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    随着互联网电商的发展,颠覆了人们的传统消费方式,线下消费品零售受到了一定的冲击,根据国家公布的相关数据显示,目前线上消费行为在总体消费中所占的比例仍不足20%,而线下消费每年平均能够占到80%左右的份额。同时,在人工智能趋势,无人值守零售店、智能营销等应用技术逐步完善下,线下零售商超已在悄然变革。


    智慧商超发展的机遇与挑战


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    炫生活智慧商超大数据解决方案


    帮助商超企业聚合支付、聚合用户、聚合数据,同时利用大数据、人工智能等技术搜集和分析会员发生的消费及行为,打通会员体系和营销体系,形成会员的全方位的画像标签与营销策略,为商家提供会员洞察、会员决策、会员智能营销等大数据服务,提升线下门店的服务水平与产品质量,提升用户的体验。


    炫生活智慧商超大数据解决方案核心要点如下:


    1、基于数据领域最主流的三大开源基础技术架构Hadoop、Spark以及Storm,构建高效弹性的大数据分析中心架构。满足批量数据存储与计算处理、实时数据在线存储与计算处理为一体的大数据分析平台要求,实现高并发、高可用的大数据离线与实时计算架构,同时具备可靠性、易用性、安全性、开放性等一系列的特点。


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    2、聚合支付、聚合用户、聚合数据。聚合用户信息、商品信息、用户消费信息、用户行为信息等结构化、半结构化及非结构化的海量用户数据,形成大数据数据资产,为形成会员的全方位的画像标签与营销策略,为商家提供会员洞察、会员决策、会员智能营销等大数据服务奠定了基础。

                                                                                                                                                                                     

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    3、会员画像标签体系的构建。对会员的基础资料、消费能力、行为偏好、购物偏好、客户服务、算法挖掘等进行归纳、分析和推理,最终提炼出的定性描述(如:重要价值会员、重要发展会员、重要挽留会员等)。


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    4、基于会员画像标签体系的精准营销应用。精准营销的目标:为商家找到合适的会员,为会员找到合适的商家。基于会员画像标签体系功能,通过不断完善精准匹配过程,逐步实现精准营销的自动化、智能化。


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    5、营销效果评估与分析。效果评估与分析包括:营销前、营销中和营销后。评估方法包括前后比较法、投入产出比较法、沙盘推演法等。同时注意设置评估与分析的周期,保证效果评估与分析的合理。 最后通过营销效果,提高转化,找寻优质资源,调整营销投放策略, 提高转化与ROI,形成全方位的营销流程闭环。


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