新零售行业数据中台解决方案

为传统/互联网零售企业进行「科技+数据」赋能。帮助企业实现以客户体验为中心,以数据驱动为引擎,最大程度的提升零售运转效率。助力企业实现消费方式逆向牵引生产变革,优化资产配置,重塑价值链,孵化新零售场景。

行业现状

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运营渠道碎片化

新时代的消费者自主、精明,基于自身需求在各种渠道和触点间转换和选择最优解,各渠道平台上的碎片式信息加大了企业对数据分析的难度。

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领域繁多,大数据启动时机难测

零售行业规模跨度大,垂直领域较多。特性偏重业务和云上轻量化IT资产,大数据团队建设重要但不紧急。何时、以多大的程度来拥抱大数据技术长期处于讨论之中。

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立足数据,回归本质

新零售在「人货场」向上优化供应链,向下优化零售触点。在设计、制造、供应、经销商(1级、2级),消费者各个环节中做用数据来进行贯穿和融合,回归让消费者的购物更加简单这个原点。线上/线下只是手段不是目的。

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零售行业的“新”技术

技术升级、行业大数据浪潮,推进O2O模型进入新的演化,行业趋势早已越过线上、线下的二维划分。多源异构数据采集、机器学习模型分析,精准营销等等将会是区分零售新旧的界限,更多的销售模式会被技术催生。

体系架构

应用场景

全渠道营销

全渠道营销

充分利用数字新媒介开展业务和触点布局,在各个渠道采用用户推荐,热点话题营销等多样的数字化营销手段。

客户体验全流程管理

客户体验全流程管理

通过埋点、实时数据,线上线下异构数据采集,全量及全维度的捕获用户行为,通过量化指标来实时优化用户体验。

数字供应链管理

数字供应链管理

通过数据融合来打通采购系统、业务系统数据、运营数据和销售数据系统数据,整合并治理后通过统一数据服务来反馈业务系统。

方案优势

立足生态,拥抱中台

背靠DataOps方法论,承袭硅谷增长心法,立足于云原生,夯实企业级安全和稳定,标准化输出中台能力,帮助企业演绎数据驱动的新篇章。

大数据平台能力

提供了大数据收集,储存,分析,数据服务,可视化的一站式平台,帮助客户掌握大数据核心能力,利用大数据分析不断迭代自身商业模式。

多渠道数据汇聚和治理

以数为始,快捷方便的批量/实时采集企业所需要的第一、二,三方数据,分阶段完成数据治理的核心任务,以实际需求迭代治理,避免陷入过度治理的泥潭。

轻量启动,开箱即用

标准化产品,针对已经拥有云上IT资产的客户,无需额外团队进行实施,点击安装即可把数据驱动平台和现有业务系统对接,开始数据融合、分析、服务和回馈业务应用。

模型先行,逐步迭代

跳过繁琐的顶层设计,从某一个业务痛点开始,以通用模型为起点进行修改,流水线即搭即用,共享成果简单方便,以成果为导向以经验辐射为路径,逐步优化整体数据驱动的实践和理论。

安全稳定

提供全程操作审计和监控;用户安全组配置;统一授权/验证,满足企业核心数据的安全诉求,避免数据资产泄露,保障安全与可用性。

接入流程

1

咨询方案

2

确定功能清单

3

测试部署集成环境

4

标准发布

5

应用设施

6

数据治理

7

模型开发

轻松玩转大数据

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