新零售时代如何运用大数据于科学决策的特点

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-07-16 06:02 标签： 科学决策的原则
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大数据：如何运用于科学决策
来源：QQ快报 &责任编辑:小易 &
不知不觉中，苏州农业职业技术学院首期CMO班开始了第六次课，这期系列课程也渐渐进入尾声。而这次课程，我们荣幸的请到了汤灏老师来和我们说一说如何运用大数据进行科学决策。导师介绍汤灏：零点有数数据中心对外合作总经理，复旦大学EMBA；社会科学院产业经济学硕士。丰富的工业企业和零售企业咨询经验；在集团战略、内部管控、品牌战略和营销战略方面有丰富经验。曾就战略管理、品牌管理和营销管理方面，在多个高校、企业、论坛发表演讲。游戏一下课程开始之前，进行了一个扑克对高的游戏，游戏过程中，各组人员齐思广义，都尽可能得让自己组搭得更高。通过游戏，汤灏老师介绍了金字塔原理和MECE。什么是金字塔原理在明确最终目标后，将目标不断自上而下进行分解。通过扑克堆高的游戏来分析，最终目标是要将扑克堆到最高，首先我们要考虑的是堆高方式，其次是人员分工，同时我们也要时刻关注对手情况。其中堆高方式的选择，我们又可以继续划分，要考虑结构稳定和保证每层都是水平的。什么是MECEMECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）即“相互独立，完全穷尽”。在考虑问题、分析问题时，我们要尽所能穷尽所有情况。科学决策尽可能完整的信息深度解读信息，要多问为什么用先进的科学工具企业决策1、战略决策：不同规模的公司进行战略决策间隔年数不同，初创型公司1~2年，中型公司3~5年，大型公司9~10年。2、运营管理决策3、市场与销售决策：市场与销售对于公司来说，就是一线，那么为了更好的了解客户需求，可以通过零售监测的方式来进行一个数据统计，以及后期的分析，再决策。4、产品5、客户注：在做决策过程中，使用金字塔原理和MECE原则后，我们可以用矩阵将前所有情况进行一个划分和汇总，这样分析会更加直观清晰。什么是大数据小编认为，数据就是信息，什么都可以说成是数据。汤老师总结了大数据的3大特点：大数据很大（数目上）、大数据是动态的（实时更新）和专业工具处理（日常所用的Excel最多处理2万条）。1生活中的大数据股票：通过大数据分析，了解股票走势，再进行买卖。网上购物：当我们有过购买记录后，同时会有相关产品推荐，这是由其他消费者消费记录，形成大数据，分析后的一个定向推荐。影视行业：通过大数据分析影迷对题材偏好，来制作影片。2利用运营数据解决现有布局问题1、公共事务领域各个国家警察通过大数据再结合地震余波定理进行分析，通常会解决很多大案要案。2、商业领域在商业领域中，有大数据分析，而暗销也是依据大数据，是每一位消费者标签化后，进行的定向广告投放销售。在这里面，我们也是要考虑到决策算法和关联分析（环境不同，情况也会有所不同）。3、文本分析大数据是可以对文本文件进行处理，从而分析。新零售时代已来新零售的趋势：以消费者体验为中心，是要全域营销的。新零售前端：核心要素是场景、消费者和商品，在不同的时代，这三个要素都是存在的，只是比重不同。新零售中端：营销、市场（通过广告和消费者进行沟通，如今更注重交互）、流通链和生产模式。新零售后端：云、网、端技术通过传感器和物联网来提升门店的消费体验、人工智能、通过人脸识别和热力图来分析客户行为以此来判断产品是否吸引客户、室内格局设计是否合理等等。3数据指导门店对于店内商品的优化选型和陈列调整通过销售指数和客流指数分析我们将商店分为四类：低调店面、热门店面、淘汰店面和改进店面。通过大数据分析，将商品氛围花瓶商品、热门商品和低调商品。QA&Q1:如何调研数据？A1:调研方式其实有很多，比如定量分析，根据不同的内容，抽样不同，采用的方式也有差异；定性分析则是需要和批发商等人面对面进行一个访谈，更深入的了解他的需求；还有就是邀请知名人士、研究员、公司负责人、消费者等相聚一堂进行创想。所以如何获取调研数据以及调研方法需要根据不同项目需求来定的。Q2:对农业有深入了解么？如何看待有机餐厅？A2:只是投资朋友的农场，就目前来说农业并不是看市场而是看销售的。对于生态农业目前只能做到小规模，而有机农业还是有可能大规模生产。至于有机餐厅，第一要素不是原材料而是口味。Q3:在一、二线城市，景观设计怎么样？A3:从全国整体情况来看，国内做的略微粗糙，和日本、欧美比差距很大，国内其实哪里都是机会，哪里也都没有机会。其实开发商很关注景观设计，可以考虑房地产公司做一做。文字：小敏编辑：李樱审核：黑苹果青年自媒体部
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辰智：餐饮进入新零售时代 商家如何用大数据变革生意？
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【应用】大数据和新零售
大数据和新零售可以说是当下最热的词汇，但他们怎么来的？有什么关系？会怎样发展，我们一起来了解一下。
什么是大数据
大家听到大数据一词似乎觉得是一个新的概念，但其实三十年前，“大数据”的概念就被提了出来，在各种统计论文里贮存至发霉。大数据时代最大的作用就是原来复杂而繁琐的统计方法被逐渐淘汰，生活中需要的所有信息我们都可以在大数据中得到。
而且大数据得到的结论更可靠、更透明、也更多样化，比之数量，更具特性。有了这些数据，即使有些问题我们现在不关心，但在未来的任意时刻，我们也能随时调取这些数据，用以研究任何想知道的事情。数据就此得到了沉淀。
那么这些数据从哪里来呢？这就牵扯到大数据的三个时代。
第一个时代，简单来说就只是数据源比原来多了。
大数据的第二个时代，就是互联网+大数据的时代。
大数据的第三个时代，叫做物联网（IoT）+大数据的时代。在这个时代，不仅仅人们的行为会产生数据，就连我们周围的物品，都可以用来产生和收集数据。在这个时代，任何物品装上传感和传送装置，都可以成为数据的收集器，这也就是新零售时代即将实现的。
新零售要解决的问题
假设早上你从家步行至地铁，忽然想起明天是结婚纪念日。途中路经了一家礼品店店，你在外面看了一下，便被其中一个橱窗里的一个礼物吸引了。你走进店里，看了多种礼品，但不是价格太贵，就是不知道丈夫妻子会不会喜欢。结果，因为赶时间上班的关系，你没能买上心仪的礼物。
坐地铁去公司的途中，你还是不甘心，于是用手机淘宝又搜了一下，期望可以找到早上看到的心仪款式。可惜，你真的不知道该如何形容那件礼物是什么样子，于是你不得不重新花时间利用关键词搜索一下碰碰运气。结果，你如大海捞针一般毫无收获！
从礼品店的角度来看，肯定也想了解这些信息：每天都有什么人在店外经过？进店的顾客是熟客还是新客户？他们有什么喜好？他们是受什么的吸引进店的？他们有没有明确的需要，在店内看过什么，又买了什么？店员如何知道要不要推荐什么给这位顾客？即使顾客没有当场购物，有没有可能在其他渠道重新唤起他的需求？这些一直以来都是零售业梦寐以求想要解决的问题！
在2016 年年底，亚马逊在西雅图开了一家“智能”超市。在里面，顾客不必在收银台排队结账，只要拿着商品走出店门，传感器便会探测出顾客选取了什么商品，从而自动地从顾客的账户上扣费。这个标志性事件都已显现出，科技的发展已经给予了这个时代一个全新的机遇，人们的购物活动会变得越来越便捷。
倘若人脸识别技术能够普及，大量线上线下的消费者活动行为被大量收集和打通。零售商和消费者开始从应用中感知到当人（消费者）、货（商品）、场（渠道）这三种数据的高度连接所产生的“大数据”及洞察力，而这意味着更贴心的服务和更多商机。
大数据与新零售
新零售时代，大数据和新技术将赋能供应链升级，由消费者定义业务能力和数字技术，基于数据赋能全域商业获取长续竞争优势，通过场景、互动、连接、体验来提高品牌黏性，创造新客群、新需求和新服务。
阿里京东都在强调数据，作为平台的双方想要拿到数据最重要的就是连接更多品牌方，将对方线上和线下数据直接收入囊中。
唯一能确定的是，大数据恰恰是做新零售的核心法宝。
零售业态虽然一直在变化，但其不变的本质才是我们在战略层面需要去关注的。关注效率与体验的优化，寻求科技的赋能，是大家最需要关注的东西。
实际存在的阻碍
人工智能是否真的能达到，以及什么时候可以达到“读心”的水平尚不可知。虽然alpha go称霸棋坛，但围棋毕竟是一项具有明确规则的体育运动，和现实生活的复杂程度不可同日而语。很多人脑能够完成的运算，目前的程序都做不到。
涉及到新的理念或者新的技术的公司，其融资的稳定性和安全性都是至关重要的。在新的技术或者新的商业模式能创造稳定的现金流和足够的利润前，如何保证企业的现金流不出现断裂？
大数据也好、人工智能也罢，其核心是信息的获取与处理。那么信息安全如何保证？商家收集了消费者某些私密信息，如何确保不会泄露？又如何监管相应的信息在合理合法的范围内被使用？
没有良好的信息安全保证，大数据和人工智能的发展将会受到制约。即使届时相关技术已经成型，但可能很难将技术进行推广和应用。举例来说，在今年7月29日黑客通过网页漏洞攻击美国的信用体系三大核心公司中的Equifax的数据库，窃取了1.43亿人的信息，包括SSN、生日、地址及驾照号。
如何更好地满足消费者的需求？会不会未来的各种“无人”其实并不是消费者真正需要的？缺少了最本质人与人之前的交流，是否让享受购物过程的人丢失了原有的购物温度？
谁掌握“大数据”，谁就拥有了未来
数据行业一直秉承着一个理念：在“假设数据都是可获取的”基础上，思考问题。随着整个社会数据化程度的进一步加深，以及人与物之间的高度互联，以前很多信息的盲点被快速解开。由不同领域积累下的数据形成的“大数据”渐露端倪，这其实是一个数据从量变到质变的过程。这一“大数据”具有无限潜能，足以让人工智能催生各种智能场景，这只是零售的一个开始。

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