份额等。此外，运用SAS系统，产品质量会得到显著提升，次品率也会因此减少10%～20%。

2、创造经营效益，从供应链渠道，以及生产现场的仪器或传感器网络收集了大量数据。利用大数据对这些数据库进行更紧密的整合与分析，可以帮助改善库存管理、销售与分销流程的效率，以及对设备的连续监控。制造业要想发展，企业必须了解大数据可以产生的成本效益。对设备进行预测性维护，现在就具备采用大数据技术的条件。制造业将是大数据营业收入的主要来源。

3、B2B电商供应链整合。强大的电商将引领上游下游生产计划-下游销售对接，这种对接趋势是上游制造业外包供应链管理Supply-Chain，只专注于生产Manufacturing，ProctionChain(R&D)。

物流外包上升到供应链外包是一个巨大的飞跃，体现了电商的强大竞争力和整合能力，海量数据支持和跨平台、跨公司的对接成为可能。B-B供应链整合具有强大的市场空间，能够改善我国产业布局、产业链优化、优化产能分配、降低库存、降低供应链成本、提高供应链效率。

4、物流平台规模发展，B-C商业模式整合已经成为现实，但是物流执行平台的建设是拖后腿的瓶颈。多样产品的销售供应链的整合有很大的技术难题，如供货周期、库存周期、配送时效、物流操作要求等，这样的物流中心难度很大。

大数据平台建设将驱动整体销售供应链整合;中国的还有的现实问题跨区域物流配送、城乡差异等，政府的管制是一大难点/疑难杂症，大数据平台有助于政府职能调整到位。

5、产品协同设计，过去大家最关心的是产品设计。可是现在，在产品设计和开发过程中，相关人员相互协同，工厂与制造能力也在同步设计和开发中。当前的压力在于向市场交付更具竞争力、更高配置、更低价格、更高质量的产品，而同时满足所有这些要求，是制造和工程企业的下一个重大的价值所在。这也正是大数据的用武之地。

企业如何部署大数据?

要让数据发挥价值，首先要处理大数据，要能够共享、集成、存储和搜索来自众多源头的庞大数据。而就供应链而言，这意味着要能够接受来自第三方系统的数据，并加快反馈速度。

其整体影响是增强协同性、加快决策制定和提高透明度，这对所有相关人员都有帮助。传统供应链已经在使用大量的结构化数据，企业部署了先进的供应链管理系统，将资源数据，交易数据，供应商数据，质量数据等等存储起来用于跟踪供应链执行效率，成本，控制产品质量。

大数据给供应链带来的好处

而当前大数据的概念则超出了传统数据产生、获取、转换、应用分析和存储的概念，出现非结构化数据，数据内容也出现多样化，大数据部署将面临新的挑战。

针对如今所生成、传输和存储的海量信息进行简单处理所带来的挑战。当前，数据量呈爆炸式增长，而随着M2M(机器对机器的通讯)的应用，此趋势仍将持续下去。

但是，如若能够解决这些挑战，将可以打开崭新的局面?核心在两个方面：

1、解决数据的生成问题，即如何利用物联网技术M2M获取实时过程数据，虚拟化供应链的流程。通过挖掘这些新数据集的潜力，并结合来源广泛的信息，就可能获得全新的洞见。如此，企业可以开发全新的流程，并与产品全生命周期的各个方面直接关联。与之集成的还有报告和分析功能，为流程提供反馈，从而创建一个良性的强化循环。

2、解决数据应用的问题，如何让供应链各个价值转换过程产生的数据发生商业价值，是发挥数据部署的革命性生产力的根本。大数据在供应链的应用已经不是简单的交易状态可视，支撑决策库存水平，传统ERP结构是无法承担的。因此企业必须重新做好数据应用的顶层设计，建立强大全面的大数据应用分析模型，才能应对复杂海量的数据如何发挥价值的挑战。

大数据在供应链领域的应用刚刚起步，随着供应链的迅速发展，大数据分析，数据管理，大数据应用，大数据存储在供应链领域蕴含巨大的发展潜力，大数据的投资也只有与供应链结合，才能产生可持续、规模化发展的产业

供应链大数据分析2

大数据分析对供应链有什么影响

如今，从物流到客户偏好的各种数据的持续增长正在迅速改变企业的经营方式，并突出了对加强数据管理和分析的强烈需求。大数据分析(指大型和复杂的数据集)的好处是显而易见的：大数据可以完全改变组织的工作方式，在效率、成本、可见性和客户满意度方面产生巨大差异。

大数据来源广泛：

-如今的技术和社交平台允许企业以评级、评论和博客评论的形式获得直接的客户反馈。

-来自移动通信、社交平台和电子商务的数据正在与来自企业系统的数据集成。

-随着物联网和机器对机器通信的引入，制造业正在从基于事件的计划转变为实时感测。

-不断发展的传感器技术可提供实时设备和产品状况数据，从而实现自动维护和过程调整。

数据在数量上、种类上和速度上都有所增长，如果以正确的方式加以利用，可以带来巨大的价值。

研究显示，企业已经在推动整个企业供应链的生产力，但在供应链功能中使用大数据分析在全球企业中并不普遍或协调得很好。受益于大数据分析的公司有三个共同点：它们拥有强大的企业级分析战略，它们将大数据分析嵌入供应链运营，它们拥有合适的人才库，能够从大数据中产生可操作的见解。

有必要雇用、培训和扶持能够帮助企业从大数据分析中受益的领导者。从人力资本的角度来看，大多数公司的定位尚不足以接受数字化供应链转型。我们分析了各行各业的50多位高级供应链高管的个人资料，以了解他们在供应链数字化方面的定位。在涉及所谓的“数字防备连续性”方面，各行各业的公司中绝大多数高管都普遍缺乏。

调研机构采访了各行各业的商界领袖，以探讨当今日益数字化的世界对首席供应链官的角色以及供应链领导者与高级管理人员中其他高管人员之间互动的影响。通过这些访谈，我们发现了供应链领导者应具备的四个关键特征，以便能够从大数据分析中获得收益：

1、对数据和系统技术有深刻的了解。当今的企业可以通过数据分析和通过数字方式收集数据来深入了解客户行为。尽管不需要首席供应链官成为信息技术（IT）专家，但他们应该对数据收集、技术和分析有足够的了解，以引导对话并为高级领导者及其供应链团队提供数字化愿景。

供应链领导者应认识到如何实施和利用相关平台和流程以及数据来自何处，并应表现出对来自各种渠道的数据范围和规模的扎实理解。重要的是，领导者必须准备好对数据采取明智的行动。

2、具有影响力的协作方法。如果首席供应链官在孤岛工作，将无法从大数据分析中获得收益。在内部，供应链领导者必须能够与首席技术官进行沟通和协作，以帮助确定适合组织的技术和政策；

与首席数据官一起了解如何最佳地捕获和使用数据；与首席营销官一起，评估供应链如何能够更专注于客户和需求驱动，并与首席执行官具体沟通更广泛的创造价值的机会。最终，供应链执行官将需要能够与内部利益相关者和外部供应商建立桥梁。

3、跨职能经验。如今的供应链管理人员具有跨部门的经验，并且能够理解和与来自多个业务部门的人员进行交流。重要的是，首席供应链官员还必须具有销售、财务或技术方面的知识。

4、发展新技能和培训他人的能力。当今的首席供应链官必须紧跟最新技术，以确保组织适当地吸收数字技能和分析人才。企业犯的最大错误之一是在没有适当准备组织的情况下实施大数据分析项目。建立内部计划以确保在整个供应链中采用技能至关重要。

要从整个供应链或整个组织的大数据分析中获取所有好处，不仅需要技术和IT。从首席执行官和执行委员会开始，企业必须准备好支持一种全新的思维方式，培养一种对创新和技术开放的文化，并愿意挑战关于供应链管理方式的惯例。

大数据分析对供应链有什么影响、中琛魔方大数据分析平台(www、zcmorefun、com)表示由于供应网络上数十亿的连接设备提供关于服务需求、位置和库存分布的实时信息，甚至实现预期的需求，理解和接受大数据的执行领导层、数字颠覆和这些趋势的人力资本方面对未来企业的优势至关重要。

供应链大数据分析3

"以零售门店为中心"的供应链分析框架

一、目的

本文旨在介绍“以零售门店为中心”的供应链管理，简要介绍此框架下供应链管理的具体内容及行业痛点。

二、供应链是什么？

供应链

所谓供应链，是指由涉及将产品或服务提供给最终消费者的整个活动过程的上游、中游和下游企业所构成的网络。包括从原材料采购开始，历经供应商、制造商、分销商、零售商，直至最终消费者的整个运作过程。

供应链管理

供应链管理，指的是围绕核心企业，对供应链中的物流、信息流、资金流以及贸易伙伴关系等进行组织、计划、协调、控制和优化的一系列现代化管理。

它将企业内部经营所有的业务单元如订单、采购、库存、计划、生产、质量、运输、市场、销售、服务等以及相应的财务活动、人事管理均纳入一条供应链内进行统筹管理。

在传统零售或者传统行业中，供应链主要局限在供应链的后端，即采购、生产、物流等职能，与消费者、销售渠道的协同整合严重不足，导致牛鞭效应、孤岛现象、的出现，让供应链的反应总是很滞后。

三、“以零售门店为中心”的供应链管理

供应链网络

“以零售门店为中心”的'供应链网络（见下图），即以满足门店销售及运营核心、销售利润最大化的供应链管理。

在此分析框架上，核心目标是最大条件满足消费者需求，即管理缺货、减少缺货，管理滞销、处理滞销。此框架下供应链管理的内容为：门店补货、门店调拨、缺货管理管理、滞销管理、促销管理等。

供应链管理

需求预测

需求预测是所有供应链规划的基础；供应链中所有的流程都是根据对顾客需求的预测来进行的。因此，供应链管理的首要工作是对未来顾客的需求进行预测。

1、预测需要考虑的影响因素

需求预测需要考虑的重要影响因素：

历史需求

产品补货提前期

节假日

广告或其他营销活动的力度

竞争对手采取的行动

价格及促销计划

经济状况

2、预测方法

定性预测法

主要依赖于人的主观判断。当可供参考的历史数据很少或专家拥有影响预测的需求市场信息时，采用定性预测方法最合适。

时间序列预测法

运用历史需求数据对未来需求进行预测，它尤其适用于每年基本需求模式变化不大的场景。

因果关系预测法

假定需求预测与某些环境因素(经济状况、税率等)调度相关，因果关系预测法可以找到这些环境因素与需求的关联性，通过预测这些外界因素的变化来预测未来需求。

仿真法

通过模拟消费者的选择来预测需求。如价格促销将会带来什么样的影响？竞争对手在附近开设一家新店会带来什么样的影响？

门店补货

1、什么时候补货？

什么时候补货？它是时间与频次的问题，即补货的触发点问题。

通常有两种策略：

策略一、设置库存阀值，若库存低于阀值则补货。通过连续检查的方法，判断某个时刻是否需要补货。

策略二、设置固定的补货周期，零售门店通常按周来设置补货频次，即一周设置多次补货频次，并固定在某几天，如某门店在周一、周三、周五补货。

连锁零售企业一般采用第二种策略，主要是因为零售企业经营的SKU数量众多；另一方面，策略一的物流及仓库排班及排车不确定高，不适合物流及仓库的管理及运营。

本文的供应链链管理以策略二为基础，并依此展开分析及研究。

2、补什么商品？

季节性的品类调整

门店必须根据季节的变化，对商品陈列位置、商品结构、店铺氛围进行调整。一般来讲，门店应该每年进行两次大的调整，即：每年3-4月份针对春夏季的调整，每年国庆节过后的10-11月份期间的针对秋冬季节的调整; 每个季度针对本季度特殊季节、节日的变化进行的小调整，或临时调整。

调整商品结构

商品结构必须根据季节变化进行调整。季节变化对商品结构的影响是非常大的，必须在季节变化到来之前，及时调整品类结构，压缩过季商品品类，扩大应季商品的品类。

调整陈列位置和陈列资源

门店的陈列位置、陈列资源，对商品销售产出的贡献非常巨大，不同的陈列位置商品销售会有几倍甚至几十倍的差距。门店的重点陈列位置、陈列资源必须随季节变化而调整。一是季节商品是产生销售贡献*大的商品，二是季节商品是*能体现门店经营特色的商品，三是季节商品是*能提示消费者购物的商品。

重大节庆的品类调整

在快时尚、轻奢的品类中，很容易出现春节、妇女节(女王节)、情人节、开学季、圣诞节、双十一等的节庆影响，表现出销量井喷。零售企业需要根据节庆来完善丰富的品类结构，满足顾客在特定节庆时期的消费需求。

市场变化导致的品类调整

禁配策略

地理环境因素，如西北地区处于内陆、远离海洋，夏天不适合配沙滩游玩类用品。风俗、宗教类因素，穆斯林地区禁止配送猪肉类食品。

新品策略

若零售公司准备投放一批新品，零售门店则需要为新品调整货架，增加新品的曝光度，引导消费者产生首次购买、重复购买。

3、补多少量？

补货量 = 需求量 – 门店库存

计算门店需求时以需求预测为基础，同时考虑下述影响需求及供给的约束条件：

仓库容量

门店货架容量

过去需求

产品补货提前期

广告计划或其他营销活动的力度

价格促销计划

竞争企业采取的行动

4、缺货场景的库存分配策略

策略一：增加相似商品的补货库存 相似商品：功能、颜色、功效相似的商品。

策略二：增加其他畅销品的库存 根据商品的销售量排名，根据一定的分配策略来补货。

缺货管理

连锁零售企业商品缺货状况会引发消费者的各种反应， 最终导致零售企业的销售损失，48%的人会购买同一品种的替代品，15％的消费者不再购买，31％的顾客会到另一家店购买时再实施消费行为，顾客的转店率是37％。

1、缺货原因及应对策略

仓库缺货

渠道单一。单纯地依靠某一个供应商或过分依赖某些材料部件，一旦某个供应环节中断，将影响整个供应链的正常运作。缺乏预见能力。由于缺乏对供应链上的可预测性，不具有对供应商的供应能力和不确定性的前向洞察力，常常会面临种种不确定因素影响所带来的库存短缺。应对措施：替代商品

补货量不足

某商品销售出现显著增长，且明显大于预期、门店库存不足，但补货不及时。应对措施：门店调拨 在零售行业中，线上线下竞争如此激烈，谁能快速解决各个商圈内门店之间、商圈之间超密集的调拨需求，实现高效调拨、把握销售机会，实现销售业绩的新突破。

滞销管理

1、滞销危害

在陈列空间上，滞销商品大量陈列占据了门店的货架空间，迫使其他畅销品的陈列空间不够，新上市商品无法正常上货。

滞销商品占用大量的资金，使得零售门店的流动资金日益萎缩，严重的会影响到正常商品采购、甚至导致门店倒闭。

对于顾客来说，滞销商品大量陈列在货架上，这样既影响了顾客挑选自己需要的商品，浪费了消费者的注意力，甚至导致顾客无法找到正常的商品，损失了门店应该获取的利润。

从门店商圈来看，门店大量商品长期不做销售周转，消费可能会对门店失去信息，减少或改变原本的购物需求，转向其他门店进行消费。

2、滞销原因

季节因素

部分商品因地区差异存在明显的季节之分，该部分商品由于季末没有做特殊处理，导致在库时间高于规定的天数，形成滞销，体现在换季时门店任务按正常时段的销售量作为补货的依据产生。

补货模型不合理因素

行业中大多数公司会把门店库存管理权交给店长，由于公司的高速发展，门店会不断地有新店长上任，店长库存管理概念模糊，在补货时大多凭借个人经验确定补货数量，容易导致部分补货量较大的商品滞销。

价格因素滞销

部分商品会因为价格不合理而导致滞销，一种是低价格商品，由于门店所处的商圈消费水平较高，价格低廉的老药滞销；另一种则是因为门店商品售价明显高于竞争对手的售价导致滞销。

陈列因素

与海量商品相比，门店的货架资源永远都是稀缺的，部分企业会给予部分商品特殊待遇，不能公平合理地分配货架资源，导致部分商品因陈列位置差、曝光率低，从而导致滞销。

淘汰商品不顺畅

商品都会存在生命周期，特别是一些广告商品，然而大多数公司更新商品都比较被动，不会主动去优化商品，会导致商品因同质化严重而引起滞销。

批量采购决策失误

供应链上游对市场需求及销售情况没有准确把握，商品采购数量过多，从而导致滞销。

突发因素

某些突发因素导致消费行为发生重大变化。如”非洲猪瘟”导致猪肉类食品无法销售出去，从而导致滞销。

痛点

供应链上游滞销引发的风险转稼

在零售连锁供应链网络中，供应链上游由于产品开发、采购失误等决策失误导致的库存积压，上游往往会将库存风险转稼到供应链末端(零售门店)，从而占用零售门店大量的流动资金及货架资源。

市场快速变化，难以准确预测和判断供货情况。

门店端某款产品突然爆发，致使供应链上下游仓库出现大面积缺货，此种情况供应链无法快速反应或供应周期过长，从而导致销售机会的浪费。

预期范围内、延迟或产能不足，导致销售机会的损失。

某些品类由于供应链上游(采购、供应商)等原因，如产能不足或机器故障等原因导致交付延迟，从而导致销售机会的浪费。

市场竞争加剧，线下实体店客流下滑

总结

供应链末端(零售门店)缺乏足够或针对性的应对措施

供应链上下游协同是解决”零售门店”问题的重要方向

科学、精准的货架管理将是提升门店销售、实现供应链价值的重要方向

四、供应链的发展趋势

全渠道趋势

移动互联网的迅猛发展催生了O2O、C2B、P2P等新业态，全球传统产业开始受冲击，受互联网思维与互联网、大数据、云计算等技术深度影响出现变革，全球传统行业将互联网化，拥抱O2O全渠道零售大时代。

供应链日趋可视化

在运营中对商品广泛使用了电子标签，将线上线下数据同步，如SKU同步、库存同步、价格同步、促销同步；实现线上下单，线下有货，后台统一促销和价格。

供应链可视化以后，未来所有业务职能包括销售、市场、财务、研发、采购和物流等进行有机的集成和协同就有了可能，可以对消费者需求、门店或网上库存、销售趋势、物流信息、原产地信息等进行可视化展示，实现供应链敏捷和迅速反应。

新时代下的供应链可视化未来将持续向消费者、SKU、店员延伸，通过可视化集成平台，战略计划与业务紧密链接，需求与供应的平衡，订单履行策略的实施，库存与服务水平的调整等具体策略将得到高效的执行。

供应链预测智能化

在新零售的业态中，大量零售运营数据包括消费者、商品、销售、库存、订单等在不同的应用场景中海量产生，结合在不同业务场景和业务目标，如商品品类管理、销售预测、动态定价、促销安排、自动补货、安全库存设定、仓店和店店之间的调拨、供应计划排程、物流计划制定等，再匹配上合适的算法，即可对这些应用场景进行数字建模，逻辑简单来说就是“获取数据—分析数据—建立模型—预测未来—支持决策”。

本质上说，智能算法是一项预测科技，而预测的目的不是为预测而预测，而是用来指导人类的各项行为决策，以免人在决策时因为未知和不确定而焦虑。

当全新的供应链体系，能够实时显示运营动态，如货龄、售罄率、缺货率、畅售滞销占比、退货率、订单满足率、库存周转率、目标完成比率等，同时又能相互链接和协同，那么将很容易形成通用运营决策建议，如智能选品、智能定价、自动预测、自动促销、自动补货和下单等。

在此基础之上，供应链管理人员所做的事情就是搜集信息、判断需求、和客户沟通、协同各种资源、寻找创新机会等。

Ⅹ 零售4.0读后感

一、建立和完善无缝零售模式三部曲

在互联网时代，对零售企业最重要的就是经营好消费者关系，即建立和完善无缝零售模式三部曲：

1、首先是建立全渠道，找到消费者

a使触点数量不断增多

b不断强化触及深度和互动性

2、其次是提升他们的购买体验；最后是强化和他们的关联，即实现从“弱关系”到“强关系”的转变。简言之，找到消费者，提升他们的体验，强化与他们的关联。

受移动互联网影响，消费者的购物行为和心理特征主要有如下改变：

（1）信息渠道多元化，随时随地都能了解商家信息。

（2）购物渠道选择多元化，购物不再是非要“进店”不可。

（3）消费需求多元化，顾客开始学会提要求，需求开始主导市场。

（4）体验方式多元化，顾客越发难侍候，顾客体验成关键。

传统零售企业应如何应对冲击拥抱移动互联网

第一，消除渠道间壁垒，以全渠道体验重构顾客关系，满足顾客不间断的购物需求。

第二，推动信息化建设，采集、分析消费者大数据，利用大数据更准确地了解消费者，洞察其需求，实现精准营销和精细管理。

第三，建立个性化互动营销，在顾客与企业间建立端到端敏捷反应链条，让企业直接与用户亲密接触、互动，让双方成为朋友，以促进更多的购买行为。

二、移动互联网时代，无缝零售袭来

1、互联网带来了什么

A全新的“以消费者为中心”的思维模式

a在互联网时代，消费者在整个产业链当中的影响力越来越大，地位也越来越高，换言之，消费者主权时代真正到来了。

b消费者主权时代，意味着企业或组织要想获得生存和发展的空间，必须要转变观念，摒弃过去的“以我为中心”的思维模式，建立“以消费者为中心”的思维模式，并将其贯彻落实到日常的生产、经营和管理实践中去。

B渗透到了人类生活的方方面面，并带来了全新的生活方式

C更多的人性化产品、服务和体验

D效率、公平、便利

E全新的渠道模式

2、互联网改变了什么

A消费者力量占主导（消费者的忠诚度逐渐降低，没有升世余什么是永远的，消费者要换一个商铺往往只需轻轻点击一下鼠标即可。只追求更好的商品、服务和体验，这是不变的人性。）

B改变了人们获取资讯的方式

C改返郑变了消费者的购买行为模式

D改变了传统产业的经营模式，O2O模式是必然选择

E改变了企业的经营理念和组织结构，市场导向、用户思维成为必然（“以用户为中心”的思维将成为一种核心的经营理念。）

a销售商品与服务是过去的零售经营本质，而当前零售的本质是“经营人”，其核心是“经营客户/顾客关系”，并基于此为消费者提供更吵滚好的线下体验。

3、一切都是为了争夺消费者（商业竞争的本质，就是为了抢占市场，争夺消费者。消费者是一切商业组织存在的全部意义，也是一切商业活动的原动力。）

A消费者日渐成为稀缺资源

B以创新的产品和服务来争夺消费者（在未来，会有越来越多的服务业被互联网改造甚至颠覆，从而产生创新的产品和服务，以更好地满足消费者的需求，这样的企业必然在争夺消费者的竞争中拔得头筹。）

C让消费者参与进来，持续改进产品和服务，以便争夺消费者（任何企业要想赢得消费者，都需要放下身段，倾听消费者的声音，并根据他们的意见和建议，持续更新产品和服务，这样才能牢牢地抓住消费者的心。）

D持续改善消费体验，争夺消费者（互联网时代是一个“体验至上”的时代，消费者不仅仅希望得到很好的产品和服务，更希望得到优质的体验。）

E零售企业建立全渠道无缝零售模式，争夺消费者

三、消费者去哪了

1、SoLoMo族群的兴起（泛指那些在移动过程中，随时随地产生购物想法以及实施购物行为的、天天泡在社交网站上并和网友实时互动分享的移动互联网人群。

2、移动改变生活（在移动互联网时代，消费者不仅可以去实体店购物，还可以通过电脑、手机、平板电脑等线上渠道购物，消费者有了越来越多的渠道选择模式，基本上可以实现随时随地购物的需求。）

3、多“触点”形势下的口碑依赖

A口碑——与生俱来的消费决策影响力

B互联网“触点”多，信任感价值加重

C口碑已成购物地图中的“关键环节”

D口碑营销招数多，让消费者“口碑依赖”程度日渐加深

E对于“病毒性”的链式反应无形推广，消费者很买账

F抓住消费者的炫耀心理，让更多消费者趋之若鹜

G意见领袖一句话，引千万消费者跟随

4、全渠道、全天候、全频道的消费者

A在移动互联网时代，消费者的购物渠道呈现多元化的趋势，

B在购物时间上，也不再受限制，他们能24小时购物

C他们也是全频道的购物者，即他们无论身在何处他们都能实现购买行为。

5、信息传播的社交化

三、零售4.0时代，消费者宣示主权

1、互联网时代的消费者购物生命周期

A在全渠道背景下，消费者拥有选择多种渠道的权利

B消费者拥有选择信息的权利

C消费者拥有吐槽的自由和权利

2、吐槽也是参与：在消费者主权时代，消费者的“参与感”迅速增强

A网友与名人的吐槽狂欢

B“参与式消费”时期已经到来

C“参与式消费”的核心就是以消费者为中心

D参与感引发信息聚合，形成连锁反应

E参与感是消费者品牌忠诚度的体现，也是培育忠诚度的土壤

3、个性化需求时代已经到来

A个性化群体出现，强调“我是独一无二的我”

B个性化需求时代，定制制胜

C个性化服务流程设计

4、消费者追求跨渠道的一致性服务体验（在移动互联网时代，消费者通过线上线下各种渠道购物。他们希望无论通过什么渠道购买，都能获得无差别一致性的服务体验，包括产品品质的一致性、价格的一致性、信息的一致性、消费者体验的全周期一致性。）

A期待跨渠道商品价格的一致性

商品的价格始终是消费者十分关心的重要因素。

B期待跨渠道商品信息的一致性

在移动互联网时代，消费者和零售企业之间的触点空前增多，消费者可以通过各种渠道或途径了解商品与服务信息，包括利用有形店铺和无形店铺，以及信息媒体（网站、呼叫中心、社交媒体、电子邮件、微博、微信）等。消费者希望通过不同渠道获得的信息是高度一致的，包括获得高度一致的价格信息、促销信息、优惠信息、活动信息等。

C期待跨渠道服务的一致性

零售的本质就是销售商品和服务。

D期待消费者体验的全周期一致性

四、移动互联网风口上的零售企业

1、在移动互联网时代，零售企业亟须转型

A实体零售业深陷关店潮，“触网”转型势在必行

B电商企业迎“风”而上，谋求转型，扩张线下

C线上线下共谋融合之路，全渠道成就零售业未来

移动互联网时代的零售业既非单纯的电商，亦非传统的线下企业，而是线上线下有机融合的新型业态，它们用“两条腿”走路会更稳健、更长远。

2、传统零售企业转型O2O之困

A传统零售企业盈利越来越难

a一是成本越来越高。房租、人工、水电成本有增无减。

b二是消费分流，大量消费者转移至线上。

B面对压力，零售企业求变转型、创新是出路

传统零售企业创新主要体现在两个方向。

a一个方向是开辟线上渠道，并将线上线下渠道进行有机融合，打造线上线下一体化的O2O销售模式。

b另一个方向是将消费者自线上向线下引流，即通过在线上发布促销信息、优惠券等利益刺激方式，把大量的线上消费者吸引到线下实体店消费，最典型的如优衣库。

C实体零售企业转型“触网”运营困难

a一是线上的浏览量、转化率、销售额始终不愠不火，销售结果并不乐观。

b二是低毛利问题。就零售发展趋势而言，电子商务、移动电子商务无疑是主流。

c缺乏互联网思维、资金和人才匮乏是主因

3、中国零售企业的O2O弱在哪

中国零售企业在设计O2O模式方面还处在初级阶段，主要做法是利用线上引流、在线支付工具等改造线下实体门店，或者是简单地为线下零售企业开辟线上渠道，在线上线下渠道和资源的深度整合方面做得不够，尤其是在如何真正地理解消费者需求、提供人性化的服务方面，还有很多工作要做。

目前实体零售企业的O2O模式主要有两种，一是利用线上的工具改造实体门店；二是开辟线上平台，线上线下同时经营，并且结合线下门店实现“网订店取”和“网订店送”服务。

a从营销、支付入手，价值有限

b线下企业经营线上平台，整合难

c线上线下有机融合才是真正的O2O

据了解，消费者需要的是极致的购买体验。他们希望无论是通过线下的实体店，还是通过线上的电脑端，抑或是移动端，都能获得高度无差别一致性的购买体验。换言之，消费者希望无论通过何种渠道购物，都能感觉到自己依旧是在某某商场或超市买东西。

4、零售渠道演变简史及全渠道的由来（全渠道零售模式是从单渠道到多渠道，再到交叉渠道，最后到全渠道的演化结果。）

a“渠道霸权时代”的零售渠道发展史

aa单渠道零售阶段。所谓单渠道零售，是指选择一条渠道，将产品和服务从某一销售者手中转移到顾客或者消费者手中的行为。

在互联网时代，通过一家网店进行零售，也属于单渠道零售。

bb多渠道零售阶段。多渠道零售，是指企业采用两条（及以上）完整的零售渠道进行销售活动的行为，但顾客一般要在一条渠道完成全部的购买活动。

随着网络电子商务、电视购物等新型零售模式的兴起，很多零售企业采取不止一种零售渠道进行销售活动，例如同时采用电话购物和网络购物两种渠道模式开展销售活动，这两种渠道本身不会产生冲突。

cc跨渠道零售阶段。根据已有的渠道管理理论，跨渠道零售是指企业利用多条非完整的零售渠道进行销售活动的行为，每条渠道仅完成零售的部分功能，例如利用电话对顾客进行商品介绍，通过实体店完成交易，通过呼叫中心进行售后服务等。多渠道零售则表现为多渠道零售的组合，每条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——信息技术+消费者主权

a技术的进步催生了渠道模式的变革

b消费者主权时代加速了全渠道零售模式的到来

五、经营客户关系，构建无缝全渠道体验

所谓全渠道零售，是指品牌商和零售商在移动互联网技术的推动下，为了适应消费者主权时代，利用实体店、网店、移动终端、社交商店等多种渠道，在对消费者进行售前、售后服务的过程中，为消费者提供无缝一致性的全流程体验。

全渠道零售能够给消费者带来更好的购买体验，这已经不是什么秘密了。这对零售企业本身也有很大的价值，不但会增加商品的曝光及销售机会，也会带来品牌效益等无形资产。

建立全渠道，从根本上说是打通与消费者之间的各种通道，即围绕一个消费者，整合线上线下各种资源，打通和消费者接触的N种触点，为消费者提供n种服务，这就是所谓的“全渠道1+N+n”。

但是要为消费者提供无缝一致性的全流程体验，远远不只是在前端打通各种通道那么简单，还有大量的后台全渠道管理工作要做。企业只有实现商品信息、促销信息、价格、支付、供应链、库存、物流、会员、利益的全面互联互通，才能为给消费者提供无差别一致性的购买体验提供坚实的保障。

A全渠道零售的根本：顾客关系经营

全渠道零售模式的根本，在于经营好消费者，即围绕一个消费者建立一个统一的、360度的“顾客视图”，使消费者在任何一个渠道都能获得无差别一致性的服务。

消费者的购物生命周期可以分为“知道-找到-买到-得到”4个阶段，在全渠道零售模式下，商家需要了解每一个环节消费者的具体需求并给予满足。总而言之，消费者在购物过程中，始终关心的仍然是“服务6要素”，即随时、随地、随意、方便、快捷、便宜。

a构建全渠道顾客视图

aa无论是单渠道，还是多渠道、跨渠道零售，都是站在零售商自己的角度，在这些渠道中，消费者是被割裂的，即同一个消费者在同一个零售商的不同终端购物，仍然可能被企业识别为不同顾客。

bb全渠道零售模式实际上是围绕着每一个消费者建立一个统一的、360度的“顾客视图”，即让每一个消费者在购物体验的全周期里都能做到“可视化”，保证在顾客购物体验的全周期里，即在调研、选择、购买、使用/服务、演变/回馈的全过程当中，顾客都能获得无差别一致性的购买体验，如统一的价格、统一的积分、统一的服务品质，等等。因此，全渠道零售模式是真正以消费者为中心的，消费者在任何一个渠道都能获得无差别一致性的服务，这是一个质的变化。

cc企业通过在实体店配置终端数字货架，可将线下的客流量转化为线上的客流量和订单，实现“线下至线上”。同样，我们也可以通过线上发起线下活动，以提供优惠券、参加主题活动等方式，邀请顾客到线下实体店体验、消费，实现“线上至线下”，并将网上的客流量转化为实体店的客流量和订单。

b消费者最关心的“全渠道”能力

IBM在2014年最新发布的一项针对3万名全球消费者的调查报告显示，消费者最关心的5项全渠道能力如下（从高到低排序）。

aa保证跨渠道商品价格的一致性体验。

bb在实体店铺若发生顾客所需商品“缺码断货”情况，实体店能够从异店或者从仓库直接将商品快递至指定地址。

cc可以保证消费者对各渠道订单进行实时跟踪。

dd保证在不同渠道拥有稳定的商品分类。

美国百货企业多数已经处于成熟阶段，定位清晰，因此在品类管理方面非常谨慎，不会轻易拓展品类。即使面对互联网和移动互联网这样的新渠道，它们仍然会坚持自己的经营特点，往“深”做，而不是往“宽”做。

ee确保消费者能够在实体店完成虚拟渠道订单的退货。

美国百货企业的连锁规模相对大，因此可以很好地支持这个顾客体验。国内百货区域性特征比较明显，但在门店集中的区域，应该可以实现这样的体验。

c做好“服务6要素”，完善“4DAO”

其实对于消费者而言，任何一次购物体验都可以分割成“知道-找到-买到-得到”四步骤。作为商家而言，需要了解消费者在每一个环节的具体需求，从而更好、更具针对性地满足他。例如，在“知道”环节，要如何确保第一时间送达商品信息、变价信息、促销信息、推荐信息、会员活动等任何需要顾客知道的信息？在“找到”环节，要如何帮助顾客找到最近的门店、找到他想要的商品或促销品？在“买到”环节，要如何做到不缺货不断货、如何优化仓储配送和供应链？如何做到安全、便捷、快速的支付？在“得到”环节，如何做才能将商品在顾客规定的时间和地点安全地送到顾客手中？

B重新认识全渠道零售的价值（全渠道零售模式已经成为一种趋势。）

a全渠道零售模式，能给消费者带来更好的购买体验

全渠道零售模式能够给消费者带来更好的购买体验，在全渠道零售模式下，消费者拥有随时随地浏览、购买、接收产品的能力，也就是说，全渠道可以使消费者在任意时间、以任意方式获取任意想要的商品。

b全渠道零售模式，能增加零售企业的曝光及销售机会，有利于企业建立强大的品牌

c全渠道零售模式，能增强零售企业的市场竞争力

C、O2O与全渠道

a全渠道零售，线上线下引流手段多样化（这里所说的引流，是指商家通过各种手段和方式，针对目标消费人群进行宣传推广，让他们知晓、了解产品并前来消费。）

aa常规的线下推广手段主要有影视广告、平面广告、单页广告等，线上推广手段有网页