大数据和新零售

一、大数据和新零售

二、新零售的三大特征？

全渠道、数字化/智能化、新型店铺、线上订单超过线下订单、去库存。

1、全渠道

全渠道是新零售的首要特征，马云在提出新零售时说线上线下要结合，真正的新零售应是PC网店、移动APP、微信商城、直营门店、加盟门店等多种线上线下渠道的全面打通与深度融合，商品、库存、会员、服务等环节皆贯穿为一个整体。

2、数字化&智能化

新零售是数字化&智能化的，企业与商家应通过技术与硬件重构零售卖场空间，进行门店数字化与智能化改造终端，依托IT技术，顾客、商品、营销、交易4个环节完成运营数字化。

3、新型店铺

“新零售”时代的门店和传统的门店是不同的，门店不仅仅是售卖的功能，更应富有体验的功能，同时会是社交、教育的场所，还有门店不仅仅是商品的陈列，更多的是商品多元化的展示。

4、线上订单超过线下订单

当前线上交易总额始终占着社会消费总额虽不足20%，然而占比一直在快速增长、在新零售时代，更多科技产品的更多将应用在零售场景中，企业在线上与顾客建立连接，比如APP、线上商城的使用可以扩大店铺的幅员，同时会培养顾客的线上购物习惯，随后线上订单必然将会超过线下订单。

5、去库存

未来的零售一个方向是通过系统、物流将各地仓库，包括保税区甚至海外仓连接起来，完成库存共享，改变传统门店大量铺陈与囤积商品现状。

三、矢量数据和栅格数据结合的好处？

矢量数据和栅格数据的相对优势

栅格数据记录的所有点覆盖的区域，需要比矢量数据更多的存储空间

栅格数据计算上的创建成本比矢量数据更低

栅格数据在叠加多幅图像时容易出现问题

矢量数据易于叠加，例如叠加道路、河流、土地使用比栅格数据更容易

矢量数据更容易缩放、重新投影或注册

矢量数据更适合关系型数据库存储

矢量文件大小比栅格文件小得多

矢量数据更容易更新，如添加河流流量，但栅格图像必须重新创建

　

四、什么是基于新零售的大数据？

新零售是基于互联网，通过运用大数据等科技技术，结合线上服务和线下体验进行深度融合的新模式。

以前我们关注的都是交易系统和业务系统产生的数据，通过数据仓库去分析展现，其实终端，尤其是个人各种流水操作，例如购买物品清单，上网浏览历史，照片，微博等也有，但是不关注，而大数据时代，更多的是关注这些大量的数据，期望分析这些数据来发现价值，因此大数据其实以前在系统，终端，个人等等都在产生，只是没有加以利用而已，现在要分析这些数据从中发现价值。

五、什么是新零售生态的大数据？

这个没有明确地定义，只能举例说明。

比如根据分析某地区的销售大数据后得知，该地区近三年每年九月的XXX的销售量有大幅激增，这个就是基于新零售系统上的大数据分析得来的。

当然如果非要说，夏天冰棍卖得好，冬天羽绒服卖得好这种，算是基于传统经验得到的数据，也算是一种大数据，不过这种大数据更主观一些。

大数据是有数据支撑的，也更加精确一些，比如羽绒服可能出现品牌和材质等等，当然我的说法仅为举例，并不是这样就算是新零售系统上的大数据，这仅仅是一方面或者说是比较小的一方面。

其他的还有很多，比如物品间的关系，物品的关联性（两个物品本身没关系，但是在顾客那里是有关系的）等等，这些都算。

六、新零售数据分析

新零售数据分析：开启商业智能的新篇章

随着新零售行业的蓬勃发展，数据分析已经成为了企业运营的核心驱动力。在这个大数据时代，掌握有效的数据分析技能不仅能够帮助企业提升效率，更可以洞察消费者需求，为未来的发展打下坚实的基础。然而，对于新零售数据分析的理解和应用，许多人还停留在表面。本文将带您深入了解新零售数据分析的全貌，探讨其在商业智能中的应用价值，并分享一些实用的技巧和方法。

一、新零售数据分析的定义和重要性

新零售数据分析是指通过对海量数据的收集、整理和分析，挖掘出有价值的信息，为企业的决策提供科学依据。在当今竞争激烈的市场环境中，数据已经成为了企业竞争的核心资源。通过数据分析，企业可以更好地理解消费者需求，优化产品和服务，提升客户满意度，从而实现商业价值的最大化。

二、新零售数据分析的应用场景

1. 销售预测：通过对历史销售数据的分析，预测未来的销售趋势，为企业的生产和库存管理提供科学依据。 2. 客户画像：通过分析客户的行为数据和属性数据，为企业提供更精准的客户画像，制定个性化的营销策略。 3. 商品定价：通过对市场价格和消费者购买行为的分析，制定合理的商品定价策略，提高销售额。

三、新零售数据分析的技巧和方法

1. 选择合适的数据分析工具：根据企业的实际情况和需求，选择适合的数据分析工具，如Excel、Python、R等。 2. 培养数据素养：加强对数据的管理和保护意识，提高数据分析和解读的能力。 3. 建立数据规范：制定数据采集、整理、分析和使用的规范流程，确保数据的准确性和可靠性。 4. 团队协作：加强团队协作，共同参与数据分析和决策过程，提高数据分析的效率和准确性。

总结

新零售数据分析作为商业智能的重要组成部分，正在改变着企业的运营模式和决策方式。通过深入了解新零售数据分析的全貌和应用价值，掌握实用的技巧和方法，企业将能够更好地应对市场竞争，实现商业价值的最大化。在这个大数据时代，让我们一起用新零售数据分析开启商业智能的新篇章！

七、新零售大数据系统

在当今数字化时代，新零售行业正面临着巨大的发展与变革，其中大数据系统的运用成为各大新零售企业竞争的核心之一。新零售大数据系统作为一种数据驱动的智能化工具，不仅可以帮助企业更好地了解消费者需求和行为，还能够优化运营流程，提升销售效率，实现精准营销。

新零售大数据系统的重要性

新零售大数据系统在整个新零售生态中扮演着至关重要的角色。通过对海量数据的采集、存储、分析和应用，新零售企业可以深度挖掘数据背后的商业洞察，从而优化产品策略、提升用户体验、降低运营成本。

新零售大数据系统的功能

新零售大数据系统主要包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据应用等功能。通过数据采集，系统可以实时获取各类数据源的信息；数据清洗则可以将数据进行去重、清洗、整理，确保数据质量；数据存储会将清洗后的数据进行存储与管理；数据分析是系统的核心，通过数据挖掘、机器学习等技术分析数据，发现规律和洞察；数据应用则将数据分析结果转化为实际应用，为企业决策提供支持。

新零售大数据系统的优势

新零售大数据系统相比传统的数据处理方法具有诸多优势。首先，系统可以实现对海量数据的快速处理，缩短了数据分析的周期；其次，系统可以通过算法不断迭代优化，提高了数据分析的精准度和效率；再者，系统可以实现数据的实时监控和应用，为企业决策提供了及时的支持。

新零售大数据系统的应用案例

• 商品推荐：通过分析用户购买行为和偏好，系统可以为用户推荐个性化的商品，提高购买转化率。
• 库存管理：系统可以根据销售数据和需求预测，优化库存管理，避免过剩或缺货情况。
• 营销定制：通过对用户数据的分析，系统可以制定个性化营销方案，提高营销效果。
• 门店布局：系统可以结合地理信息数据分析，优化门店布局，提升销售额。

新零售大数据系统的发展趋势

未来，新零售大数据系统将会朝着更加智能化、个性化、实时化的方向发展。随着人工智能、物联网等技术的不断进步，新零售大数据系统将会更加智能化，可以更好地预测用户需求、优化产品推荐、提高营销效果。

同时，个性化将成为趋势，新零售大数据系统会根据用户的个性化需求和行为特征进行精准定制，提供更加个性化、精准化的服务。

另外，实时化也是未来的方向之一。新零售大数据系统将实现对数据的实时监控、分析和应用，使企业可以更快速地做出决策，抢占市场先机。

结语

新零售大数据系统作为新零售行业的重要技术工具，对于企业而言意义重大。只有不断提升数据采集、清洗、分析、应用等各个环节的能力，才能更好地发挥大数据系统的潜力，实现企业的持续发展与竞争优势。

八、新零售大数据应用

新零售大数据应用

随着科技的迅速发展和互联网的普及，新零售概念逐渐走入人们的视野，而大数据技术作为支撑新零售发展的重要驱动力之一，也受到了广泛关注。新零售大数据应用已经成为了提升零售业竞争力和客户体验的关键一环。

新零售大数据应用是指零售企业运用大数据技术对各个环节的数据进行收集、分析和挖掘，以实现精细化管理、个性化服务和决策优化的过程。通过大数据技术的支持，零售企业可以更好地了解消费者需求、优化供应链、提升营销效果和增强客户忠诚度。

新零售大数据应用的重要性

1. 提升精细化管理能力

大数据技术可以帮助零售企业实现全面、深入的数据收集和分析，从而实现对库存、销售、顾客行为等方面的精准监控和管理。通过对数据的实时监控和分析，零售企业可以及时发现问题、调整策略，从而提升管理效率和效果。

2. 实现个性化服务

基于大数据分析，零售企业可以更准确地了解客户的需求和偏好，从而针对性地推荐产品、定制营销方案，提供个性化的购物体验。个性化服务不仅可以增加客户满意度，还可以提升销售额和客户忠诚度。

3. 优化决策效果

新零售大数据应用可以为零售企业提供全面、准确的数据支持，帮助企业领导者在决策时更加客观、科学。通过大数据分析，企业可以对市场趋势、竞争动态等方面进行深入了解，制定更加有效的经营策略和决策方案。

新零售大数据应用的案例分析

1. 阿里巴巴

作为新零售的领头羊，阿里巴巴在大数据应用方面做出了许多突破性的尝试和创新。通过淘宝、天猫等电商平台积累的海量数据，阿里巴巴可以精准地了解用户需求，优化商品推荐、个性化服务等方面。

2. 京东

京东借助大数据技术在商品推荐、精准营销、供应链管理等方面取得了显著成效。通过大数据分析，京东可以实现订单预测、库存优化等管理，提升用户体验和企业效益。

3. 美团点评

美团点评在外卖、团购等业务中广泛应用大数据技术，帮助商家实现精准营销和用户推荐。通过对用户行为数据的分析，美团可以为用户提供更加个性化的服务，提升用户黏性和交易量。

新零售大数据应用的未来趋势

随着人工智能、物联网等技术的不断发展和普及，新零售大数据应用将迎来更加广阔的发展空间和机遇。未来，新零售大数据应用可能呈现以下几大趋势：

1. 数据整合与共享

随着零售产业链条的不断延伸，各个环节产生的数据也在迅速增加。未来，数据整合与共享将成为新零售大数据应用的重要方向，通过整合不同数据源的信息，实现更加全面、深入的数据分析和应用。

2. 个性化营销

个性化营销已经成为零售行业的重要趋势，未来将通过大数据技术更加精准地实现。基于用户画像和行为数据的分析，零售企业可以实现定制化的营销策略，提高用户转化率和复购率。

3. 实时决策支持

随着大数据分析技术的不断成熟，未来新零售大数据应用将更加注重实时性和智能性。企业领导者可以通过大数据平台实时监控数据变化，做出更加迅速、准确的决策，提升企业应对市场变化的能力。

总的来说，新零售大数据应用正成为零售行业发展的关键驱动力，通过大数据技术的支持，零售企业可以更好地实现精细化管理、个性化服务和决策优化。未来，随着技术的不断进步和创新，新零售大数据应用将继续发挥重要作用，推动零售业迎接更加智能、便捷的未来。

九、结合一个新零售企业案例,谈谈它所采取的新零售策略有哪些？

自从新零售概念被提出来之后，众多互联网企业和线下零售巨头蜂拥而上，然而真正成功的案例却并不多。

国美可能是启动新零售最早的企业之一，在马云提出新零售概念前后它就开始了雷厉风行的布局，希望借此完成企业转型。然而三年下来，国美的业绩仍然处于下滑空间。即便首倡者阿里，旗下失败或者说尚未成功的企业也比比皆是，银泰、百联、高鑫等线下货场推动新零售转型以来，目前尚未看到明显的效果。

当然新零售典范并非没有，本文就试图分析几个平台的成功之处，供业界借鉴参考。

先锋典型：盒马鲜生胜在精准定位和差异化

说到新零售，我们都很难绕过盒马鲜生。去过盒马鲜生门店的人都知道，那里人气非常旺盛，与传统门店形成了鲜明对比。它是怎么做到的呢?

有人认为，盒马鲜生的低价是吸引用户的杀手锏，网上有不少种草文宣称这里的东西是如何便宜。但实际上，除了开业大促和少数明星导流商品外，盒马鲜生的商品价格并不低，是高于同类市场和超市的。比如有知乎用户就吐槽称，盒马鲜生的皮皮虾平时卖79元一斤，促销卖59元时她觉得拣了便宜开心得不得了。结果偶然到市场发现，皮皮虾平常也只卖35元一斤，而盒马鲜生199元一斤的竹节虾，市场价格甚至只有59元，这才发现原来自己一直买得不便宜。

盒马鲜生之所以能够吸引到大量用户获得成功，除了阿里大品牌的背书之外，我认为主要得益于精准的市场定位和差异化策略。

首先是市场定位精准。我们似乎很难用一个业态来形容盒马鲜生，到底是超市、菜场、餐饮还是电商。如果从市场竞争的角度来看，盒马鲜生的准确定位应为生鲜餐饮综合服务企业，而不是单纯的生鲜零售商。与普通生鲜市场相比，盒马鲜生的产品更加标准化、品牌化，具有品牌优势，卫生环境也更加干净整洁，整体的购物体验出色。与海鲜酒楼比，盒马鲜生现场采购加工的食材新鲜程度更好，标准加工费的收费规则也有一定的价格优势，而且氛围体验相对更轻松，没有拘束感。与超市相比，盒马鲜生通过共享阿里旗下的生鲜供应链，为用户提供更多进口生鲜商品，形成了一定的差异化特色。

其次，盒马鲜生的目标用户人群选择也非常巧妙。传统家庭的菜篮子由老人和主妇掌握，但他们并不是它的目标用户。盒马鲜生锁定的是对价格不敏感、讲究品质和体验的白领一族。他们比较喜欢新潮时尚的事物，盒马鲜生恰恰为他们提供了类似的体验。针对性的选品、线上下单、3公里免费快速配送，都切中了他们的痛点。有用户就坦承，尽管明知商品价格略高，但配送免费、时效快，因此习惯下班前在盒马鲜生下单买菜，到家正好收货做饭。正是类似的用户群体撑起盒马鲜生的业务。

此外，盒马鲜生将线下门店视为流量入口，为APP线上业务引流，从而实现互联网外部效应提高整体效益。只准用APP下单付款、不收现金等一系列看似极不讲理的规定，目的都是为了实现这一目标。盒马鲜生的坪效能高达5万元，正是得益于互联网外部效应带来的线上订单。据悉，盒马鲜生的线上订单占比高达六七成。

作为新零售先锋典型，包括阿里在内的很多公司都认为是新零售业态的胜利。不可否认，新零售技术确实带来了一定的成本降低和体验提升，但正确的定位和差异化策略才是它的关键成功因素。

京东之家：核心竞争优势的延伸

京东之家则是另一个比较成功的新零售案例。

众所周知，京东和阿里一样是电商平台，只能通过线上购买商品。但在京东之家打破了这一定律，用户可以现场体验商品进行现货交易，而价格与京东商城保持一致。不但店里有货的商品可以下单，用户在店内还可以购买京东商城线上商品，选择京东之家取货或送到自己指定地点。新零售贯通线上线下的特点，在京东之家表现得更为充分了。

非常有意思的是，以自营为特色的京东，在京东之家的经营模式上却采取了加盟制。店主投资建设京东之家，京东则提供商品和包括配送、售后、技术、服务培训在内的全体系支持，店主的投资回报是销售京东商品获得的佣金提成。通过吸纳社会资金，京东在有效地分散了经营风险的同时，也达到快速开店、占领市场的目的。

京东之家的主营类目是数码3C和家电，这些本来就是京东具有竞争力的强项业务。由于有京东的品牌效应和供应链优势，京东之家成功地吸引大量的线下用户。其坪效普遍高于同行，据报道称最高超过行业平均水平的7倍，而京东遍布全国的货仓将库存压力减到最小，为投资人带来了较高的回报。不错的回报吸引了更多投资人加盟，2018年京东第三季度财报显示，京东之家和京东专卖店在全国建店数量已经突破1800家，扩张速度非常快。

京东之家的成功是因为新零售业态吗?既对也不对，或者说不完全对。

众所周知，国内电商行业经过了十数年的高速发展，渗透率接近于饱和状态，很难再大幅提高。此外，线上流量成本随着竞争加剧越来越高，据悉现在互联网平均获客成本超过了200元，甚至还高于很多地方的线下成本。而在线下，京东的渠道下沉仍有很大的发展空间，比如说中老年用户群体、四线城市及以下沉市场，这些部分京东尚未覆盖到。因此京东全面向线下发展是必然的选择。

京东之家几乎不会与现有线上业务相冲突，覆盖的是此前难以触及的场景流量，相当于对空白区域市场的扩张。作为线上自营巨头，京东之家在线下市场的布局，是京东集团基于核心竞争优势在线下市场的延伸，这才是京东之家的成功所在。

大大仓：切入空白市场，重构行业、创造新价值

除了盒马鲜生和京东之家外，还发现了一个非常有潜力的新零售项目。目前它刚刚起步尚不能认定成功，但其打法非常独到，值得关注，这个项目就是大大仓。

大大仓是一个新的连锁零售品牌，经营品类以服装为主。其门店面积在300㎡—5000㎡左右，装修风格与普通服饰门店相近，品种和库存都比较充足，可供消费者现场选购。大大仓同时上线了APP，采取的实体+APP的经营模式，类似于京东之家。在其APP上，有更多的商品可供选择，而这些商品并不在门店售卖，线上下单后通过先进的仓储、配送体系送到指定的地点。大大仓的门店和APP是同一套会员体系，用户消费行为均可同步采集，形成完整的大数据。这些大数据在系统进行特征标签、分类整理，并通过建模分析得出相应的消费行为报告，反过来指导选品、定价、促销等运营工作。

如果单单只是以上部分，大大仓并没有什么稀奇，类似打通线上线下关系的新零售项目很多。但大大仓不同之处在是它进入了一个比较特殊的市场——折扣零售市场。

在讨论之前，我们有必要来看看当前国内折扣零售市场的现状。2017年中国零售总额达到36.6万亿元，以美国5%的比例推算，潜在市场规模接近两万亿元，但实际目前可能只有千亿规模。主要是因为国内折扣零售市场非常落后，要么是华而不实、折扣有限的奥特莱斯业态，要么就是缺乏品牌背书的闪购兜货甩卖模式。消费品牌商找不到合适的渠道，又担心现有渠道降价会破坏价格体系，只能剪标低价甩货给贩子，甚至无奈销毁商品以腾空仓库和货架。

大大仓是国内首家专业化折扣零售连锁品牌，与国内外数千家品牌长期合作，以标准化、品牌化的闪购方式授权特价销售尾货。它进入这个空白大市场，至少创造两方面的价值：1、于品牌商而言，特定渠道折扣价处理库存尾货，不会对现有商品的价格体系形成冲击，快速完成尾货处理的同时收回较高的资金;2、于消费者来说，可以在大大仓选购到正品有保障的低价商品。

当年戴尔电脑以其他行业司空见惯的直销模式进军电脑市场，成功地降低了店面租金以外的运营成本，比如仓储成本、库存期降价损失等，以低成本价格为用户创造了更多的价值。戴尔电脑的成功看似平淡无奇，其实是策略创新的典范。

大大仓的策略创新与此类似，它的出现为消费品牌商和消费者两头都创造了新的价值。在国内折扣零售行业，大大仓以连锁品牌的新零售模式展开运营则是一个全新的策略创新。策略创新加上新零售技术支持，只要组织系统和执行力到位，大大仓的成功机率会比一般的新零售项目高得多。像美国的折扣零售巨头TJX一样，大大仓有望抢先以品牌和价格优势占据用户心智，以新零售代表的身份成为未来万亿市场的领先者。

新零售不是万能药，构建核心竞争力最重要

通过盒马鲜生、京东之家和大大仓的案例分析，说明只有在正确的竞争策略下，新零售技术才能帮助企业构建起核心竞争优势，从而取得成功。没有核心竞争力，只有新零售，这样的企业无法赢得用户和市场。有核心竞争力没有新零售，企业可以继续生存一段时间，但未来竞争力可能会削弱。

因此，相关企业应该拥抱新零售技术，因为未来它将是关键存活因素。所谓关键存活因素，就是指在行业生存的基本标配要素。比如说手机银行对于现在的银行业就是关键存活因素之一，提供了该业务未必能在市场获得成功，但没有的话肯定因为无法吸引和留住客户而失败。同理，为了提高作业效率和降低运营成本，同行企业争相采用大数据、智能物联网等新技术时，不跟进的零售企业就会失去原来的竞争优势，很难维持现有市场地位。

不过，企业也不应该盲目依赖于新零售。决定零售商业成败的不是新零售，而是零售企业的效率和成本优势，表现在消费者面前的就是产品和服务能否比同行更好，这些才是核心竞争力的体现。与其盲目推崇新零售空洞的概念和冰冷的技术，倒不如学习盒马鲜生如何精准定位、京东之家如何延伸竞争优势、大大仓如何找到新蓝海进行策略创新。

总之，新零售这一技术革命并不是零售行业的万能药，只有在核心竞争力的基础上结合正确的竞争策略，才能在市场上有更好的表现。

十、新零售发展的三大背景？

新零售发展三大背景：

消费升级：随着中国经济的快速发展，消费者的购买力不断提升，对于消费体验和品质的要求也越来越高。新零售作为一种更加注重消费者体验和消费品质的商业模式，迎合了消费升级的需求。

数字化转型：新零售的发展需要借助数字化技术，如人工智能、物联网、大数据等，实现商业模式的创新和升级。数字化转型是新零售发展的基础和前提，也是未来商业发展的趋势。

供应链优化：新零售的发展需要优化供应链，实现生产、销售、物流等环节的高效协同和整合，降低库存成本和物流成本，提高运营效率和利润。

总的来说，新零售的发展是在消费升级、数字化转型和供应链优化三大背景下的必然趋势，也是未来商业发展的方向。