新零售下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

1、新零售下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型目錄三、零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型及數(shù)據(jù)決策體系 CONTENTS二、零售數(shù)字化渠道與供應(yīng)鏈管理一、新零售，新在哪里PART01新零售，新在哪里？零售核心組成要素什么是新零售？以消費者體驗為中心的數(shù)據(jù)驅(qū)動的泛零售形態(tài)新零售三大特征新零售知識框架新零售知識框架前臺，用戶新需求新零售知識框架前臺，重構(gòu)人貨場新零售知識框架中臺，以消費者為核心的全域營銷新零售知識框架中臺，新零售服務(wù)商重塑高效流通鏈 數(shù)字化生產(chǎn) 數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢 智能制造 供應(yīng)鏈新金融 智能物流 數(shù)字化供應(yīng)鏈 數(shù)字化服務(wù)培訓(xùn) 電商服務(wù)商(產(chǎn)業(yè)園等) 門店數(shù)字化陳列 新零售服務(wù)商新生轉(zhuǎn)化新零售知識框架中臺， C2B催生高效企業(yè)新零

2、售知識框架后臺，物聯(lián)網(wǎng)提升門店消費體驗自動結(jié)賬消費者走出商店時自動結(jié)算布局優(yōu)化 基于店內(nèi)消費者數(shù)據(jù)全面分析客戶追蹤 實時分析提升消費者體驗和減少庫存遺失 實時個性化促銷根據(jù)消費者地點、過往消費記錄定向推送 庫存優(yōu)化 基于自動貨架和庫存監(jiān)控補貨 新零售知識框架后臺，人工智能貫穿新零售全流程零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景顧客結(jié)構(gòu)性變化創(chuàng)新商業(yè)模式零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景零售商業(yè)與渠道價值鏈被技術(shù)和顧客重塑零售服務(wù)業(yè)各階段業(yè)態(tài)演變以顧客為中心的企業(yè)價值鏈演化案例討論PART02零售數(shù)字化渠道管理與數(shù)字化供應(yīng)鏈技術(shù)改變消費體驗零售數(shù)字化升級的變化組織與決策方式變革數(shù)據(jù)驅(qū)動決策與運營零售賦能與能力輸出供應(yīng)鏈扁平化與柔性化

3、管理倉儲物流體系的完善業(yè)態(tài)創(chuàng)新與科技融合消費者服務(wù)體系構(gòu)建全渠道融合數(shù)字化供應(yīng)鏈，是新環(huán)境下的新供應(yīng)鏈形態(tài)數(shù)字化供應(yīng)鏈，數(shù)字技術(shù)將高度滲透企業(yè)逐漸意識到企業(yè)數(shù)字化供應(yīng)鏈的重要性，并開始探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型 重構(gòu)運營決策流，實現(xiàn)柔性供給針對消費者群體的數(shù)字化沉淀模式逐漸趨于明確，細(xì)顆粒度的市場數(shù)據(jù)流在智能分析的基礎(chǔ)上重構(gòu)企業(yè)運營、供應(yīng)鏈、生產(chǎn)制造流程，實現(xiàn)基于真實市場需求的柔性生產(chǎn)和柔性供給，是零售行業(yè)數(shù)字智能化變革的引領(lǐng)核心，使“新零售”擁抱“新制造”，是數(shù)據(jù)賦能實現(xiàn)“人-貨-場” 徹底重構(gòu)的完全體現(xiàn)。 基于互聯(lián)網(wǎng)范式、技術(shù)賦能的全新商業(yè)生態(tài)智能變革突破效能的典型場景智能變革提升超市運營效率 智能變

4、革突破效能的典型場景智能變革提升品牌產(chǎn)銷一體效率數(shù)字化供應(yīng)鏈商業(yè)變革數(shù)字化生產(chǎn)智能制造供應(yīng)鏈金融數(shù)字化服務(wù)數(shù)字化供應(yīng)鏈商業(yè)變革數(shù)字化生產(chǎn)數(shù)據(jù)+算法驅(qū)動的新品開發(fā)助力新品數(shù)量爆發(fā)及上新周期縮短 縮短新品開發(fā)周期:快消新品開發(fā) 從18-24個月縮短到9個月 新品獲得實時反饋:從預(yù)售甚至開 發(fā)階段消費者就深度參與并反饋 營銷活動精準(zhǔn)定向:可精準(zhǔn)鎖定目 標(biāo)人群 盤活消費者資產(chǎn):打通線上線下的 會員信息,并持續(xù)運營品牌粉絲 數(shù)字化供應(yīng)鏈商業(yè)變革智能制造工業(yè)革命以來不變的追求:制造的高效率、高質(zhì)量、低成本、高滿意度制造業(yè)新體系的重建:數(shù)據(jù)驅(qū)動、軟件定義、平臺支撐、服務(wù)增值、智能主導(dǎo) 數(shù)字化供應(yīng)鏈商業(yè)變革智

5、能制造定制化生產(chǎn)帶來的挑戰(zhàn)：如何重建質(zhì)量、成本、效率新體系 案例討論PART03零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型及數(shù)據(jù)決策體系零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型焦點轉(zhuǎn)移致力打造未來數(shù)字化的“智鏈企業(yè)”擁抱與生態(tài)合作伙伴的“數(shù)字化共生”利用生態(tài)圈提供卓越客戶體驗打造內(nèi)部充分融合的協(xié)作模式構(gòu)建賦能和孵化創(chuàng)新業(yè)務(wù)的能力平臺致力打造未來數(shù)字化的“智鏈企業(yè)”與合作伙伴的“數(shù)字化共生”審視價值鏈，確保合作伙伴能在價值鏈中提供不同能力致力打造未來數(shù)字化的“智鏈企業(yè)”提供卓越客戶體驗采用更快且敏捷的做法，深化自身核心優(yōu)勢，訓(xùn)練自身與生態(tài)系統(tǒng)發(fā)布新品爆款、優(yōu)化響應(yīng)和交付機制的迭代能力 致力打造未來數(shù)字化的“智鏈企業(yè)”充分融合協(xié)作模式所有觸點、 商品

6、、渠道和職能等要素共同融合成品牌要素所有觸點整合成單個顧客信息，利用對全部顧客的整體認(rèn)知提升關(guān)鍵業(yè)績指標(biāo)把企業(yè)層級和部門轉(zhuǎn)化為平臺和靈活或虛擬項目，做好應(yīng)對準(zhǔn)備業(yè)務(wù)、技術(shù)和數(shù)據(jù)科學(xué)之間須展開全新協(xié)作 致力打造未來數(shù)字化的“智鏈企業(yè)”構(gòu)建創(chuàng)新業(yè)務(wù)的能力平臺構(gòu)建為目前已知、未來更多未知的業(yè)務(wù)創(chuàng)新提供能力和孵化平臺，構(gòu)建與生態(tài)合作伙伴的資源對接平臺、打造能夠為生態(tài)系統(tǒng)、價值鏈上下游伙伴賦能的能力輸出平臺，以驅(qū)動整個價值鏈的創(chuàng)新發(fā)展。驅(qū)動實際增長的數(shù)字化運營能力構(gòu)建用戶深度畫像和互動用戶畫像是對現(xiàn)實世界中用戶的數(shù)學(xué)建模大數(shù)據(jù)洞察用戶畫像是描述用戶的數(shù)據(jù)是符合特定業(yè)務(wù)需求的對用戶的形式化描述用戶畫像是通

7、過分析挖掘用戶，盡可能多的數(shù)據(jù)信息得到的源于現(xiàn)實，高于現(xiàn)實源于數(shù)據(jù)，高于數(shù)據(jù)驅(qū)動實際增長的數(shù)字化運營能力構(gòu)建用戶深度畫像和互動“會員管理” 轉(zhuǎn)變?yōu)椤皶T經(jīng)營” 從 B2C 拓 展 成 B2F(Fans 粉 絲 圈、Friend 朋友圈、Family 家庭圈) 與生態(tài)伙伴構(gòu)成用戶或者會員共享機制，一起服務(wù)共同的用戶讓數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)決策決策模型我們該怎么辦通過決策分析模型，告訴經(jīng)營者應(yīng)該怎么辦？實時預(yù)警發(fā)生了什么對業(yè)務(wù)中設(shè)定的指標(biāo)值發(fā)出實時預(yù)警提醒運營監(jiān)控具體情況如何通過數(shù)據(jù)多維度分析了解業(yè)務(wù)的具體情況運營分析為什么會發(fā)生通過數(shù)據(jù)可視化與智能鉆取快速了解問題的背后原因經(jīng)營預(yù)測將會發(fā)生什么通過趨勢分析

8、，告訴經(jīng)營者將會發(fā)生什么樣的情況及變化？讓數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)決策數(shù)據(jù)驅(qū)動的核心思想是把數(shù)據(jù)當(dāng)工具，通過設(shè)計關(guān)鍵數(shù)據(jù)的采集，進(jìn)行問題分析，找到業(yè)務(wù)中的變化和因果關(guān)系，以驅(qū)動經(jīng)營的決策，建立數(shù)據(jù)觸角，去感知企業(yè)經(jīng)營的變化。整個市場的認(rèn)知 6核心匹配的人群 5有需求的用戶 4首次試用的用戶 3使用產(chǎn)品的用戶 2熱愛產(chǎn)品的粉絲 1數(shù)字化全渠道管理與用戶體驗用戶價值與關(guān)系核心價值高度關(guān)注多次體驗充分的入口習(xí)慣、文化及價值品牌乘法從漏斗到金字塔用戶全鏈路，構(gòu)建無縫全渠道1梳理用戶“關(guān)注 興趣需求搜索對比購買 評價再購買”的全鏈路行為特征標(biāo)簽 2明晰不同可能的觸點和渠道引流、互動、體驗或交易中心等不同差異化定位，以及配套的渠道間整合方式3不同的全鏈路行為標(biāo)簽和全渠道觸點進(jìn)行匹配，分別制定針對潛客、新客和老客的運營手段 數(shù)字化加速跨越鴻溝無數(shù)據(jù) 不AIAIBIG DATA人數(shù)據(jù)和AI之間是相互依賴的關(guān)系A(chǔ)I的訓(xùn)練依靠大量數(shù)據(jù)， AI本身又提高了數(shù)據(jù)的收集速度和數(shù)據(jù)的質(zhì)量人是調(diào)節(jié)因素（人用自己的智慧去訓(xùn)練和監(jiān)督人工智能）數(shù)