上篇|細數線下應用場景,解讀線下大數據服務模式智庫

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樓主 2020-10-14 14:56:07
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華為IAP智庫通過梳理線下大數據應用包括:百貨、 共享經濟、 文娛、金融、旅游等多個行業,描繪線下大數據服務鏈條,從選址、SKU、營銷、銷售和整體運營五個主要方面作為入口詳細分析線下大數據如何服務實體經濟數字化經營。 關聯報告 閱讀 下載

Computing Research發布「2015大數據市場評論」,表明2015年沒有將大數據和大數據分析集成到其運營過程的企業比例從33%降到了16%。我國政府非常重視大數據的應用,接連出臺政策推動大數據與實體經濟結合,發揮巨大價值。

近日,智庫發布了《2018線下大數據產業應用研究報告》。在報告中,智庫梳理了線下大數據在百貨、 共享經濟、 文娛、金融、旅游等多個行業的應用,描繪線下大數據服務鏈條,從選址、SKU、營銷、銷售和整體運營五個主要方面,詳細分析線下大數據如何服務實體經濟數字化經營。

選址

選址作為線下實體店落地的第一環節,不僅是商家對于市場定位的選擇,更是制定經營戰略和目標的重要依據。過去實體經濟擁有者對于選址大部分是基于企業經驗,或者追隨市場跟風選擇地址開店?;诰€下大數據為基礎的數字化選址可以為商家完善數字化選址模型和鎖定精確的目標客群區域。通過匹配主要商業維度和用戶標簽,對比可量化的優劣勢指標,為商家提供降本、高效、全面、風險可控的科學選址方案。

以無人設備為例。無人設備是是技術發展衍生的新零售終端,主要切入場景是社區和寫字樓辦公室。中國有10w+的城市社區,怎么選擇受眾群廣的社區進行設備投放,形成市場定位和區域規模布點優勢,選址是關鍵。

目前無人零售設備的方案提供商利用線下數據采集技術,分別對已有門店、目標地址和競對點位進行數據采集,借助數據智能工具提高統計效率,多維度分析客流信息,通過數據對比輔助客戶決策,解決無人零售設備客流轉化率低的問題。智庫預測,通過用戶畫像選址并根據用戶標簽相應的調整進行選品,無人零售設備的客流轉化率至少可以達到現在的兩倍以上。

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