2018-12-18毅耘科技2435

毅耘科技浅谈新零售未来格局

　　对于新零售业态，商城新零售平台网站建设最核心的一个特征就是打通了线下和线上，这样带来的直接结果就是，新零售业态可以采集到的数据更多。传统零售商在数据方面一直不够重视，一位在零售领域从事多年的高管曾这样表达：“这些数据看上去并没有什么用处，特别是北上广一线城市，店面覆盖的3公里范围，人员流动性比较大，另外有些人的消费习惯你很难去改变。”实际上这也是大部分传统零售人的思维，我们可以把它看作是经验思维，比如货架怎么摆放，商品怎么选择、动线怎么设计。但对于新零售业态，在数字化经营思路下，这些数据并非如想象中那么无迹可寻。

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　　在传统零售店面，商品完全依赖供应链以及价格体系，促销活动做了很多，究竟是谁买的单却很难清楚，包括店面的消费动线设计也是完全以货为中心，消费者在厨具摊位买完咖啡壶，还要跑到食品区去购买咖啡。此外，诸如天气等社会公共信息等，其对于到店客流的影响也会十分显著，传统零售商仅仅通过销售数据是很难捕捉到消费者的行为变化，知其然并不知其所以然。换做新零售，基于消费者为中心的业态，新零售大数据系统平台制作可以借助门店的wifi探针，蓝牙感知技术，可以自动识别他们的手机或者其他联网设备获得数据，可以在不惊扰客户的情况下，调取其资讯并快速提醒前台导购或服务人员。消费者在哪些货架停留了多久、经历怎样的动线，这些数据对于店面的反向管理都起到至关重要的作用，直接影响了店面的仓储管理、买点捕捉硬件设备的位置。“让大数据系统新零售行业变得更智能”，是零售行业的发展方向。

　　一．2000年以前，互联网发展初期的数据，以结构化文本为主的粗颗粒度数据，以天为单位响应时间，数据结构也十分单一；

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　　进入到2000年以后，互联网、web飞速发展，真正意义上的结构型数据开始出现，特别是随着社交媒体发展，多元化的数据包括文本、音频、视频，小颗粒度的数据呈现爆发式增长；

　　二．在2008年以后，移动互联网时代又将数据推向更高的维度，传感器、GPS等便携设备的出现，数据开始以秒为响应单位，数据量达到PB级别，这也催生了大数据生态圈Hadoop这种分布式处理的软件框架。而随着更多的实体零售走向互联网产业升级，数据的体量将更加庞大，颗粒度也将更细小，更先进的算法逻辑，更强大的处理能力成为行业所需。

　　三．去年亚马逊推出Amazon Go，利用了机器视觉智能识别技术，了解到视觉识别技术的难点在于独特的算法，目前比较成熟的公司除了基础的算法外，还辅助引入了其他黑科技，不仅关注商品本身，同时也对其他关联信息进行分析，如对消费者正购买的动作予以关注，同步进行体态计算，很大程度提升了识别的精准度。

本文标题：毅耘科技浅谈新零售未来格局

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