零售行业大数据解决方案   

市场背景

随着互联网、移动互联网的飞速发展，以及电子商务的异军突起，颠覆了人们传统的消费观念，使得零售业的发展遇到了前所未有的挑战。2017年，当中国电商企业再度创造日销售额新高时，大洋彼岸的美国零售业正遭遇寒冬。据美国“商业内幕”网站报道，全美有6400多家商店即将歇业。曾经的美国商业灯塔——大型购物中心，正在以惊人的速度关闭。

在互联网+大数据时代，零售业有更多机会与用户接触，包括传统的线下交易、官网、APP、微信等诸多渠道，让企业有机会更全面的了解用户，了解用户的需求与偏好，将成为零售企业运营的核心，通过大数据技术采集与分析用户行为模式与特征，为客户提供个性化的体验和服务，将“被动销售”的零售模式转变为“主动发现用户需求”的模式。

因此，中国零售业已进入大数据时代，如何能够充分利用大数据、人工智能技术了解用户、提升企业竞争力和管理决策的准确性是所有零售企业面临的重大挑战与机遇。

通解决方案

零售行业大数据解决方案，从用户数据整合、用户画像分析、智慧营销三个方面，助力零售企业进入大数据决策时代。

用户数据整合

互联网飞速发展的今天，如何获得数据是企业数字化运营的第一步。零售行业因场景多、情况复杂，在数据收集方面有一定难度。

零售业大数据解决方案，整合企业各个渠道数据资源，让数据相互连通，去除信息孤岛。聚合用户搜索行为、上网环境、购物消费、使用情景、行业交易等时时动态数据，获得人群标签和广告模型。

多渠道对接

整合内部数据池、电商平台、搜索引擎、物流配送、网盟、共有数据云等多渠道数据资源；

跨屏对接

基于cookie和账号体系的跨屏追踪技术，可跨平台、跨应用、跨设备，包含互联网电视、穿戴设备、智慧家电等；

多类别对接

对接多个行业，例如汽车、金融、教育、房产、电商等。

用户画像分析

面对不同来源，不同类型的海量数据，如何对其进行分析整理，从杂乱无章的数据堆砌，转化成可阅读、可分析的数据报告，识别潜在用户，是大数据时代零售行业必须面对的问题。

零售业大数据解决方案，采用第二代基于cookie的人群分析模型，将过去30天内活跃的cookie人群进行实时数据更新与分析，进行数据拉通，利用商场内客流分析、客户来源分析，构建完整标签体系和用户画像。

基础属性：性别、年龄、学历、行业；

环境属性：城市、地点、上网时间；

媒体属性：浏览媒体、浏览内容；

消费属性：消费水平、消费频次、消费心态；

行为属性：搜索品牌、搜索产品；

心理标签：智能语义分析浏览内容、媒体的关注点，网页热力图；

时空标签：细分区域，识别市中心、高新产业区等地域；

兴趣标签：归类整理20大类，350万个兴趣点；

终端来源：操作系统、浏览器。

智慧营销

大数据时代，消费者正处在一个信息爆炸的环境。用户通过网络媒体、社交平台等方式彼此沟通，获得大量商品信息，消除了用户与零售商信息不对称的情况，传统零售模式已不再适应社会的发展，零售企业也需要数字化转型。

零售业大数据解决方案，针对门店顾客流量智慧运营，从客户识别，智能导流，精准引流，会员拉新，沉睡会员激活，流量金融变现等角度切入，设计完成一整套的分析模型与体系。

零售业大数据解决方案，利用人群定位子系统，根据用户的浏览特征、历史浏览、广告互动、时间地域等信息，通过权重评估更新入库，建立科学系统的人群标签，进行广告投放，对精准营销提供有效支持。

价值与收益

作为国内领先的整合式、一站式IT技术服务商，为零售行业企业提供最前沿的大数据分析解决方案。通过深入分析企业用户特征，以精准的用户画像为基础，帮助企业维护已有客户，挖掘潜在客户，全面发挥数据资产价值。同时深度结合用户需求和企业特点，突破传统零售企业限制，向互联网营销转型，制定运营战略，实现精准营销，助力零售企业进入数据决策时代。