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一文帶你讀懂新零售 新零售是什么意思( 三 )

數據商品門店線上


借助大數據，運營商可以更全面地了解消費者，實現精準營銷，細化業務指標，快速獲取業務反饋，發現業務中更深層次的問題 。更重要的是，基于對客觀數據的分析，操作人員可以最大限度地避免因一些先入為主的想法的影響而做出方向性的誤判 。
線下零售有沒有可能利用電商的數據運營邏輯來提高效率？
由于線下店的商品展示和消費行為都發生在物理空房間，線下店收集數據似乎沒那么容易 。有些門店雖然可以通過人工手寫的方式采集一些數據，但效率很低，可用數據量很有限，無法發揮大數據的作用 。
直到2016年前后，隨著人工智能技術在線下零售中的應用，大規模自動采集門店數據變得可行，智慧門店出現 。

智慧門店以人臉識別和行為分析技術為核心，可以統計每天進店人數、性別和大致年齡，幫助經營者了解消費者的屬性 ?？梢越y計分析店內顧客的行為和軌跡，優化店內產品的展示布局 。例如，上海部分vivo手機門店利用人工智能技術，統計分析店內顧客的行動軌跡和熱點分布圖，了解哪些機型更受歡迎，及時做出運營調整并反饋給品牌總部 。
店鋪智能化改造后，顧客進店時，店鋪系統智能識別人臉，自動登錄人臉，就像你逛淘寶一樣，淘寶要求你先用賬號登錄 。
每個“登錄存儲”的外觀就像一個數據庫索引 ?；谶@個指標，商店系統可以標準化的方式記錄它所識別的消費者行為，比如進店和離店的時間，你停留在前面的產品，你體驗過的產品，你放入購物車的產品，你最后才買的產品等等 。基于這個指標，顧客一進門，系統就自動將可以透露給導購的顧客信息發送到導購的手機上 。導購提前了解客戶喜好，有助于提高計費率 。
傳統商店對會員的認可往往取決于老店員的記憶 。這樣做的缺點是，老店員一旦離職，會對店鋪銷售產生不同的影響，但聰明的店鋪沒有這樣的顧慮 。
毫無疑問，通過人工智能技術采集門店客戶數據，利用數據帶動門店效率提升，是未來線下零售發展的大勢所趨 。
第四，利用互聯網大數據賦能線下零售 。
上面提到的智能商店實際上是依靠他們長期積累的數據來賦能商店的 。為了更好地提高零售效率，您還需要使用互聯網大數據 。
如何用互聯網大數據賦能線下門店，我從三個方面舉幾個例子:
1.大數據的位置 。
我們知道小米公司直接通過電商渠道銷售自己的產品，所以積累了很多線上用戶的購買數據，比如哪個城市、哪個區的小米用戶數量最多 。當小米進入線下零售時，這些數據對于小米家的選址有著非常重要的參考價值 。
例如，許多外國朋友去中國學習、旅行和旅游 。當他們回到中國時，他們順便帶了一些小米產品回來 。一款小米產品一旦接入互聯網，在小米物聯網中心的數據后臺，世界地圖的對應位置會點亮一個小圓點 。當小米決定進入韓國市場時，他看到整個首爾地區在背景中被密集點亮 。
2.大數據選擇 。
阿里巴巴把傳統的情侶店、社區店改造成了貓貓店，天貓店數量已經超過1萬家 。雖然店鋪很多，但是可以達到幾千個店鋪 。這得益于淘大數據在“零售通”平臺上的推薦，因為淘大數據掌握了店鋪周邊人群的網購數據，通過分析他們的購物數據和習慣，可以估算出每家店鋪的商品最佳品類和數量 。
再比如亞馬遜開了實體書店，生意比傳統書店好，因為亞馬遜實體書店賣的書是附近居民最喜歡的書 。他們怎么知道附近居民喜歡看哪些書？因為亞馬遜網上書店的大數據告訴他們 。

3.大數據推薦 。
相信你聽過超市在嬰兒紙尿褲旁邊賣啤酒的故事 。利用電商大數據，像啤酒、紙尿褲這樣的組合會更多 。例如，亞馬遜的實體書店利用網上銷售數據，了解“還有哪些書有人買了這本書”進行匹配推薦 。
相反，離線數據也可以在線使用 。比如女生去實體店買衣服，總是試穿 。利用人工智能技術收集這些客戶試穿的數據，可以給線上客戶更好的匹配推薦 。
如果工人們想做好他們的工作，他們必須首先磨利他們的工具 。大數據是新零售最有力的武器，必將在與傳統零售的競爭中勝出 。
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從商品銷售的角度，我們主要講了四個關鍵的零售新特征:以消費者為中心、線上線下融合、智慧門店、大數據賦能 。新零售對傳統零售的改造也體現在商品的供給和生產上，比如縮短商品從制造到消費者的供應鏈，利用C2M(消費者到制造商)逆向供應鏈定制生產消除商品庫存等等 。這些我們以后再詳細講 。

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