“大数据”要这样用才赚钱!
“大数据”还得这么用才能赚钱!大数据的业务其实很简单,就是收入增加,费用减少;是增加客户,改善客户体验,提高资金回报的杠杆率;大数据应用成熟后,大数据可以预测商业的未来,发现新的商业机会 。一石激起千层浪,国务院发布的2015年50号文件《促进大数据发展行动纲要》刷满了朋友圈,特别是提到大力推进政府部门数据共享,稳步推进公共数据资源开放 。2017年底前,形成跨部门数据资源共享格局,到2018年实现统一共享平台全覆盖,实现数据共享交换 。2020年,培育10家国际领先的大数据核心龙头企业和500家大数据应用、服务和产品制造企业 。众所周知,大数据的商业价值巨大 。但中国大数据的商业价值还没有被充分挖掘 。主要难点在于大数据的分散性 。大部分有价值的数据都集中在政府、垄断国企和互联网巨头手中 。零散的数据无法帮助企业获取有价值的信息,实现大数据的商业变现 。政府数据的开放和大数据交易市场的建立是我国大数据商业价值应用的重中之重 。此外,大数据的应用场景和隐私性也是大数据商业应用功能的两大问题 。不了解大数据的应用场景,就找不到有价值的数据,就无法让数据发挥作用 。大数据的应用将停留在大数据1.0时代的低级阶段,如数据采集、处理、存储等 。无法实现大数据的商业变现,激励企业进一步投入大数据,形成数据价值应用的生态循环 。大数据隐私是所有企业都无法回避的问题 。什么样的数据可以作为商品进行交换、收集和变现,在市场上流通?这些问题不仅影响个人隐私保护,影响企业购买数据产品的积极性,也影响数据企业的发展 。中国的大数据企业分为三类 。一类是大数据技术公司,为企业提供大数据平台建设、技术咨询、大数据计算和存储产品,如华为、亚信、浪潮等传统IT公司 。一类是大数据服务公司,为企业提供基于大数据技术的服务、平台和产品 。包括搭建大数据挖掘工具、搜索引擎、分析引擎等大数据处理平台,为罗明科技、ADMaster、百分点等企业提供大数据清洗和挖掘服务 。最后一类是提供数据产品的大数据公司 。他们拥有数据,处理和生成有价值的数据,并为市场提供标准的数据产品 。比如芝麻信用、TalkingData、第九势力、星图数据等 。中国大数据市场的数据来源有四种,一种是通过网络爬虫收集的外部数据,大部分提供舆情分析的公司都是通过爬虫技术收集数据 。比如海量数据 。一种是通过提供SaaS服务获得的数据,比如Talkindata 。另一种是与运营商或政府合作的数据挖掘获得的数据,如亚信、第九电力等 。最后一个是自身平台(电商、旅游、媒体等互联网公司)产生的数据,包括BAT和一些较大的互联网公司如360、当当、唯品会、聚美优品、携程、今日头条等 。一、开放数据的价值开放数据是政府向公众发布的,经过脱敏处理的数据 。包括天气数据、GPS数据、金融数据、教育数据、交通数据、能源数据、医疗数据、政府投资数据、农业数据等 。原始数据本身没有明显的商业价值,但是经过一些公司的加工处理后,可以产生巨大的商业价值 。开放数据在美国有数千亿美元的市场,其中包括300亿美元的气象数据、900亿美元的GPS数据和数千亿美元的医疗数据 。但是政府开放的数据是原始数据,数据本身的商业价值并不大 。它需要专业公司对数据进行收集、清洗、挖掘和展示,从而形成具有商业价值的数据 。
在美国,许多公司依靠处理开放的政府数据来实现其商业价值,如Zillow公司、天气频道公司和处理GPS数据的Garmin公司 。他们的总市值已经超过100亿美元 。1、政府开放数据的主要范围由政府收集和制作的科学数据 。比如天气数据,政府资助的医学研究数据 。这些数据都可以作为公共资源 。b政府运行数据,如政府支出或大型项目运行数据 。一方面,开放数据可以增加民众对政府的信任;另一方面可以给一些公司带来商机 。c监管行业的数据 。这些数据是企业提供给政府的,由政府进行二次加工 。这些宏观数据对企业的产业规划和投资策略有很大影响 。2.中国开放数据之路的挑战 。一个国家没有完成数据治理 。很多数据没有集中管理,或者处于信息孤岛状态 。这些都是开放数据需要解决的问题 。数据治理的巨大投入和长时间周期都是巨大的挑战 。b一些公开数据还没有电子形式 。比如医疗数据、教育数据在一些地区还处于纸质记录的状态,没有形成电子档案 。这些数据的电子化也是一大挑战 。c .开放数据的脱敏和集成将是一个重大挑战 。尤其是国企的数据,哪些数据可以公开,哪些数据需要脱敏,如何整合各地的数据,都是挑战 。d大数据服务公司和大数据人才匮乏 。由于大数据市场刚刚起步,市场上缺乏大数据人才和大数据服务公司,公共数据可能难以在短时间内产生商业价值,这将影响政府和企业开放数据的积极性,不利于良性大数据商业市场的形成,并将影响开放数据项目的可持续发展 。3.关于开放数据的几点建议?人类社会即将进入数字时代,开放数据将是巨大的生产力 。政府已经认识到开放数据的价值,并将继续推动政府和国有企业的数据开放 。即使开放数据的投资在短时间内没有商业价值,但其未来的经济价值会促使政府坚持开放数据的政策,继续投资 。就像中国的高速公路一样,开放数据是另一条信息高速公路,将数据转化为资产,巨大的社会生产力,帮助企业实现更大的商业价值 。对于数据所有者的政府来说,需要在保证公共安全和个人隐私的前提下完成数据治理和数据整合,逐步向公众开放数据,提高数据质量,向所有个人和企业开放,有效利用政府科技资金,让感兴趣的企业和个人参与开放数据项目,鼓励创新,接受外部挑战,利用集体智慧实现数据的最优选择 。对于国有企业来说,需要在保护自身商业利益的前提下开放数据,帮助各自产业链上的企业发展 。同时,开放的数据也可以帮助自身的产业规划、有效投资、发现市场机会和风险、稳健经营和科学决策 。企业可以利用开放数据提高生产效率,减少资源浪费和决策失误的风险 。产业链的良性发展还将促进国有企业的发展和演变,提高其竞争力,优化其业务运营,实现行业的共赢 。对于创业者来说,开放数据将作为一种新的资源,帮助企业发展,专注于新的商业机会,尤其是在开放数据影响力巨大的医疗保健行业、金融行业、能源行业和教育行业 。数据服务公司可以利用开放数据帮助消费者挖掘数据的潜在价值,为企业和政府提供有价值的商业数据 。对于运营中的公司,我们可以利用开放数据评估商业伙伴和潜在投资,通过提供数据建立消费者忠诚度,学习在透明的商业社会中运营,寻找公共或私人合作的机会,专注于自己的产品和客户,为消费者提供更好的产品
2.万亿美元的大数据市场在2014年占GDP的比重超过50%,这表明中国经济正在向市场经济转型 。消费占GDP的50%-70%,是中等发达国家向市场经济过渡的表现 。未来中国经济增长的最大引擎应该来自消费,尤其是个人消费 。中国正在经历经济结构调整和城市化,个人消费需求巨大,社会产品丰富,渠道畅通,物流成本降低,运输能力提高 。但社会消费零售总额增长不够快,资源配置不平衡,社会整体消费水平仍处于较低水平 。这些问题正在成为中国经济发展的难题,是企业和社会需要解决的问题 。大数据的商业应用将帮助企业解决这些问题;大数据的有效利用将提高社会消费水平,并将帮助企业提高效率,洞察客户,增加收入 。大数据的商业应用在未来将是一个万亿美元的市场,大数据是一个大生意 。大数据时代最重要的特征就是人类的一切行为都被数据记录下来 。人类所有的社交行为,无论是在电商购买行为、旅游度假、娱乐活动、行为轨迹等,都被各种传感器和互联网记录下来 。数据记录了一切,人类社会的行为也变成了数据 。用纸媒记录人类历史的时代已经过去,历史正在被文字、数据、表格、声音、图像等形式的数据记录 。中国的大数据应用主要集中在征信和精准营销 。这两个市场的规模加起来也不过2000亿 。但如果大数据与所有企业的商业需求结合,其化学反应将是巨大的,市场规模将超过万亿元 。大数据是一项大业务 。百度连接信息与读者,阿里连接商品与消费者,腾讯连接人 。BAT所有的连接都是基于数据的 。可以认为大数据连接一切 。数据连接了消费者和企业、客户习惯、客户偏好、位置、时空、历史和现在 。所有连接的大数据都会反馈连接的事物、空间、时间,反馈物体的运动、客户的消费习惯、个人爱好、行为习惯、活动轨迹、运动规律等 。通过数据记录 。可以知道重要的反馈数据;你是谁,你在哪里,你喜欢什么,你在做什么,你的消费能力,你未来的需求等等 。所有反馈回来的东西都被贴上了一个或多个数据标签 。对这些有价值的标签进行整理和分析后,会揭示事物之间的相关性和规律,会给个人、企业和社会带来巨大的价值 。1.大数据帮助制造业规划生产,减少资源浪费 。过去制造业面临生产过剩的压力 。许多产品,包括家用电器、纺织产品、钢铁、水泥和电解铝,都没有根据市场的实际需要生产,造成了资源的极大浪费 。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据,了解未来产品市场的需求,为客户定制产品 。比如根据用户在电商中搜索产品的数据和物流数据,可以推断出未来家电和纺织产品的实际需求,厂商会根据这些数据进行生产,避免生产过剩 。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势,避免钢铁水泥的过量生产 。2.移动大数据帮助房地产开发商规划房地产开发 。房地产行业过去对中国GDP的贡献很大,粗放型的房地产行业未来会转向精细化管理 。从选址到规划,从设计到建设,都需要参考当地的人口数据和消费者信息进行科学决策 。利用大数据的商业应用,加快房屋销售,减少自身债务 。房地产公司可以利用人们的手机位置信息,帮助企业进行开发规划、土地选址、商铺开发等 。
同时,利用人群对用户画像信息,帮助房产公司选择合作商户,提升消费情绪,最终提升房产价值 。3.移动大数据帮助餐饮零售行业进行选址和客户导流 。餐饮零售行业最关心的就是客流 。以前开店的时候,经常会安排人在十字路口进行人群统计,利用统计的人口流量信息来确定店铺地址 。进入移动互联网时代后,智能手机的位置信息可以帮助餐饮零售行业选择门店位置,企业可以参考客户画像决定门店规模和产品品类 。互联网上的用户标签和画像数据也可以帮助企业进行一些精准营销,为新开商户导入客流 。尤其是大型商场,手机App的位置导航功能可以引导顾客寻找新的商家,参与促销活动 。市场上成熟的零售餐饮商家和移动互联网大数据公司在开店和引流方面都有合作 。资金运用杠杆率已超过5倍,投入产出比较高 。4.传感器数据有助于产品诊断和预测故障 。家用电器和汽车正在变得智能化 。汽车和智能家电通过安装传感器,可以将运行参数和运行状态传输到厂商的云平台 。厂家可以了解自己产品的运行状态和零部件的老化程度,帮助厂家及时更换故障器件,延长产品的使用寿命,提高安全系数 。工业和智能家电在物联网领域将有巨大的市场,云计算和大数据处理平台将发挥关键作用 。中国的汽车市场有一万多亿的销售规模,家电市场也有一万多亿 。车联网、智能家电涉及的大数据应用市场也是巨大的 。按照大数据业务的高杠杆率,其市场规模至少应该在100亿左右 。5.利用移动互联网位置信息精准营销O2O已经成为一种重要的商业模式 。很多互联网公司和传统企业都在寻找O2O应用场景,订餐、教育、家政、汽车美容等 。都成为了O2O的应用模式 。移动互联网数据具有LBS和实时性的特点,可以帮助企业及时与客户对接,根据客户需求进行精准营销 。商场一般都有电影院,经常会出现一些电影在开场前30分钟还没有卖出大量电影票的情况 。借助手机App推送广告功能,影院可以在电影放映前30分钟,以8折的价格向正在周围就餐的顾客推送电影票 。根据客户画像信息,将电影票推送给喜欢看电影的客户,增加电影销量 。企业可以利用手机App推送广告,让千人千面根据客户喜好推送广告 。这种精准的广告推送具有成本低、转化率高的特点,在餐饮、服装、美容、零售等行业取得了良好的应用效果 。如果基于位置信息的精准广告推送应用于大型商业,将促进商品流通,大幅提升社会消费总量,帮助传统企业实现互联网+战略 。6.电商大数据将帮助企业优化资源配置 。电商是最早利用大数据进行精准营销的行业 。电子商务网站中的推荐引擎会根据客户的购买行为推荐相关产品 。除了精准营销,电商还可以根据客户的消费习惯提前为客户准备商品,以便利店为中转站,在客户下单后短时间内将商品送达客户手中,提升客户体验 。电商也可以利用其交易数据和现金流数据,为其生态系统内的商家提供小额贷款,或者将这些数据提供给银行支持中小企业信贷 。电子商务的数据量足够大,数据集中,数据种类多,其商业应用有很大的想象空间 。包括预测流行趋势、消费趋势、区域消费
7.移动大数据助力交通规划和管理 。交通大数据应用主要在两个方面 。一方面,可以利用大数据传感器的数据,了解车辆的交通密度,进行合理的道路规划 。另一方面,可以利用大数据分析实现红绿灯的智能切换,提高既有线的运输能力 。在美国,政府根据某一路段的交通事故信息增设信号灯,使交通事故率降低了50%以上 。大数据可以帮助机场安排航班起降,提高管理效率;航空公司可以利用大数据提高上座率,降低运营成本;铁路可以利用大数据安排客货列车,降低运营成本 。8.大数据帮助金融行业实现价值 。大数据在金融行业应用广泛 。典型案例包括花旗银行利用IBM沃森电脑为理财客户推荐产品,美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务 。招商银行(600036,股吧)利用信用卡刷卡、存取款、电子银行转账、微信评论等客户行为数据进行分析,每周向客户发送有针对性的广告信息 。目前中国金融行业大数据的价值变化主要在两个方面:用户体验提升和大数据营销 。其中,招商银行信用卡中心和平安银行(00001)已在金融行业中独占鳌头 。大数据在很多行业都有广泛的应用场景,比如医疗行业、农林牧渔、能源行业、物流行业等 。大数据将是继电商之后的又一个巨大市场 。综合所有行业的商业需求后,大数据行业的市场规模将是一万亿 。大数据不是电,但它能提供比电更多的动力 。大数据不是石油,但比石油更能带动企业发展 。大数据是可以帮助企业实现价值的资产 。大数据的业务其实很简单,就是收入增加,费用减少;是增加客户,改善客户体验,提高资金回报的杠杆率;大数据应用成熟后,大数据可以预测商业的未来,发现新的商业机会 。
服装行业如何利用大数据?
大数据的作用是通过数据分析发出指令,正好解决了服装行业的库存分配问题 。厦门智联科技提供的RFID服装行业方案,通过RFID技术成功采集各门店数据,通过大数据服务快速实现剩余库存的有效配送 。
大数据的应用领域有哪些
1.了解和定位客户这是目前大数据最广为人知的应用领域 。许多企业热衷于各种数据集,如社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等 。并通过大数据技术创建预测模型,从而更全面地了解客户及其行为和偏好 。利用大数据,美国零售商Target甚至可以猜测顾客什么时候会有宝宝;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确地预测产品销量;保险公司可以更真实的了解客户的实际驾驶情况 。滑雪场利用大数据追踪和锁定客户 。如果你是一个狂热的滑雪爱好者,想象一下,你会收到一份来自你最喜欢的度假胜地的邀请;或者接收定制服务的短信提醒;或者告诉你最合适的滑行路线 。同时,我们提供互动平台(网站、移动应用程序)来记录每天33,354次滑坡、攀爬次数等数据 。在社交媒体上分享这些信息,并与家人和朋友进行比较和竞争 。此外,大数据分析技术也被引入政府活动 。有人认为奥巴马在2012年总统大选中获胜是因为他们团队超强的大数据分析能力 。2.提高医疗保健和公共卫生领域的大数据分析能力,可以在几分钟内解码整个DNA序列,这将有助于我们找到新的治疗方法,并更好地理解和预测疾病模式 。试想,当智能手表等所有可穿戴设备的数据都可以应用于数百万人及其各种疾病时,未来的临床试验将不再局限于小样本,而是包括所有人!苹果的健康应用ResearchKit有效地将手机变成了医学研究设备 。通过收集用户的相关数据,可以跟踪你一天走了多少步,或者提示你化疗后的感受,帕金森病进展如何等 。研究人员希望这一过程变得更加容易和自动化,吸引更多的参与者,并提高数据的准确性 。大数据技术也开始被用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况 。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式,可以提前24小时预测身体感染的症状,从而早期干预,挽救那些随时可能有生命危险的脆弱婴儿 。更重要的是,大数据分析有助于我们监测和预测疫情或传染病的爆发期,可以将病历中的数据和一些社交媒体的数据结合起来进行分析 。例如,谷歌根据搜索流量预测流感的爆发 。虽然这个预测模型在2014年3354年并没有起作用,因为你搜索“流感症状”并不代表你真的生病了,但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知 。3.提供个性化服务大数据不仅适用于公司和政府,也适用于我们每个人,比如受益于智能手表或智能手环等可穿戴设备收集的数据 。Jawbone的智能手环可以分析人的卡路里消耗、活动量和睡眠质量 。Jawbone已经能够收集60年的睡眠数据,从中分析出一些独特的见解,并反馈给每个用户 。也得益于网络平台“寻找真爱” 。大部分婚恋网站都是利用大数据分析工具和算法,为用户匹配最合适的对象 。4.了解和优化业务流程大数据也越来越多地用于优化业务流程,如供应链或配送路线优化 。通过定位和识别系统跟踪货物或运输车辆,并根据实时交通数据优化运输路线 。人力资源业务流程也在利用大数据进行优化 。Sociometric Solutions通过在员工徽章中植入传感器来检测其工作场所和社交活动 。——员工走到哪里,跟谁说话,甚至沟通时语气如何 。美国银行在使用中发现,呼叫中心表现最好的员工是——人,他们制定了分组轮流休息的制度,平均绩效提升23% 。如果把RFID标签贴在手机、钥匙、眼镜等随身物品上,不小心丢了就能快速定位 。想象一下未来,你可能会创造出一个可以贴在任何东西上的智能标签 。
【大数据 如何应用于 零售服装行业 大数据 如何应用于 零售服装行业,大数据 如何应用于 零售服装行业发展】它们不仅能告诉你物体在哪里,还能反馈温度、湿度、运动状态等等 。这将开启一个全新的大数据时代 。“大数据”领域寻求的是共同的信息和模式,因此其中孕育的“小数据”专注于单一产品 。5.改善城乡建设大数据用于改善我们城市和乡村的方方面面 。目前,许多大城市都在致力于建设智能交通 。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所全部融入智能交通网络,提高资源利用效率,优化城市管理和服务 。加州长滩正在使用智能水表实时检测非法用水,帮助一些房主减少了80%的用水量 。利用洛杉矶磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯,从而优化城市的交通流量 。据统计,该市已有4500个红绿灯得到控制,减少了约16%的交通拥堵 。6.增强大数据给科研带来的无限可能,正在改变科研 。CERN在全球有150个数据中心,65000个处理器,可以同时分析30pb的数据 。这种计算能力影响了许多领域的科学研究 。例如,政府需要的人口普查数据和自然灾害数据变得更容易获得和分析,从而为我们的健康和社会发展创造更多价值 。7.提升机械设备性能大数据让机械设备更加智能化、自动化 。例如,丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器,可以在没有任何干预的情况下实现自动驾驶 。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首次测试,在用户家中安装智能电表,然后登录网站实时查看用电量 。“智能电网”还可以预测用电量,这样电力公司就可以规划未来的基础设施需求,防止电力枯竭 。在爱尔兰,杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴特殊的臂章来跟踪货架上商品的分布,甚至预测一项任务的完成时间 。8.加强安全和执法能力大数据已被广泛用于改善安全和执法 。美国国家安全局(NSA)使用大数据技术来检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋) 。警方利用大数据来抓捕罪犯,预测犯罪活动 。信用卡公司利用大数据检测欺诈交易等等 。2014年2月,芝加哥警察局公布并走访了——名可能实施大数据产生的犯罪的“名单”,目的是提前预防犯罪 。9.提高运动技能现在的顶级体育赛事大多都采用了大数据分析技术 。IBM SlamTracker是网球比赛中使用的工具,通过视频分析跟踪足球或棒球比赛中每个球员的表现 。很多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况 。NFL开发了专门的应用平台,帮助所有球队根据球场上的草地情况、天气情况,以及球员在学习期间的个人表现做出最佳决策,减少球员不必要的伤害 。另一个非常酷的东西是智能瑜伽垫:嵌入瑜伽垫的传感器可以对你的姿势进行反馈,对你的练习进行评级,甚至指导你如何在家练习 。10.金融交易大数据也广泛应用于金融交易领域 。大部分炒股决策都是通过一定的算法模型做出的 。现在,这些算法的输入将考虑来自社交媒体和新闻网络的数据,从而做出更全面的买卖决策 。同时,根据客户的需求和意愿,这些算法模型也会随着市场的变化而变化 。更多精彩:14_spark分布式计算课程spark集群构建S
文章插图
新零售是什么?发展前景如何?
【新零售研究有三个层次 。你可以从这三个角度思考什么是新零售?大家都在讨论新零售,我相信对新零售的理解是基于三个不同的层面:一是从传统零售领域,新零售,基于互联网,新零售渠道,新零售方式成为研究的重点 。二、从互联网的角度来看,新零售是传统B2B、B2C电商的升级,即S2B2C,其中马云提出的供应链、老师提出的新零售概念、刘提出的新零售三大标准(1 .网上超级商场 。2.线上线下协同,尤其是智能终端技术的升级 。3.海量S级产品供应链)【赞】三、从共享经济的战略层面思考,共享经济是共享经济的强大基础和必要手段,新零售是共享经济领域最重要的环节 。新零售是社交商业最重要的发展方向 。简单说一下,比如我是实体店的话,以前是门店卖产品,现在是通过自媒体卖,所以过去是品牌微信业务,团队的发展结合全球跨境电商供应链,所以这就是供应链创新!我想表达的是,每一个企业,每一个创业者,首先要找准自己行业的定位,然后在互联网上创新升级自己的行业 。这是一条传统企业和创业者走近新零售的升级之路!新零售领域我们不需要做理论创造者,我要做实践应用者!这个问题是当前的热点,也是前瞻性的 。我是一个创业老手 。我来回答一下 。零售业有什么新鲜事?发展前景如何?我认为:新零售就是整合线上、线下、物流等资源,运用互联网思维和大数据信息数据库,帮助实体零售行业升级转型,提升用户满意度、体验、提升效率 。未来的零售行业考虑的不是如何销售,而是如何服务好客户,这是以心为本,以客为本 。专注于改善消费者的体验 。通过消费者的购买轨迹、消费频率、喜好,并通过大数据分析,实时推送销售 。极大地提高消费者选择性是一个难题,消费者既是消费者,又是经销商和经营者 。一键分享喜欢的商品,提升消费多重感受 。企业库存没有积压,消耗较低 。通过信息数据库的规范化管理,营销环节的优势,通过预售爆款、秒杀等手段重构整个销售体系 。使企业的货物减少积压,重塑整个库存销售体系 。更多的零售物种通过移动互联网工具、数字技术、人工智能技术的发展孵化,延伸出人文娱乐、餐饮、无人零售、社区超市等更多元化行业的诞生 。解决人们日常高频消费的“最后一公里”问题 。未来零售行业还会继续洗牌 。不管你接受与否,它最终都会是社会的伟大产物 。所以,早了解,早接触,可以让你在新零售刚刚出现的时候及时上车,你会有一个意向的收获 。自2016年10月马云提出新零售概念以来,关于新零售到底是什么样子的争论不断,众说纷纭 。在我看来,新零售的概念从未改变 。只有第一步没做好,下一步几乎不可能建立 。连第一步都跨不过去 。新零售的未来是怎样的?谁能给个确切的答案?描述新零售,先把新零售如何实现的问题放一放 。期待最完美新零售模式的力量!一、社会痛点背景分析2017年,我国社会消费品零售总额达36.6万亿元,电商份额不高 。大多数消费品仍然通过传统的销售渠道销售 。你可以在生活周围看一看,每天送到居民区的物流快递数量是否远远低于周边小区门店的总销量 。为什么会这样?原因有很多 。终端配送成本太高,周期太长,是一个很重要的原因 。
比如我想买一包卫生纸,我会通过电商购买 。就算送货成本再低,也要三元 。一般第二天或者以后我会去取 。不过我可以直接在社区店买,钱和时间的综合成本其实不高 。可以说,互联网电商和社区店在社会消费品零售领域各有利弊 。1.互联网电子商务的利与弊 。电商因为采购规模大,采购成本低 。但是社区配送成本高,社区店缺少见面交流,购物体验肯定不好 。2.社区店的利与弊 。门店在小区有,客户粘性高,复购率高,购物体验好 。缺点是一般的社区超市,采购规模小,采购渠道复杂,成本高 。在这方面,大型连锁超市略胜一筹 。另一方面,社区店盈利的途径不多,服务模式少 。如果将互联网电商模式和社区店充分结合,那么两方面的缺点都可以完美解决 。二、初级新零售模式——互联网电商与社区店模式最简单的融合 。这里有一个假设 。如果新零售模式完美实现,那么产品的销售模式应该有三种形态 。商店货架一般存放一些快速消费品和一些流通速度快的产品 。消费者可以直接到店购买,也可以通过手机客户端下单,直接就近等待社区店发货 。如果消费者订购,社区商店不会缺货 。社区店可以从市中心的仓库调货,产品最晚第二天早上可以送到社区店,通知顾客到店取货或者送货上门 。如果消费者的订单比较特殊,当地没有库存 。然后订单形成后,产品可以通过骨干物流从厂家配送到消费者所在城市的中心仓库,再通过社区店的配送渠道直接配送到社区,通知客户上门取货或送货上门 。三、新零售基础模式社区店的优势分析降低了库存,增加了产品的流通速度,并且可以大大扩展产品供应品类,地板效率比必然会大大提高 。这个社区实现了营业额的增长 。原有的单家社区店,通过新零售平台形成的集团采购规模,可以大大降低采购成本 。一般来说,新零售社区店的同款产品售价可以比其他店降低30%左右 。这将直接带来城市社区店行业的彻底洗牌 。一旦一个城市范围内的社区店系统全面整合,这种分销渠道的成本优势可能会直接摧毁当地的快递物流行业 。快递在城市内部的配送成本基本都是2元一件以上的货(平均1kg以内),而生鲜的配送成本基本都是0.1元一斤左右 。而且社区店本身有制冷设施,离消费者的距离在300m左右,未来最后1km的问题将得到根本解决 。至于无人机,无人车配送把事实变成伪需求,完全边缘化 。无人超市将作为新零售社区店的卫星店存在 。依托最近的新零售社区店,可以大大降低无人超市的补货和运维成本 。也会对一般建筑前的店铺构成很强的挤压能力 。经过这样的聊天,大家应该知道新零售模式的未来有多可怕了 。但这只是初级的新零售模式 。四 。新零售杀伤力的预测在当前社会,社区店系统的总销售额远远超过电商的总销售额 。随着新零售模式的建立,未来的总成交额将远远超过现有的互联网电商体系,必然涉及社会消费品零售的方方面面 。如果新零售平台再次采用免费模式,那么现有的所有互联网电商平台m
借助大数据技术,社会综合物流配送成本将进一步降低,整个现有的社会物流配送体系可能面临全面洗牌 。社区店行业将逐步从主营产品销售向社区综合服务中心模式转型 。除了提供简单的产品销售和配送服务,还可以提供更加人性化和定制化的服务,这是之前纯互联网平台难以实现的 。比如扫描消费者的体型,远程定制衣服;近期产品上门退货服务等 。基于社区店的日常运营,新零售平台的获客成本几乎可以忽略不计 。门店的产业推广可以借助厂商的产品推广同步进行 。同时,利用厂商的产品推广成本,可以实现新零售平台与消费者的充分互动 。这将为未来构建线上线下完全融合的社交平台提供物质基础 。众所周知,人是有社会属性的 。现在的互联网社交app缺乏线下的实体互动 。以社区店为基础的互联网社交新模式和新零售平台的宏观数据,结合目前社会极度缺乏的社交体育、娱乐等活动,可能带来国民生活方式的剧烈升级和变革 。这种升级转型带来了社会娱乐产业、体育产业等第三产业模式的蓬勃发展,同时可以消化新零售模式效率提升带来的社会富裕劳动力 。在这种形势下,目前主流的互联网社交模式可能很快就会被边缘化,而且是不可逆的降维打击 。未来新零售模式最大的想象空间其实是新零售模式控制了产品的销售端,对生产端信用体系的建立起到了关键的支撑作用 。这完全符合国家供给侧改革的宏观目标 。新零售体系很可能成为未来中国整个国民经济升级发展的核心支点之一 。第五,新零售最大的问题是如何迈出第一步 。这是一个非常令人恼火的问题 。如何解决社会分销渠道的整合问题?2016年马云提出新零售概念后,率先提出建设30万家天猫店的口号,JD.COM紧随其后,开出300万家社区便利店 。为什么要开这些店?就是要率先在社区布局,建立社会化的分销渠道 。后来发现新零售模式需要一个日常配送的社区配送体系 。但是,现在的社区店行业本身竞争已经很激烈了 。在每一个社区前面开一个运营非常好,每天都有发货的新社区店,其实是很难的 。据我所知,很多大型连锁超市对于能不能设立哪个小区非常非常谨慎 。由此,新零售概念似乎走进了死胡同 。如果新零售模式不能解决社区配送资源的整合问题,那么未来所有基于新零售模式的想法都将是空洞的 。所以很多人对新零售模式难以突破感到困惑,这也导致了对新零售概念是什么的认识不清,猜测不断 。2018年,前仓电商概念开始升温 。这时候大家把目光重新定位到了生鲜行业,他们开始认同分销渠道建立的最佳载体是生鲜行业,因为只有生鲜产品的销售特点才有日常高频消费和大众分销的形式 。其实有一个关键的认识被大家主观忽略了 。新零售模式只有进入社区,才能真正与线下社区店模式融合 。新零售模式的服务半径应该是300m 。前仓电商模式做到了3000米,还有2700的距离 。这个距离很短,却决定了一切 。目前所有现有的生鲜电商模式都不具备这种宏观整合能力 。零售的新出路还没有被任何巨头真正把握住 。不及物动词实现新零售模式的一个可能的突破口——ch的战略
而不是互联网行业的创新,在于农业的产业升级可以提供大量质优价廉的农产品 。蔬菜产业是实现整个农产品产业全面产品升级换代的根本关键,也是必然的渠道整合 。因为只有蔬菜产业具有每日配送到社区的特点,而且蔬菜产业的体量足以支撑独立销售渠道的存在 。我们用了几年时间解决了农民参与现代标准化蔬菜产品生产的问题 。从农户快速低成本的标准化生产环境、生产管理、质量管理、利益分配体系,建立了完整的商业模式 。其核心生产转化模式已申请国家发明专利 。这种模式最明显的效果就是农民可以快速进入标准化蔬菜生产体系,其产品可以达到国家绿色标准 。即使他们在社区商店以与普通蔬菜相似的价格出售蔬菜,农民仍然可以增加30%左右的毛收入 。农业是农民的事 。我们只需要通过新零售平台获得大批量的优质低价的蔬菜产品,让优质的蔬菜产品完全取代目前的普通蔬菜,利用蔬菜的自营配送体系,实现社区配送体系的全面整合 。我坚信这种模式是新零售模式解决社区配送资源整合问题的核心突破口 。零售的新概念在互联网上备受瞩目 。从阿里巴巴到小店,从行业领袖到专业人士,很多人都在谈论和表达自己独特的见解 。在超市和便利店工作后,经常听身边的人说起 。熟悉之后,今天突然想起几个基本问题,就是什么是新零售,到底在哪里,未来发展前景有多大?新零售是企业依托互联网,利用大数据、人工智能等先进技术,升级商品的生产、流通、销售流程,进而重塑商业格局和生态圈,将线上服务、线下体验、现代物流深度融合的新零售模式 。听起来很崇高,但实际上这种做法在电脑和互联网出现之前就已经存在很久了 。那时,商人还可以通过以往的销售记录来分析顾客的需求和喜好,以便在生产和采购中未雨绸缪 。但显然,在电脑和互联网出现之前,商人这样做有很大的局限性,就是规模和效率 。因为他们只能通过手动记录甚至自己的感觉来分析,所以他们有很大的局限性 。在互联网和大数据成熟的今天,将全国乃至全球的销售数据联网,然后通过先进的技术手段对商品生产、流通、销售中的所有流程进行分析,最终做出准确的决策,赚取更多的利润 。一般来说,所谓新零售有以下三种做法:1 。应用数据驱动技术精准营销客户 。比如我们在淘宝上购物,无论买什么都会被系统记录下来 。然后我们上网会发现很多类似的产品广告,相信很多人都会遇到 。所以当互联网的理念转移到实体店,商家就会要求顾客进行会员卡消费 。顾客消费后,会员卡会被记录下来,商家可以根据这些数据研究顾客的喜好,然后做一些送广告、送优惠券等活动进行营销 。这种做法延伸到整个行业甚至全国,也就是阿里巴巴的马云常说的大数据 。他希望通过完全打通线上线下,对实体店的销售数据进行统计分析,最终扩大阿里巴巴在销售渠道上的优势 。2.以实体店为物流中心,通过互联网推广,让客户在网上下单,商家快速配送发货 。最近阿里巴巴旗下的盒马鲜生就是这样的模式 。它承诺在半小时内将商品送到商店三公里范围内的门口,这比京东物流领先几个级别
例如,消费者可以在网上订购食品,然后在实体店消费,这就是通常所说的O2O(线上到线下) 。在分析了什么是新零售之后,我个人觉得,其实所谓的新零售,不过是与时俱进,以迎合时代推出的一些不同产品品类、消费能力、服务内容、技术信息等条件的销售模式和服务 。这个过程,在过去几千年的商业社会中,一直在不断演变,只是速度比较慢 。在几千年前的石器时代,人类就开始了物物交换 。当时,随着生产力的提高,人们生产的产品有了剩余,所以不同的人会互相交易,通常聚集在一个地方 。例如,有人牵着一只羊和另一个人交换10磅盐 。想象一下当时的场景 。据估计,人们会把盐、米、肉和其他产品随便放在地上或树上,等待别人来交换 。然后到了农业时代,生产力进一步提高,人们经常交易的地方变成了集市,人们的产品交易场所也逐渐升级为商店或摊位 。工业时代,产品和服务空前丰富,于是出现了百货商场和超市,商家开始注重体验和服务的附加值 。现代社会已经完全进入了互联网的信息时代 。不仅有实体店,还有以前不可想象的电子商务 。于是当电子商务的发展遇到瓶颈时,人们开始倡导突破线上线下的壁垒,最终提出了本文提到的新零售概念 。新零售有多大前景?很明显,现在这种模式已经进入市场了 。一方面在信息和成本上有巨大优势 。另一方面,大多数实体店还停留在传统模式,即商家仍然坐在店内等待顾客上门 。所以,未来十年,新零售将会迎来一个巨大的发展,就像淘宝改变了国人的消费习惯一样 。零售的新变化是什么?Nida是基于微信的社交零售解决方案 。奈达给零售行业带来哪些改变?以一切客户为中心,一切服务为基础,从等待客户到社会化零售,从固定资产管理到数字资产管理,从中心管理到合伙管理,从商品销售到场景交易,从营销关系到关系营销,实现震撼亮点:1 。经营商品变成经营用户,进店的顾客,无论消费与否,联系1000元(美团3000亿,用户3亿,腾讯等用户价值互联网标准)找到价值每天10个顾客进店,价值1万元 。2联所有制:你店的客户在店外消费,第一次连接到店内,利润与店内共享 。商圈的客户数量是固定的 。商家在第一个环节的客户越多,获得的收益就越多 。找到1500品牌和JD.COM,1号店,利润与店方共享,甚至超过店方主营业务!3顾客利润终身绑定店铺 。原有的门店客户消费生命周期由1_2年延长至全生命周期 。赚取客户终身利润 。新零售其实是一种新的商业模式,一个新概念,指的是人货场的重建 。它将是用户驱动的,要求是大大缩短供应链的周期,数据将成为最重要的资源 。在一些数字化解决方案的帮助下,商业活动将通过数据收集和分析来进行 。新零售是未来的必然趋势 。自2016年马云提出新零售概念以来,新零售越来越深入我们的消费生活 。因为新零售的兴起,我们的消费者购物更加方便,足不出户就能享受到即时购物的便利 。因为新零售,商家的供应链不断优化,让我们可以快速收到购买的产品 。这不是新零售!没有新零售,也没有旧零售……只是网络拉近了人与人之间的距离,把人与人之间的距离隔开了 。传统是最新的,可以保留传统,保留书本,不要忘记你主动的心态 。守住底线就是一帆风顺 。对于科技来说,有创新,有想法,有进步!人民对人民b
但是,能理解新零售,并在自己的业务中付诸实践的人却少之又少 。现在很多行业都在受到新零售的影响 。比如社区团购,比如直播销售,都和新零售有关 。但都不全面 。新零售更像是一种指导思想 。对我来说,新零售的应用就是 。汽车易损件同城仓储配送,让货物走出去找客户 。背后的运营是有大数据支撑的 。这是我的理解 。2016年10月,在阿里云论坛上,马云在演讲中提出了未来的五大新趋势:新零售、新制造、新金融、新技术、新能源,并表示这五大新发展将深刻影响未来的中国、世界和每一个人 。这是第一次提出“新零售”的概念 。他认为纯电子商务的时代已经过去,未来十年二十年都不会有电子商务这种东西 。只有新零售,也就是说线上线下和物流必须结合起来,才能诞生真正的新零售 。其实新旧只是一个相对的概念 。百货在传统市场,超市在传统批发零售店,电商在传统线下,都可以算作新零售 。在当今物联网、人工智能大数据快速腾飞的时代,普遍认为“新零售”是企业依托互联网,利用大数据、人工智能、云平台等先进技术,升级商品生产、流通、销售流程,进而重塑商业格局和生态圈,将线上服务、线下体验和现代物流深度融合的新零售模式 。根据《2018中国新零售白皮书》的创业分析,当前新零售呈现出八种商业模式 。从零售供给端看,有六种商业模式:全渠道、线上线下结合、新电商、新实体店、无人零售、生鲜 。新零售技术和新零售物流是新零售业态发展的产物,技术和物流的进步反过来支撑新零售的进步 。自2016年新零售概念首次提出以来,各大零售商纷纷进行新零售布局 。线上电商大力收购整合传统线下零售商,传统线下零售商家开始试水线上业务 。由于新零售业务的盈利模式尚未完成,从2018年底开始,火热的新零售业务开始降温 。当新零售热潮褪去,行业终将回归商业本质,即盈利 。反映的是成本是否更低,物流和交易是否更高效,产品展示是否更充分,是否更有利于信息沟通 。3354更多数据请参考前瞻产业研究院发布的《中国新零售行业商业模式创新与投资机会深度研究报告》 。
大数据在未来将进一步体现价值
文章插图
大数据时代给服装行业带来哪些巨变
通过对服装模特尺码的大数据分析,服装生产厂家可以统计出哪些尺码的人购买力强,从而确定自己的生产数量和模特比例 。
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