新零售為何會快速崛起？大數據技術早已融入我們的生活……

2018年是新零售業爆發的一年。我相信每個人都有同樣的感受。便利店比以前多了。它們幾乎隨處可見。他們還覺得一兩個月沒去過超市。有時他們會在街上看到新的零售模式。

對于零售企業來說，其核心競爭力在于“增加銷售量，控制成本”，即開源和節流。新零售企業的發展得益于越來越多的新技術的應用，以及新技術在開源和節流領域的不斷應用。以下是大數據和人工智能在新零售業中的一些主要應用方向。

一、運營方面

1、會員管理

會員經營是新零售企業的一項重要工作，做好會員經營的前提是有效認識會員，會員經營是以會員標簽為基礎的。

會員標簽有基本標簽和高級標簽。通過建立算法模型，計算出高層次標簽。使用的主要算法模型有：

• 成員分組，包括值分組、行為分組、生命周期分組等。
• 會員流失預警，從結果中篩選出流失或睡眠的會員，并通過流失恢復、睡眠覺醒等活動策略激活這些會員；
• 會員偏好評價，包括購物偏好、類別偏好、品牌偏好、價格偏好、購買時間偏好等。
• 預測購買趨勢，預測會員未來購買單一產品或類別的可能性，可以用來篩選特定商品的潛在目標客戶。
• 預測成員的到達時間和下次到達或購買時間。可用于VIP提醒會員來店。
• 重復購買預測用于分析會員是否定期重復購買單個商品或類別，然后確定會員下次來商店購買的時間和可能購買的商品。
• 高忠誠度、高忠誠度的會員是企業中需要保持的高質量會員。
• 成員穩定性反映了成員消費行為的穩定性，需要保持成員不穩定。
• 成員的購買力包括整體購買力和單一類別的購買力（即他們傾向于購買的價格）；

2、活動吸引粉絲

在開展促銷活動時，除了仔細設計活動外，我們還需要確定目標受眾。此時，有必要將內部和外部數據結合起來，以準確地描述構件，形成一個多維、深層次和精細的標簽系統。

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3、線上運營模式

新零售的一個特點是線上和線下集成、在線客戶訪問、線下購物體驗、在線優惠券、線下商店折扣、在線訂單、線下提取。在線、新零售企業一般都會有微信公眾號、微信群（如新興社區營銷）、在線商城（小程序、APP、自建商城等）、第三方生活服務平臺（如美團、餓了么）以及其他渠道和工具。

4、商品推薦機制

根據會員的基本屬性、消費、瀏覽、搜索、活動參與等信息，分析用戶的消費偏好，在不同的場景和時間，向會員推薦合適的產品。

例如，當會員瀏覽圣誕帽的詳情頁面時，可以向他們推薦圣誕樹、圣誕絲襪、圣誕蘋果和其他與圣誕節相關的產品。當成員進入購物車頁面且購物車中已經有嬰兒奶粉時，他們可以向他們推薦嬰兒產品（如奶嘴、奶瓶等）。

5、網站優化

對于網上商城，我們可以通過掩埋點獲取每個會員/訪客的詳細頁面瀏覽數據。根據這些數據，我們可以知道成員/訪問者從哪個頁面進入，中間看到哪些頁面，停留、瀏覽、單擊或收集的時間，以及最后從哪個頁面跳出。基于這些數據，可以進行漏斗分析或瀏覽軌跡分析，分析網站中一些關鍵路徑的轉化率，確定整個流程的設計是否合理，每一步的優缺點，是否有優化空間，并不斷優化頁面。e設計以增強用戶體驗。

二、商品選擇/采購

1、智慧的選擇

在新的零售時代，選擇是非常重要的！由于新零售店在網上和線下基本實現了相同的價格，因此，可以利用爬蟲技術獲取商店所在的同一行業圈的競爭信息，包括商品名稱、品牌、產地、屬性、價格、銷售量、活動等。根據這些信息，我們可以知道：

• 目前競爭產品的類別結構和分布是什么？每種商品銷售多少種？
• 哪些商品賣得好，它們的特點是什么？（側面反映了商圈人士的購物偏好。）
• “我也有他”是什么商品？找出最相似的競爭對手與在商店銷售的貨物。看看目前這些商品的價格是否低于自己的價格，要低多少？
• 哪些商品剛投放市場，哪些已下架？
  同時，結合商業圈客流的屬性和人群利益的變化特點，智能選擇可以提供有效的品類建議、單一產品建議和動態定價支持，幫助商品或采購部門決定銷售什么、不銷售什么。賣多少，賣多少。

2、精確定價

根據大數據和算法，動態定價策略是對商品進行智能定價。以價格為軸心，以商品價格彈性為基礎，結合市場競爭環境，為商品量身定制最適合的競爭動態定價策略。