实体零售大数据

❶ 新零售时代，大数据智能如何运用到销售业务

首先，声明一个观点，“不管是哪个时代，只要企业还是要创造客户价值，还需要人与人之间的沟通，销售就不会消亡”，借一句名言，“销售永远不死，只是需要不断修行”。说几点理由，

1）新零售时代，客户体验最重要。“无人便利店”等替代的不是销售员，而是只会做简腔核基单工作（如收款，野蛮推销）的店员。其实能与客户进行感情沟通，对商品和服伍谨务具备专业知识等，恰恰是各小区门口便利店的关键需求。好的体验离不开有“温度”的人，这点从星巴克，7/11等都有体现。

2）2C生意，很多人认为产品最重要，产品经理大行其道。但目前还没有一款“伟大产品”是埋头开发，一出来就大行天下的。产品需要收集客户需求（不是只做客户需求），需要让用户知道，需要用户使用转换，即使一切都通过线上完成，也要有“连接”把产品与用户连起来。大家都了解，最有效的连接是人，是人与人之间的关系，最有效的传播是建立在信任度连接之上的传播。网红就是一种变型过的销售，只不过从技能上多了一些社交，内容媒体等要求。以后的生意模式也许会流行S2B2C。S是大的品牌商，保证产品质量，提高效率，降低价格；B是一些由专业“达人”构成的小B，通过便利店，工作室，小众社群等手段运营用户，把S的商品或服务专业化，高体验地传递给C端用户，本质上是承接了S端的很多销售任务。（OPPO，vivo遍布在各零售终端导购员就是一种雏形）

3）流量越来越贵，大家会逐渐把运营重点从引流拉新转移到维护好老客户，销售既要做好产品销售转换，也需要能解决用户问题，维护氏兆好老客户，对其综合能力要求越来越高，以后的分工不会把岗位按用户不同阶段划分的那么细（以前分市场，销售，售后服务等，其实更多考虑的工业时代的企业内部效益，对最终用户的体验反而是不一致的，会有损害），而是把用户分群，由一个销售组织来完成用户全生命周期的运营。这对组织管理，绩效考核，任务协同等都提出了新要求。

4）新技术应用到销售管理中，不仅仅是为了规范流程，提高效率等作用，也会在增强体验，改善情感交流等方面有很大空间。游戏化销售技能培训和过程管理，智能匹配等大数据算法都是很好的一些尝试。

❷ 新零售有什么鲜明的趋势

1、搭含线上线下相互融合

随着新零售模式的逐步落地，线上与线下将从以前的相对独立、冲突逐渐转化为相互融合、促进，其关键在于使线上的互联网力量与线下的实体店终端形成真正的结合，从而完成电商平台和实体零售店面的融合升级，电子商务的表现形式与商业模式也会发生根本性的转变。

2、精准定位

基于大数据海量数据和分析技术的支持，零售企业能够对客户进行群体细分，精准的定位用户群体，然后了解这个用户群体的具体需求，根据需求来设定不同的消费场景体验，这样才可以真正的做到了解用户，将新零售平台和用户紧密的结合在一起，为未来的发展抢占先机。

3、强化用户体验

在互联网时代快速发展的背景下，消费者自我意识更强，特别是在我国居民人均可支配收入不断提高的情况下，人们对消费的关注点已经不再仅仅局限于价格等方面，而是更多的注重对消费过程的体验。所以，探索运用新零售模式来升级消费购物体验，推进消费购物方式慎李的变革，构建零售业的全渠道生态格局，将会成为企业实现创新发展的重要途径。

4、与科技的融合

互联网、云计算、大数据、人工智能等新技术的不断发展，零售行业从商品的生产到消费，都可以实现有效的监控，零售商得以实现对于商品生产的控制，实现零库存的经营，这种变化对零售行知孝笑业起到了减负的作用，将直接推动行业的高速发展。

有想做新零售的，可以咨询易族智汇javashop，它支持全业务模式电商系统，可满足各种业务场景。

❸ 便利店行业如何通过线下大数据实现快速精准拓店

烧烤摊、麻辣烫、大排档被定义为中国版的深夜食堂，然而随着写字楼的灯火蔓延，便利店也成为了年轻人的深夜栖息地。有别于传统杂货铺，90年代传入中国的现代便利店呈现规模化和统一管理，行业规模发展迅猛，2019年中国便利店行业实现销售额2556亿元。

随着行业规模的高速发展，一线城市消费市场开始饱和，外资连锁便利店也开始走向下沉市场，二三线城市的便利店竞争将会日渐激烈。大数据时代如何利用数据及人工智能赋能于线下品牌连锁将是实体零售从业者面临的难题之一，本文将从便利店现状及大数据如何赋能的角度，为从业者们提供思考方向。

便利店诞生于美国，因其小型化、高毛利、便利性、精简SKU等特性，逐渐成为一种新的零售业态。90年代中期，便利店概念开始进入中国。2019年中国便利店门店总数达到13.2万家，较上年增加了1万余家。

从单个便利店企业扩张表现来看，石油系便利店（易捷、昆仑好客）在门店扩张上表现抢眼，其次是本土品牌美宜佳和天福，外资便利店则主要分布与一二线城市。

但观察近年来外资便利店在中国的城市版图布局：从去年底开始，7-ELEVEn先后在福州、长沙、西安、合肥开设首店，另一家日资便利店罗森行动更为迅速，已于去年在长沙、沈阳、泰州等城市先后开出首店。

对于全国商业格局而言，此次外资便利店的布局，被认为是近年来“市场下沉”的又一个印证，同时也意味着下沉市场连锁便利店的竞争更加激烈。

随着 科技 和城市的发展，一线城市的消费市场逐渐饱和，而在二三线城市，连锁品牌便利店存在着拓店难、无法融入当地市场的问题。

传统夫妻店投入资本小、受地理位置限制小，经营的可控性比较强，且选址往往在居住地附近。而对于连锁便利店来说，店铺选址除了需要考虑周边的消费市场，更要考虑采购与进货问题（小街小巷无法统一配货，增大成本）、客群画像等。

这时候，传统的选址方法是通过人工到线下多个目标位置点进行观察测算，人力和时间成本非常高，且客群画像无法精准。试想一下如何能够短时间内通过一个人的外表确定其消费能力呢？

但在大数据时代，这些信息都可以高速便捷获取。

数位是国内最早一批涉足线下大数据智能应用的大数据 科技 公司，深耕线下人场大数据5年，能够实时洞察人和场的智能动态数据，高效为企业提供用户分析、客群画像和周边客流。数位对线下零售（如连锁便利店）有三大价值：

1 快速拓店选址： 数位拥有全维度动态的人场大数据，自有海量数据标签，覆盖200+城市，8000万POI库，能够为企业提供批量化的线下人场数据，利于连锁品牌的规模化拓展。

当品牌进入一个新城市，能够快速判断城市不同区域位置信息，帮助品牌根据自己的定位（如社区型/商圈型等）快速有效占领消费市场，并运用人工智能算法对周边客群、人流方向进行洞察分析，从而利于品牌在商品定位上更趋近于消费者心理。

2 老店数据实时监控： 对于品牌连锁店来说，许多经营多年的老店面临着周围市政或消费环境的变动，如新商场建立、老建筑拆迁等。

当老店营业额产生波动时，传统检验方式是线下踩点考证，但客流的变动易观察，客群画像的变动却无法短时间进行判别。数位大数据则能够第一时间反馈老店周边市场与客群画像的变动，及时做出经营方向和商品选择上的调整。

3 竞对商铺比较： 入驻前，同一片区域内原有的竞对商铺的数量及客流画像能够给品牌带来极高参考价值；开店后，区域内出现新的竞对商铺也是影响店铺营业额的重要原因。数位线下大数据能够帮助品牌实时观察周边竞对环境，分析优劣势，及时做出经营上的调整；

4 经营模型沉淀： 为什么同样开在市中心的两家店营业额却大相径庭？开在医院对面与开在学校对面哪一家营业额更佳？如何根据人群移动规律调整商品陈列？这些传统人力难以系统统计的数据，利用大数据可以快速帮助门店沉淀一套方法论，形成品牌自有的经营模型，对品牌进一步布局和拓店有重大参考价值，有效节省新店拓店成本。

品牌便利店"下沉"二三线城市，是城市发展的必然，也极有可能是一次再定义当地消费趋势的机会。在这样的前提下，品牌占领市场的时间显得尤为宝贵。

零售行业已从“货——场——人”转变为大数据时代的“人——货——场”，提前洞察客流及客群信息，加上当地场景数据，最后再结合品牌本身特性才能够快速打入当地消费市场，抢占消费份额。

连锁品牌入驻新城市时投入成本高，传统的选址方式已不足以支撑品牌的快速拓展，批量化的人场大数据才是现代品牌快速拓展版图的“秘密武器”。数位基于5年高精度技术的沉淀，拥有全国最大的识别数据库，在品牌选址、客群洞察及市场营销中，都能够为连锁品牌带来强有力的决策支持。

❹ 大数据分析 零售业谋变新路径

大数据分析：零售业谋变新路径

只有将客户数据转化为洞察，用数据指导营销计划和销售规划的制定，才能把这些冷冰冰的数字转化为客户亲密度，将零售商与客户紧紧绑定在一起。

数据显示，截止到2013年底，中国电子商务市场交易规模达10.2万亿，同比增长29.9%。在电商呈现如火如荼之势时，传统零售业受到挤压，线上线下遭遇截然不同：客流减少、业绩不佳、甚至被迫关闭门店……实体零售业经营陷入困局。面对来自电商的强烈冲击，实体零售商也开始思索如何谋变，进行了一系列新尝试。部分不甘沦为“试衣间”的零售商勇敢试水O2O，打通线上线下渠道。来自更多渠道的数据重塑商业模式的同时，也让零售商看到了其蕴含的商业价值。数据中的丰富客户洞察也推动了“以客户为中心”的业务转型。

大数据时代，亟待突围的零售商该如何在探索中把握先机，SAS公司结合国外零售商最佳实践给出了如下建议：

以客户为中心的数据驱动营销管理，从多种渠道获得成功转型

在技术的帮助下，零售商可以通过社交媒体、移动应用、定位服务和电子邮件等更多渠道与消费者交流。更多沟通桥梁也带来了更为丰富的客户信息，而仅仅获取这些信息是不够的，只有将客户数据转化为洞察，用数据指导营销计划和销售规划的制定，才能把这些冷冰冰的数字转化为客户亲密度，将零售商与客户紧紧绑定在一起。

1.梅西百货：有的话，只想说给你听

美国著名连锁百货公司梅西百货设立电商部门Macy’s.com，希望消费者无论在哪里，都能同步享受最新上市商品和促销活动，寻找购物魔力。Macy’s.com设立了互联网客户洞察部门，利用大数据分析改进个性化营销、广告策略等方面，迅猛发展在线渠道营销，从传统的线下经营成功转型为全渠道经营模式。面对激烈的竞争，Macy’s.com亟需关于客户偏好的更精准实时决策。梅西百货认为，获取跨越全渠道的客户洞察是提高顾客满意率和营收增长的关键。为了更高效地了解和评估在线营销活动对实体店销售额的影响，Macy’s.com采用SAS解决方案大大加强分析实力，自此改变了群发通用型电子邮件的低效营销方式，对客户进行更精细的分类，针对性地发送促销邮件。出乎意料的是，邮件发送频率的降低并没有减少网站访问量，邮件退订率反而减少了20%。

2.Harry & David：尝尝分析的甜头吧

在经历了经济衰退带来的业绩下滑之后，美国美食和礼物零售商领军Harry & David利用分析技术判断谁是目标客户，目标客户希望以何种方式以及何时接收促销信息以及哪类人群最有可能驱动销售额增长，从数据中理清未来发展的思路。在开始的几个月里，营销团队在获取顾客行为和偏好方面取得进展。一年内，在客户细分、客户生命周期和并发价值分析上更进一步。三年之内，Harry & David新的客户维系率上升了14%，顾客带来的销售额也增长了7个百分点，高质量忠诚客户增加了10%。使用SAS? Campaign Management之后，Harry & David获取了更多有价值的客户洞察，例如：通过导入外部数据和分析历史交易行为，他们得出了由社交网络渠道吸引而来的客户更值得进一步培养这一结论。客户档案建模和管理也为销售情况预测提供了可靠依据。由此，Harry & David尝到了数据分析的甜头，走上了数据驱动型的营销道路。

3.Chico’s：告别猜测，和直觉说再见

成衣女装零售商Chico’s FAS Inc.在全美境内拥有超过1000家门店。除了实体店外，Chico’s还通过商品目录和在线渠道开展营销活动。在面临行业衰退时，Chico’s决定好好利用多年积攒下来的客户信息，并由此驱动商业决策。但是，现实远比想象艰难，来自于Chico’s 旗下的多个品牌数据难以整合，且公司并不具备海量数据处理能力。相较于真实可靠的客户数据，营销人员更多倚赖的是直觉。Chico’s需要一个为管理和整合海量数据提供可靠追踪记录的系统，并希望业务人员在没有数据工作人员和程序员的情况下也能使用数据。Chico’s选择了随需应变解决方案：营销自动化（SAS? OnDemand：Marketing Automation）。这是一个包含了一整套预测分析和数据挖掘工具、允许营销人员计划、测试和执行任意规模营销活动的企业级解决方案。

该解决方案帮助Chico’s策划节假日促销活动。数据显示，在使用该解决方案后，Chico’s季度利润达到1700万美元，而在上一年同一季度中，Chico’s亏损了4200万美元。在营销自动化解决方案的帮助下，Chico’s将客户进行精细分类，并区别不同推广活动达到的效果。Chico’s将目标群体划分为三类，并采取相应行动：第一类顾客为希望第一时间购买新品的消费者。这类顾客能收到包括所有尺寸和价位商品、并标注出新品的商品目录和邮件。第二类顾客是热衷于折扣商品的顾客，Chico’s向这类顾客邮寄针对性更强的更薄的商品目录和促销传单。第三类为网站用户，Chico’s向线上客户推送符合其消费偏好的电子邮件。

一旦发现销售不佳的商品，Chico’s即可迅速调整促销策略。Chico’s挽回了更多的流失客户，成功率是此前的三倍。通过大数据分析，Chico’s从过往交易记录中鉴别更受欢迎的商品，并选择相应的促销手段。作为一家拥有多个品牌的零售商，通过判断消费者喜好，如今Chico’s能够通过策划促销活动引导某一品牌忠实顾客也能会光临旗下另一品牌，带来了更多潜在销售机遇。过去需要30天才能出炉的营销计划现在只需4天就能策划完成。团队也拥有了更快创造精准营销活动的能力。

通过大数据分析，零售商可以用过往交易记录指导营销活动，创造切实符合客户所需的深入人心的营销活动，用个性化的消费体验建立更紧密的客户关系，最终促进营收增长。

洞察中的精准预测，指导策略规划

从总结过去和观察现在中预测未来，是大数据的另一魔力。这也启发了零售商从一开始的供应环节就在大数据的指导下进行精准且具有可行性的需求预测，由此优化客户的购买体验。

DSW：7码还是9码，我知道！

不同于成衣的尺码灵活性，消费者在购买鞋类时必须选择合脚的尺码，这对鞋类零售商的供应体系提出了更高要求。美国鞋业零售巨头DSW利用SAS解决方案整合采购和供货系统。有了SAS解决方案的合理分配逻辑，DSW对于尺码供应有了更精准的判断。这让“按店铺所需分配尺码（size by store）”模型开发成为可能。从前，DSW实行统一标准供货，12箱包含各个尺码鞋子的包裹被寄送到各个门店。事实上，有的门店仅仅需要7码和8码的鞋子，而它们依然会收到6码和9码的货品。数据分析能够计算出在减少促销活动并且无缺货情况下每个地区所需的特定鞋码和款式货品数量和订单补给量，确保门店内供应充足的正确尺码货品，并能实现及时补货。门店运作更为高效，顾客更少等待，满意度也大幅上升。

减少IT开支，增加系统灵活性，高性能分析技术创造更高价值

大数据的蓬勃发展催生了具有高度灵活性的技术，例如可视化分析、高性能分析和云端应用等。得益于随需应变的高度灵活的技术，零售商大大减少了IT运营的开支，并从更高级的分析中获取了更有价值的洞察。

SM-MCI：“亚洲百货之王”的分析利器

“亚洲百货之王”SM集团旗下的SM Marketing Convergence Inc.（SM-MCI）运作着全菲律宾最大的客户忠诚度计划。这一计划中记录了每一名顾客在SM集团旗下购物中心消费中所获积分的情况，存储了超过十亿次的消费记录，却并未得到有效利用。SM-MCI需要一种可以促进销售，改善运营，同时也能增进顾客忠诚度的解决方案。最终，SM-MCI选择了融合内存分析技术和商业智能高级数据可视化的SAS可视化分析（SAS? Visual Analytics）解决方案。它不仅拥有无与伦比的统计计算能力和速度，还能通过直观的方式展示分析结果。在新变量添加时也不会产生多余的数据规划和提取转化加载流程。从更加深度的报告中，SM-MCI能够更加深入地了解消费模式，并鉴别趋势，以此来及时策划促销活动，传递更优质服务，提升顾客满意度，吸引新会员加入，发现有利可图的追加销售机会。

在发达国家，电子商务的崛起早已证明其对实体零售业的强烈冲击，而国外零售商们在对抗冲击中也累积了更多经验。这些实践经验带给近年来饱受电商威胁的中国实体零售商更多思考：云服务、数据可视化和Hadoop等新兴技术在零售业落地应用并发展迅猛，为行业注入了活力。

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❺ 零售业拥抱大数据:用数据读懂消费者

零售业拥抱大数据:用数据读懂消费者

在过去一年，"大数据"的概念持续加温，热度已经覆盖除互联网以外的各个行业。关于大数据的概念已经无需再多说，大数据不仅仅是“看起来很美”，如何有效运用大数据创造商机，让大数据更好的发挥其自身的价值，为企业带来更多的效益，成为了各个企业亟待解决的问题。

大数据的起源要归功于互联网与电子商务，但大数据最大的应用前景却在传统产业。一是因为几乎所有传统产业都在互联网化，二是因为传统产业仍然占据了国家GDP的绝大部分份额。

具体来讲，中国最需要大数据服务的行业就是受互联网冲击最大的产业，首先是线下零售业，其次是金融业。受电商的冲击，国内很多零售巨头都增长严重放缓，甚至遭遇负增长，线下零售已经到了不得不变革的危机关头。我们看到银泰百货、王府井百货、万达集团这些具有创新意识的传统巨头开始利用互联网和大数据来改造线下商业。坐拥成百上千门店的传统零售企业，该如何面对迅速兴起的互联网战场?拥有海量会员信息和购买记录的传统零售企业，在逐渐变革的消费市场中如何利用数据优势迅速抢占市场?

在所有的零售渠道中，实体店占据着绝大多数的市场份额，但是线上渠道的吸引力在迅速增强，并且以中国消费者尤为突出。随着线上线下购物逐步融为一体，生存和成功将取决于零售商通过各种渠道接触到消费者的能力，更重要的是其为消费者提供多渠道的无缝连接购物体验的能力。如今掌握主动权的消费者希望能同时享受线上线下两种渠道的优点，并将会到那些能够提供优异的多渠道购物体验的零售商那里购物。

如何建立一个线上线下无缝连接的品牌和购物体验方便消费者的选择，从而赢得顾客的忠诚度和持久的客户关系?这些曾经棘手的问题，如今都迎刃而解。国内大数据技术服务商百分点推出的大数据管理平台(BigDataManagement，以下简称“BDM”)通过整合第一、二、三方的用户数据，对数据进行清洗、加工和建模，为企业的战略、运营、管理、市场、营销等提供各种数据产品和应用。传统零售业拥有海量数据。每天，每笔交易、每个订单、每次促销、都会产生无数的数据。一个值得关注的现状是，目前大部分的企业还没有将这个数据利用起来。这些数据的整合和解读将是企业无形的资产，并成为企业最大的优势，帮助传统零售企业在瞬息万变的互联网市场迅速抢占一席之地。

那么，零售商们应该如何将大数据运用到商业活动中呢?来看看百分点是如何描绘的。

A用户是一位标准的摄影发烧友，我们知道他最常浏览的网站就是“摄影爱好者论坛”。某天当A用户打开一个网站准备浏览今天的新闻，却被相机厂商发布在网站首页的广告迅速的吸引。A用户发现正是他关注的“新款镜头”，于是A用户决定去实体店看看。是的，百分点BDM通过A用户的浏览习惯等知道他是个理智型消费者”。

当A用户来到实体店时，一场数字化旅程即将开始。作为某商城的会员，A用户用商城会员卡买了咖啡，发现购物小票上显示“会员今日购买数码类产品享受9.0折优惠。登陆该商城免费的Wi-Fi时，A用户又收到商城推送的个性化推荐信息“最新款镜头，今日购买可低价换购相机包”。最终，A用户以优惠的价格买下了心仪已久的“最新款镜头”，并得到了“x商城”低价换购的“相机包”。

在上面的故事中,“摄影爱好者论坛”、“相机厂商”、“网站”、“商城”都是百分点大数据家族的一员。百分点BDM收集社交媒体、论坛和第三方的海量数据，并加以分析整合，宏观用户画像显示“85%的消费者在购买单反之后的两年内会购买镜头。”

以上只是百分点BDM对用户分群、画像，并将这些信息利用到商业活动中的举例。事实上，98%的中国消费者希望零售商能够利用他们掌握的信息提供个性化的促销和建议。在这个领域中，百分点关注两方面的内容，一是将线上线下数据的打通，为用户提供一致的购物体验;二是将电商的经验运用到传统卖场，为他们提供新的营销手段。

百分点BMD通过对海量数据的整合和解读更好地了解和预测消费者行为，掌握消费者偏好和需求甚至终生客户价值，以便把握住全新的促销机会，为他们提供更多个性化的产品和服务。通过融合多方数据，零售商为消费者提供创新的购物体验，促进消费者的品牌忠诚度和重复购买，进一步实现零售商的利润和市场份额的增长。

作为大数据服务商百分点一直致力于大数据的技术的研发和应用。百分点利用大数据分析技术为用户画像，以及利用用户画像来帮助企业实现个性化服务。在任何一门生意中，能够读懂用户并分析用户数据来预见未来都是行之有效的，这也是未来商业创新发展的必由之路。

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❻ 对实体零售而言，消费者画像也许是个坑

“消费者画像”是近几年伴随大数据技术崛起并流行的一种工具，就是通过各种数据来推算消费者的特征：年龄、性别、消费习惯等等。

目前很多消费者画像的做法是，通过大数据，将消费者按照基本属性（区域、年龄、性别、职业等），结合消费行为（如购买的产品品类、品牌、购买频次等睁段），形成消费者画像。

不可否认，消费者画像为企业拍岩寻找目标群体，制定有针对性的营销策略起到了一定作用，最起码也比原来的拍脑门决策科学有效的多。

在技术人眼里这是一项“颠覆性”的技术，而在实际应用过程中，有些客户却被坑的晕头转向。另外随着竞争的加剧，个性化消费趋势越来越强，很多人感觉消费者画像不那么有用了，更多的只是为了赶时髦，为了画像而画像。

归纳一下，不合格的画像主要分为两类：

一、架构简单粗暴

只是以消费者的基本属性及直观的行为数据作为分析维度，简单描述目标消费者特征。如：“一二线城市，30-40岁收入较高的男性白领”。

如果问是怎么确定的，回答是根据一段时期购买行为，挑选购买频次超过一定量的消费者，进行身份标签锚定。

二、眉毛胡子一把抓

恨不得把所悉贺誉有能收集到的数据罗列出来。

某品牌于今年初使用了某数据公司的消费者画像技术来分析门店经营，希望借此实现精细化运营：

01、了解商圈人口数量和性别构成，从而可以优化商品组成和陈列。

02、了解商圈消费者的偏好，从而可以做关联营销。

03、了解门店人口还去哪里消费，从而可以做异业商家联盟。

04、了解门店人口什么时间停留在哪里，从而可以做精准广告投诉。

但半年时间过去了，门店业绩没有任何明显提升，部分通过画像数据调整商品和陈列的门店反而销售大幅下降，究其原因之一是数据公司的技术专家们往往只懂产品逻辑，不懂业务逻辑，可以给出数据，但无法形成有效决策。

数据虽然是有价值的，但数据价值的显现必须具备下面的三个条件：

01、公司有数据文化。

02、数据是真实的。

03、数据必须和基层业务紧密贴合。

企业实施消费者画像技术的四个阶段：

第一阶段是明确画像的战略意义，也就是要知道消费者画像的构建有怎样的战略意义，是为了达到怎样的预期效果，服务于什么样的主体。

第二阶段是进行建模体系，即结合实际需求，应用一定的大数据软件，进行规约数据实体和关联关系。

第三阶段是进行维度分解，更加细化消费者、商品、渠道之间的相关性关系，进行数据维度分析和列举。

最后一阶段是对流程的应用，即针对不同的消费者角色需求，设计消费者使用的平台功能和程序。

❼ 面对电商冲击 这家实体零售商凭啥“逆生长”

购物现场 受访者供图

外有电商夹击，内有遍地开花的新兴购物广场竞争。近年来，实体零售面临前所未有的压力，不少商家甚至连连败走市场。但重庆却有商场逆势崛起，年均增速达到40%。它便是重庆首家从西部起步实现向东部扩张布局的实体零售商——砂之船集团。

在实体零售企业增速普遍放缓的新常态下，砂之船奥莱“逆生长”的秘诀何在？其高速发展的模式，对重庆实体零售企业有哪些启发？我们来看看吧。

【差异化运营】

以“高性价比”硬拼电商

每年双11等电商购物节，都会引发不少网购族彻夜“剁手”。在重庆的线下商场，也有这样的盛况。每年9月份，不少市民会提前安排好行程，列好购物清单，然后等待砂之船（重庆）奥莱的周年庆活动。

在刚过去的砂之船（重庆）奥莱11周年庆活动中，活动单日吸引20万人次参与，销售额达1.31亿元。这一发展势头，在砂之船其他奥莱店也得到体现，如西安、长沙等。在全民电商的大环境下，砂之船为何能做到逆势增长？

电商的另一个优势是便利。但在许军看来，这个优势对于砂之船的客群——收入达到中产的消费者来说并不明显。因为这些人在看重性价比的同时，更看重购物体验，他们甚至对精神方面的需求高过对物质方面的需求。对此，砂之船在项目建设时，也注重环境的打造。以重庆店为例，就多投入了1亿多元。此外，砂之船还要求品牌商折扣店也必须做正价装修，以提升商场购物环境。

“因此，在价格占优势，又增加了体验感的情况下，电商对我们的影响和冲击是有限的。”许军透露，近10年来，砂之船集团业绩都保持了年均40%的增长。

■专家点评

折扣优势需以品质保障为前提

零售行业分析人士、原重庆市零售商协会秘书长李运杨表示，越是传统的百货零售业，受电商冲击越严重，厂商需要销售多余的库存，奥特莱斯模式反而会有一定幅度的增长。奥特莱斯产品以服装、箱包等产品为主，对体验消费要求高，因此受电商冲击小。但无论是电商还是实体零售，真正能打动消费者的都是品质和价格。奥特莱斯的核心在于品牌和折扣，因此一定要在保障保证品质的前提下，以低折扣吸引消费者。这不仅是奥特莱斯与电商竞争的砝码，也是奥特莱斯行业内竞争的生存之基。

【创新模式】

构建体验式购物新场景

除了电商冲击，砂之船面临的还有奥特莱斯行业内的巨大竞争，以及各大新兴购物中心的夹击。

有数据显示，近年来，国内大大小小的奥特莱斯搏山店快速崛起，数量一度超过500家。但中国奥莱会发布的《2018中国奥特莱斯行业普查报告》显示，截至2018年，国内处于营业状态的奥特莱斯项目共计225家，比3年前缩水了约50%。

对此，砂之船又提出了“1+N”的超级奥特莱斯概念。其中，1指传统奥特莱斯链接的购物，N指新型线下社交生态圈布局，包括超级儿童馆、超级运动馆、超级农庄等围绕 健康 、 娱乐 、文化等符合中产消费趋势、社交需求的内容建设。

许军说，目前很多新兴的购物中心也有这些元素，但仅仅限于配套这个层次。砂之船则是用打造社交空间和体验场景的思维，把自己独有的对艺术、文化、 情感 的理解，融入到产品中，跟普通购物中心区分开来。

例如，砂之船（西安）奥特莱斯有一个“二郎岗”档银答超级农庄，总共15000多平方米，由戏楼、水井、茶歇、民俗、手工艺人、画廊、咖啡、书吧、市井集市、回坊、新传统关中庭院等不同场景组成，很好地展示了陕西民俗、关中文化，并已成为游客争相前往的打卡地。

“这些场景，给商场带来的是源源不断的客流。以西安店为例，据不完全统计，仅农庄差不多每天就能给商场带来5000到1万的人流。”许军说，“从财务表现来看，消费者对创新奥特莱斯的模式很买账。”许军透露，每家新开行慧的砂之船奥特莱斯都能在开业后的12个月实现“现金流平衡”，第二年就能创造利润。2018年，砂之船集团年总销售额达130亿元。

■专家点评

不能为了场景而打造场景

灼识咨询执行董事王文华表示，中国经济正步入消费主导的新发展阶段。消费者的要求不仅仅是“低价”、“便捷”，还呈现出需求个性化、场景多元化、价值参与化的趋势。与此同时，线上流量红利已见底，线下商机凸显，互联网巨头们都在纷纷布局线下零售，以抢滩未来的零售风口。在消费者所期冀的个性化、多元化场景中，砂之船的社交生态圈布局，符合发展趋势。但从本质上看，这些场景打造始终都是为拉动销售服务，奥特莱斯的核心仍在于购物零售这个板块，因此操作时一定要分清本末，要让这些场景围绕提升销售这个目标进行，不能为了场景而打造场景。

【技术加持】

大数据画像实现精准营销

在砂之船成功运营背后，还有一个关键词：大数据。许军介绍，虽然砂之船是传统零售企业，但近年来也很好地把握了电商和大数据快速发展这个趋势，不断利用新技术实现自我更新。

“砂之船目前利用大数据管理系统，可以实现为客户画像，准确掌握客户的消费习惯、消费频次，实现对客户精准营销。”许军介绍，同时，这些大数据也利于砂之船对合作品牌进行更好地管理。“哪些产品最受青睐，商家库存还有多少，后台都一目了然。”许军透露，与一般商场的租赁模式相比，砂之船奥特莱斯更侧重于对品牌的统一管理，商场会根据数据分析，进行每年春季、秋季产品上新调整。对库存较多的产品进行控制，对货品陈列进行改善、对定价策略进行完善等。许军表示，下一步，砂之船在大数据管理基础上，还将在璧山成立商学院，加强对合作品牌的服务。

■专家点评

大数据运用有助于降低运营成本

零售行业分析人士、原重庆市零售商协会秘书长李运杨介绍，商业不变的原则是为目标客户创造价值,任何零售商一定要明确自己的目标客户群。用大数据画像实现精准营销，就是为了更好地为客户服务。企业需要借助这些技术，改善购物环境、提升管理效率、最终达到降低运营成本，让利消费者的目的。

【资本运作】

成亚洲首个奥特莱斯REITs

快速扩张，离不开资本投入。砂之船在资本运作方面，也走出了一条轻资产的路子。2018年3月28日，砂之船在新加坡上市，成为中新互联互通项目首个REITs（房地产投资信托），同时也是第一家在新交所成功上市的重庆零售品牌。

“我们上市后，国外一些实力投资者都纷纷前来投资。”许军介绍，与欧美等市场相比，目前国内奥特莱斯还处于发展的初级阶段。借助资本力量，接下来，砂之船还计划将以每年新开2～3店的速度增长，争取5～10年内奥莱项目达到50个，管理面积达到500万平方米以上。

■专家点评

轻资产运营为行业发展提供新思路

戴德梁行环球董事、戴德梁行大中华区行政总裁赵锦权表示，商业地产有投资规模大、回收周期长的特点,使得其对资金的要求尤为突出,而REITs产品丰富了物业退出渠道,让整个开发过程形成了“投融管退”的闭环,对于商业地产企业快速回笼资金、实现项目融资有着重要作用，利于企业实现轻资产转型。砂之船房地产投资信托对中国整个商业地产来说，都具有重要意义，是一种有益的 探索 和尝试，会为行业内其他企业的发展提供新的思路。但发行REITs产品的企业,通常需要满足企业评级高、项目盈利性好、有大量物业可以出租等条件，因此，小型的商业地产项目进入有一定难度。

■纵深

找准切入点

实体零售商仍有“出路”

近年来，受电商等冲击，不少实体零售商都表示“压力山大”。但业内分析人士表示，当前实体零售并不是没有出路，只要找准切入点，依然可以生存得很好。

零售行业分析人士、原重庆市零售商协会秘书长李运杨表示，虽然近年来中国线下零售一直处于被线上追击的状态，但从实际来看，线下零售规模所占比例，整体上仍占优势。据国家统计局数据，2018年中国 社会 消费品零售总额为38万亿元，其中网上零售额只有9万亿元。因此，目前线下零售从规模上来看，仍然占据绝对优势。

灼识咨询执行董事王文华也表示，中国经济正步入消费主导的新发展阶段，实体零售商只要找准切入口，将会迎来新一轮发展机遇。比如，8月27日，美国最大的连锁会员制仓储超市Costco(开市客)在中国大陆的首家门店在上海开业，凭借高性价比、自有品牌和精选SKU策略，吸引了众多消费者抢购，开业当天就被买到暂时停业。而在重庆，作为凯德集团旗下的“明星项目”，来福士购物中心还未开业就吸引了众多知名品牌集团争相入驻。开业当日，凭借丰富的业态，多元品牌组合，以及高达40%的首店、旗舰店和概念店的比例，吸引了35万人次到场打卡。

对此，业内分析人士表示，在现在电商蓬勃发展的阶段，线上商城的存在的确让许多实体零售商倍感压力，但如今在传统电商流量天花板开始显现的新零售时代，一些能抓住消费者痛点的新兴实体零售店，必将崭露头角。

❽ 请问一下实体新零售是什么意思

新零售的意思慧念即是企业以互联网为依托，通过运用大数据等先进技术手段，然后对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，接着是重塑业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度渣梁融合的零售新模式。新零售的核心要义在于推动线上与线下的一体化进程，其关键在如碧运于使线上的互联网力量和线下的实体店终端形成真正意义上的合力，从而完成电商平台和实体零售店面在商业维度上的优化升级。新零售概念推出之后，众多的互联网巨头却将重心放到了实体店上，实体店迎来了崛起的机会。
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❾ 8个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略

8个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略_数据分析师考试

未来的零售分析要求零售商借助集成式业务流程和信息系统，为客户洞察提供支持，将客户洞察发展成一种企业级的战略能力，并根植于企业结构和企业文化中。在这种形势下，零售商的所有业务职能部门在制定决策时，将把基于情景的客户洞察作为一个重要依据。

分析公司 EKN 认为，为了真正实现以客户为中心，零售商需要具备多项关键能力，而这些能力均由业务分析驱动。

全渠道集成。如果缺乏相关客户洞察支持与客户的互动，零售商将无法实现跨渠道无缝客户体验。零售商与客户互动的联络点能为零售商提供丰富的客户数据，因此，所有联络点也成为了零售商的最佳竞争利器。

个性化互动。与网上零售商相比，实体零售商具有两大优势：能与客户进行个人接触，以及拥有更丰富的历史记录和更多样的客户数据。如今，“个性化”购物体验已成为人们津津乐道的话题，而如何巧妙地结合上述两大优势，即在行动中及时交付客户洞察，将成为零售商打造“个性化”购物体验的基础。

持续的卓越运营。客户洞察的应用并非仅局限于面向客户的使用案例。事实上，如果零售商已经能够在各个运营职能部门中更成熟地运用分析功能，那么集成客户洞察便是他们不容错过的增量机会。

零售商用例

销售

瑞士零售商 Globus 使用大数据内存计算和高级分析来获取宝贵的销售绩效洞察。目前，他们能够实时处理海量的产品数据，并在几分钟内分析不同时间范围、店铺和区域内数千种产品的销售模式与促销活动。该零售商还向其管理人员提供了这些洞察的访问权限，以便他们能够更迅速地响应市场状况。

美国零售商 Guess 使用高级分析向其高管提供畅销产品和可用库存的实时视图。该零售商的分析解决方案基于大型客户数据集，分析销售额、细分目标客户，并策划促销活动。

市场营销

沃尔玛的 Global.com 部门充分利用“快速的大数据”和社交分析，快速识别不断变化的客户喜好。该零售商的社交意识（Social Sense）项目能通过社交媒体确定商品的畅销程度，并帮助顾客发掘潜在需求和感兴趣的新产品。同时，借助 ShoppyCat 工具，他们可根据 Facebook 用户的爱好和兴趣，为这些用户推荐适合的产品。此外，Global.com 还使用社交基因组（Social Genome）技术，来帮助客户为朋友挑选礼物。

塔吉特（Target）百货公司利用预测分析程序，来推断个体消费者是否具备成为该公司特定营销活动优质客户的特质。他们给每位顾客分配了一个独一无二的客户识别号码。该号码将客户个人信息、购物行为和喜好整合到一个可跟踪的实体内。塔吉特还专门成立了一个客户营销分析部门，致力于全面了解客户，超越其他竞争对手，从而获得竞争优势。借助动态数据仓库（Active Data Warehouse），塔吉特可在整个企业的混合工作负载环境下，基于海量数据管理复杂的用户查询。

全渠道

英国零售商巴宝莉（Burberry）集成了旗下所有渠道，包括实体店、网上商店、移动终端以及各大社交网站。他们采用了创新技术和数据分析，用于分析来自所有数据源的数据，旨在实时识别个人客户并建立客户档案。相比过去，巴宝莉的分析速度提高了 14,000 倍，以前需要 5 个小时的请求，现在 1 秒就能完成。不论店员处于什么位置，他们都能在客户踏入店内时立即识别客户信息，了解他们过去的购买记录，并提供个性化建议。

韩国零售商 NS Shopping 将移动渠道和社交渠道集成到零售环境中，并利用大数据分析，实时、集中地获取所有渠道的客户和产品数据。而公司的电子商务团队和市场营销团队将利用这些数据，向顾客提供个性化的产品建议。

供应链

美国网上零售商亚马逊基于非平稳随机模型，构建了全新的供应链流程和系统。该方法能为订单履行、寻源、产能和库存决策提供鼎力支持。亚马逊不仅开发了联合和协调补货的新算法，还基于历史需求、活动记录和计划、各履行中心的预测结果、库存计划、采购周期以及采购订单，在 SKU 级别实施了全新的国家预测方案。

英国零售商乐购（Tesco）采用先进的建模工具，基于历史销售数据模拟配送仓库的运作，从而达到优化库存的目的。该零售商还组建了一个内部分析团队，该团队主要负责通过回归测试掌握各要素之间的关联，如天气数据、特价优惠，及销售模式等等。

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❿ 新零售有什么优势

新零售，与传统零售的不同，归根究底在于通过线上线下的融合，改善零售的履约方式，最终在"人、货、场"三个维度下重构新零售的产业生态。

这具体可拆解为信息流、资金流和物流三大链路的优化。而在互联网时代背景下，所有的商业行为都是基于数据做的探索，能否有效利用数据赋能零售的信息流、资金流和物流，使其提高运营效率的同时降低成本，同时提升消费者的全程体验，将成为区分零售赛道的重要指标。

观远数据总结了自身服务于众多知名零售行业的成功实践经验，并基于对行业业态的深度思考以及与零售企业CIO的一些共识，为零售企业给出以下数据驱动运营的建议

1）极度敏捷：从IT到DT的时代，零售行业数据分析和决策升级的挑战全面提升，BI系统要做到极度敏捷，并且能够快速响应（亿级数据秒级响应），这也是现在所有数据平台应该具有的基础能力。观远数据整个系统服务集群、部署、配置可在几个小时之内完成，并且支持云端（SaaS部署）和私有化部署，总拥有成本（TCO）低于市场同类产品，以超高的性价比帮助企业灵活应对业务的快速变化。

2）终端要求低：BI要为零售企业赋能，也就是说我们要给用户超低的学习门槛。观远智能BI一个小时就能轻松上手，并且可以选择切换大中小屏和进行业务场景的变更，让BI不再只面向管理层，也为基层管理人员赋能，为基层员工减负。同时让每一个终端能做到使用数据分析平台的用户，不需要安装任何的东西，只要通过浏览器、微信、钉钉、小程序就可以直接接收到数据分析的结果，大大加强了协作办公效率。

3）以用户为中心：传统BI项目，经常是以开发一堆堆最后没人看的报表来含恨而终，所以，新一代智能BI必须以用户为中心，以解决商业问题为目标，来设计每一个分析场景。观远智能BI以数据产品经理的角度来深度理解用户需求，以设计数据产品的理念来开发看板，并且将运营和推广的思路融合其中，让数据分析真正地深入业务当中。

4）兼容性强，轻量级：零售企业往往面临系统繁多，历史久，技术杂（来自不同供应商不同时期的产品及实施）等历史遗留问题，观远智能BI平台以“轻、灵、快、易”的显著特点，一直致力于提供最佳的用户体验。平台可对接多数据源，内外数据全量接入，支持现在便利店线上线下的深入融合；可视化的ETL快速完成数据清洗与整理，同时数据秒级响应让决策快人一步。

5) 海量数据处理能力：BI平台不仅要有完成最基础数据分析的能力，还要有空间合成在未来的智能应用。观远数据面向未来AI应用，打造了底层海量特征的处理能力。支持丰富的预测分析、机器学习等算法，并有销售预测、需求预测、智能诊断、智能订货等深度AI应用场景。

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