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传统零售业的现状

客户信息复杂

客户信息来源多

客户信息不健全

客户信息失真

仓储管理复杂

大量多级仓库

各门店大量积货

渠道与仓库间货物调拨慢

销售渠道复杂

遍布各地的直营店、加盟店

电子商城:天猫、京东

自建等线上,线下并存

消费体验差

无法快速找到所需商品

门店结账排队时间长

线上购物收货期长

空间利用差

区于划分随意,位置安排随意

货架与商品摆放缺乏关联

营销策略差

所有人群统一营销,效果未知

营销活动难以同步进行

营销手段少:打广告、发传单等

有门店缺客流

有客流不转化

有会员难互动

商品属性难识别

商品定价较随意

商品库存无逻辑

场地价值难估算

业务场景无创新

智慧门店解决方案
智慧门店的目的是打通人(顾客群体)、货(销售的商品)、场(门店等实际的场地)三者之间的孤岛,使之相互链接,融合,对于经营者来说形成一个完整统一的视图

业务架构

系统架构

业务应用

精准营销

统一营销

经营分析

会员服务

数据服务

位置信息

用户行为

用户生物信息

知识图谱

硬件服务

数据服务盒子

摄像头

电子价签

语音助手

以消费者体验为中心,融合人货场

1.潜客营销,引新增收

圈定潜客特征分析制订策略营销触达

挖掘并圈定潜在客户群体,分析群体特征,形成客群画像,制订针对客群的营销策略,以吸引潜客入店;针对老客户(会员),可分析老客户群体的特征,形成会员精准画像,制订针对会员的营销策略,以促进会员复购,提升客户消费。

2. 客户数据分析

到店客户数据分析单店到店人物画像分析单店消费顾客数据分析会员识别与分析

统计客户到店次数、商品前停留时间等数据,分析其消费习惯、消费总额、消费明细等,做到单店任务画像分析与单点消费顾客数据分析。针对会员做到会员的识别,到店时间、到店频率、购物情况等会员特征的分析,以提升会员的品牌忠诚度。

3. 消费者人群管理

消费者标签人群分类/聚类人群特征

线上用户行为数据反哺线下,输出广泛的基础属性标签,如基础人口特征、媒体爱好、消费爱好、地理分布等特征;输出垂直行业标签,如衣服、美妆、商超、数码等特征。结合CRM系统、各种活动的用户数据、门店客流数据等,形成人群库。以人为维度进行数据结构的组织,将客户分类成相关的群体。

1.智能分析

通过信息获取、差异分析,获得竞品在各方面的口碑差异和销量差异。

从电商和社交媒体中搜集商品的评价和价格信息,或者仅从自身的销售系统中获得相关数据。然后全方位对比每一组竞品品牌和型号在各方面的口碑差异、销量差异。

2. 智能定价

分析每一种商品的价格和销量关系,智能进行统一定价和个性定价。

分析每一种商品的价格与销量、季节、门店位置、消费群体之间的关系,智能定价,可以做到统一定价和个性定价。统一定价:在全渠道统一活动(如双11)时,统一活动定价,快速响应调整。个性定价:根据某些商品在各个门店的销售情况,有针对性的进行个性定价、调价、打折,以提升销量。

3. 智能选购

智能分析每一类功能、每一类产品下最畅销最受好评的商品。

智能分析每一类产品、每一类功能下最畅销最受好评的商品,结合会员的喜好及购物历史,智能向会员推荐商品。

1. 门店配套设施和服务

数据服务盒子+数据服务摄像头+人脸识别电子价签+智能定价语音助手+知识图谱销售分析,空间价值计算

洞察周围人群客流,获取客群画像;对进店顾客、会员、购物行为、位置痕迹等识别,与顾客智能互动,指引门店区域,引导会员注册,并刷脸结账。还可对商品销售进行分析,智能定价,快速调价,并针对商品、货架、区域提供优化建议。

2. 新店大数据选址

指定自选区客流分析人群分析周边分析

洞察自选区的人流热力变化,自选区人群画像及来源去向。自选区周边设施配套情况。最终针对圈定的区域给出最佳开店位置建议和指导。

方案优势
为您提供新零售解决方案定制,更低成本更高效的开发,助力品牌业务持续增长线

线上线下结合,创新消费体验

利用线上数据反哺线下,支持到店到家的全新消费体验场景,优化购物环节,有效提升顾客消费体验。

精准营销,提高转化率

利用互联网和云计算时代的技术红利,实现基于用户数据的精准营销,提高新用户转化率,提升老用户复购率。

数据运营,提高运营效率

利用大数据分析,把原来粗放经营思路转变为精细化管理模式,利用数据实现智慧化管理,提升运营效率。

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