实体商业转型的关键就是做好“新零售”

2019-09-29 1454

    实体商业转型的关键:第一步就是做好“新零售”

    在地图上“下围棋”,它是“新零售”的第一步在互联网袭击全球的形势下,“线上双11,线下双12”的口号已深入人心,大家纷纷带上手机走进商场超市,继续剁手之旅,这也让我们不得不提到马云一再强调的“新零售”概念。

    新零售,即企业以互联网为依托,通过运用大数据、人工智能等先进技术手段,对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造,进而重塑业态结构与生态圈,并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式 。

    实体商业的创新,包括而不限于升级产品与服务的“内循环”;它的原始内涵是让数据贯穿商业的“从零到一”:将整体商业活动作为研究对象,以数据作为驱动,综合影响因素,对商业网络进行精准布局,并为后期的定位、营销、运营、物流、维护升级等一系列商业行为构建基础系统。如果要打一个比方的话,当属围棋最为贴切:每一招看似闲庭信步,实则运筹帷幄于千里之外,而这里的“千里”,不仅指空间,更含有时间的维度,讲求“天时、地利、人和”。

    天时:巧妙结合城市整体规划与经济大数据,

    宏观构建商业网络。

    商业建筑的选址不仅需要顺应城市总体发展趋势,如果将城市规划、经济发展的时空变迁因素涵盖在商业网络整体构建的环节内,将创造持续性发展与长效收益。

    超擎支持城市规划数据与现有商业模拟网点位置地图的快速交互呈现,验证布局的准确性与可发展性;支持接入智能算法模型对时空数据进行预演计算,为决策者提供可持续发展的参考依据。


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    商业网络与城市整体规划交互呈现分析示意

    另一方面,运用经济大数据进行地理化、时空化与图表化的综合呈现,可为商业网点的未来发展规划提供直观的数据可视化分析基础。

    地利:内外交互,数据驱动,精细化全盘布局

    。

    除了对商业网络的宏观构建,单个网点选址的合理性、科学性,依然需要数据作为驱动,进行深入、细致的布局。

    超擎支持以地图可视化形式,全盘展现零售连锁/营业网点的地理分布、销售数据、管辖机构信息、周边环境等数据;支持用户自助编辑、管理与信息维护。

    在该案例中,超擎支持系统开发者,将管理者视角置于地理可视化环境中,以全局观对网点选址进行“棋盘式”的操控:

    时空大数据可视化助力捕捉商业布局的“热点”与“漏点”。


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    根据客户自身网点的分布密度,或影响因素(营业额、销售指数等)的高低,自动生成热力图,通过颜色深浅展现商业态势,并自动计算关键需求指数,帮助管理者科学配置相应的网点资源。

    支持根据网点/中心点的位置及周边阻隔情况,自动生成3公里、5公里辐射圈,高效提升商业网络的覆盖程度。


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    Tips:运用超擎时空Studio的专题图模板,零基础用户也能快速构建属于自己的商业网络地图;支持行业开发者进行地理可视化商业应用(包括移动端的)快速构建与开发。

    区域规划的精准战略布局。系统开发者可接入策略算法模型,通过超擎对时空数据的快速分析能力,自动生成经济区域(商圈、生活区、工业区等),呈现规划区域内的客户数量、客户密度、客户性质、竞品网点等关键统计数据,并联动生成区域拟建网点位置规划,形成相互呼应、周密安排的区域布局。


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    全方位信息洞察,智能选址。超擎对时空数据的分析能力,支持系统基于客源特征、商业密集程度、交通状况等因素,自动生成拟新建地址;管理者可结合周边资源调查进行人工研判,选择重点关注评估指数(如是否交通要道、是否匹配商品定位等因素),形成精准的综合选址决策。


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    同时,系统支持管理者对拟建网点的周边资源进行快速、全面的调查了解:

    · 准确展现附近网点的密集度,并标注距离;· 网点辐射范围内的客户质量、客户性质,以及与经济区的距离;· 周边竞品网点布局态势。


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    超擎支持开发者建立将数据智能初选与人工综合研判有机结合的选址系统,增加选址的科学性与人性化;开发者也可以将智能算法模型加入系统中,形成更为自动化、精准的高效选址系统人和:时空热力图演绎动态行为数据,构建特色营销服务与运营场景。

    结合通勤人群的轨迹数据,分析途经网点周边的客群特征、消费习惯,营造消费场景,将网点周边的广告投放也纳入场景中,整体提升用户体验;


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超擎支持对任意选择范围内的动态位置数据进行动态分析,呈现其客群特征及构成比例? 超擎支持开发者或商业品牌建立起带有服务地图的功能的应用,与选址分析系统联动,将收集到的用户数据进行循环分析利用,支持商业升级;


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超擎支持移动端对时空大数据的快速呈现与分析? 对网点周边的人群在不同时段轨迹的热力图实时呈现,能够对不同位置网点的备货、人力资源配置、物流配送,形成科学的资源配比;? 超擎支持动态时空数据加入智能算法模型,不仅能够生成具有预测性的选址推荐,更能将拟建新址周边的静态居住密度与动态人流数据进行比例分析,为网点建造规模、人员投入、销售预期,提供优化建议。


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