新零售下的数字化转型

1、新零售下的数字化转型目录三、零售数字化转型及数据决策体系 CONTENTS二、零售数字化渠道与供应链管理一、新零售，新在哪里PART01新零售，新在哪里？零售核心组成要素什么是新零售？以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态新零售三大特征新零售知识框架新零售知识框架前台，用户新需求新零售知识框架前台，重构人货场新零售知识框架中台，以消费者为核心的全域营销新零售知识框架中台，新零售服务商重塑高效流通链 数字化生产 数字化转型咨询 智能制造 供应链新金融 智能物流 数字化供应链 数字化服务培训 电商服务商(产业园等) 门店数字化陈列 新零售服务商新生转化新零售知识框架中台， C2B催生高效企业新零

2、售知识框架后台，物联网提升门店消费体验自动结账消费者走出商店时自动结算布局优化 基于店内消费者数据全面分析客户追踪 实时分析提升消费者体验和减少库存遗失 实时个性化促销根据消费者地点、过往消费记录定向推送 库存优化 基于自动货架和库存监控补货 新零售知识框架后台，人工智能贯穿新零售全流程零售数字化转型背景顾客结构性变化创新商业模式零售数字化转型背景零售商业与渠道价值链被技术和顾客重塑零售服务业各阶段业态演变以顾客为中心的企业价值链演化案例讨论PART02零售数字化渠道管理与数字化供应链技术改变消费体验零售数字化升级的变化组织与决策方式变革数据驱动决策与运营零售赋能与能力输出供应链扁平化与柔性化

3、管理仓储物流体系的完善业态创新与科技融合消费者服务体系构建全渠道融合数字化供应链，是新环境下的新供应链形态数字化供应链，数字技术将高度渗透企业逐渐意识到企业数字化供应链的重要性，并开始探索数字化转型 重构运营决策流，实现柔性供给针对消费者群体的数字化沉淀模式逐渐趋于明确，细颗粒度的市场数据流在智能分析的基础上重构企业运营、供应链、生产制造流程，实现基于真实市场需求的柔性生产和柔性供给，是零售行业数字智能化变革的引领核心，使“新零售”拥抱“新制造”，是数据赋能实现“人-货-场” 彻底重构的完全体现。 基于互联网范式、技术赋能的全新商业生态智能变革突破效能的典型场景智能变革提升超市运营效率 智能变

4、革突破效能的典型场景智能变革提升品牌产销一体效率数字化供应链商业变革数字化生产智能制造供应链金融数字化服务数字化供应链商业变革数字化生产数据+算法驱动的新品开发助力新品数量爆发及上新周期缩短 缩短新品开发周期:快消新品开发 从18-24个月缩短到9个月 新品获得实时反馈:从预售甚至开 发阶段消费者就深度参与并反馈 营销活动精准定向:可精准锁定目 标人群 盘活消费者资产:打通线上线下的 会员信息,并持续运营品牌粉丝 数字化供应链商业变革智能制造工业革命以来不变的追求:制造的高效率、高质量、低成本、高满意度制造业新体系的重建:数据驱动、软件定义、平台支撑、服务增值、智能主导 数字化供应链商业变革智

5、能制造定制化生产带来的挑战：如何重建质量、成本、效率新体系 案例讨论PART03零售数字化转型及数据决策体系零售数字化转型焦点转移致力打造未来数字化的“智链企业”拥抱与生态合作伙伴的“数字化共生”利用生态圈提供卓越客户体验打造内部充分融合的协作模式构建赋能和孵化创新业务的能力平台致力打造未来数字化的“智链企业”与合作伙伴的“数字化共生”审视价值链，确保合作伙伴能在价值链中提供不同能力致力打造未来数字化的“智链企业”提供卓越客户体验采用更快且敏捷的做法，深化自身核心优势，训练自身与生态系统发布新品爆款、优化响应和交付机制的迭代能力 致力打造未来数字化的“智链企业”充分融合协作模式所有触点、 商品

6、、渠道和职能等要素共同融合成品牌要素所有触点整合成单个顾客信息，利用对全部顾客的整体认知提升关键业绩指标把企业层级和部门转化为平台和灵活或虚拟项目，做好应对准备业务、技术和数据科学之间须展开全新协作 致力打造未来数字化的“智链企业”构建创新业务的能力平台构建为目前已知、未来更多未知的业务创新提供能力和孵化平台，构建与生态合作伙伴的资源对接平台、打造能够为生态系统、价值链上下游伙伴赋能的能力输出平台，以驱动整个价值链的创新发展。驱动实际增长的数字化运营能力构建用户深度画像和互动用户画像是对现实世界中用户的数学建模大数据洞察用户画像是描述用户的数据是符合特定业务需求的对用户的形式化描述用户画像是通

7、过分析挖掘用户，尽可能多的数据信息得到的源于现实，高于现实源于数据，高于数据驱动实际增长的数字化运营能力构建用户深度画像和互动“会员管理” 转变为“会员经营” 从 B2C 拓 展 成 B2F(Fans 粉 丝 圈、Friend 朋友圈、Family 家庭圈) 与生态伙伴构成用户或者会员共享机制，一起服务共同的用户让数据驱动企业决策决策模型我们该怎么办通过决策分析模型，告诉经营者应该怎么办？实时预警发生了什么对业务中设定的指标值发出实时预警提醒运营监控具体情况如何通过数据多维度分析了解业务的具体情况运营分析为什么会发生通过数据可视化与智能钻取快速了解问题的背后原因经营预测将会发生什么通过趋势分析

8、，告诉经营者将会发生什么样的情况及变化？让数据驱动企业决策数据驱动的核心思想是把数据当工具，通过设计关键数据的采集，进行问题分析，找到业务中的变化和因果关系，以驱动经营的决策，建立数据触角，去感知企业经营的变化。整个市场的认知 6核心匹配的人群 5有需求的用户 4首次试用的用户 3使用产品的用户 2热爱产品的粉丝 1数字化全渠道管理与用户体验用户价值与关系核心价值高度关注多次体验充分的入口习惯、文化及价值品牌乘法从漏斗到金字塔用户全链路，构建无缝全渠道1梳理用户“关注 兴趣需求搜索对比购买 评价再购买”的全链路行为特征标签 2明晰不同可能的触点和渠道引流、互动、体验或交易中心等不同差异化定位，以及配套的渠道间整合方式3不同的全链路行为标签和全渠道触点进行匹配，分别制定针对潜客、新客和老客的运营手段 数字化加速跨越鸿沟无数据 不AIAIBIG DATA人数据和AI之间是相互依赖的关系AI的训练依靠大量数据， AI本身又提高了数据的收集速度和数据的质量人是调节因素（人用自己的智慧去训练和监督人工智能）数