2023零售数据中台通关指南.docx

零售数据中台通关指南目录综述篇：数据中台成为企业增长的刚需4策略篇1：消费者运营是什么？解读产品QUiCkAUdienCe14策略篇2：货品运营怎么做？基于数据智能的货品运营产品QUiCkStOCk33架构篇：智能数据构建及管理平台DataPhin52综述篇：数据中台成为企业增长的刚需专注服务、快销、百货、超市等零售行业20年，牵动全域数据中台解决方案全面落地30多家客户，用数据为客户创造价值，推动新零售玩法在数据驱动下提升客户运营效率，从需求走向供给形成产业化生态升级。一、2020数据已经成为生产要素数据中台为什么成为企业增长的刚需，因为国家已经把数据定义成生产要素，如果数据是生产要素，意味着数据的价值和土地的价值和劳动力的价值和资本的价值平齐。2020数据已经成为生产要素！2R！L第政府数据开放共享、社会数据采集规范化和标准化、数据管理和安全标准化土地劳动力资本技术数据社会数据，平台公域数据，企业自有私域数据信用，金融，医疗，产业链，物联网社会级别的主数据，产业"级别的主数据，企业主数据全社会、国家、世界经济运转已经开始运用数据中台，如果企业不去做，意味着会被社会逐渐甩出去。做数据是一个刚需，如果企业要再往上一个台阶，对数据的理解、利用和社会的融合等需要思考。二、智能数据，大势所趋数据智能，大势所驱发改委：关于加快内建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见一.总体量求（=）J%由88.DJ±BJf化大B面中心侬没”.口次球中。口也发施建设硝.文嬲湍中。*。匕视嗔化.蜂色化发JR.形成ISk,体*;MMtaSMSffSttAJDT化IBItt隆访力MwE科MML影或*Mfi*侬K;MUHt11.JtJBMfi9MBtB½*.HCT供应Sfl形成"11弧系；亲化大领艇在社会½出5公其B务.全S.Syft.Sifl.JJZttffi.教育.½1?.文化!他.农业、收赳.S»J.生格等例域协同含断.圣爱各行业数奏葡线用,形成"BMB"体系；Iw阳升大数鬣安令水平.先化1S力HatMiS的安创海沪,形成««,体系.六.MiStSMiftiaitd（一）ttAfifi9UKM>JtfV9J.1tlSMKSfl9m.ttS.WR.M.MB.交期样的10网BMRlgERg&MtffiffiR质量评估与价格彩底机窈.完善希莅原始载器.蜕SMH5数据.模奴化数吃知人工智特化取扬等不同数笈开发层级的新SJ次数限增合交用机制.施8t«J利于超大S!懵数第呼夜市触成的劝税令凶政僚体系.开康数据母即脆力后估图引W若行业.各u&捍升数据IS滞检力.：方国改革委中央网僖办.工比和信息化SWr头.各有关部门按BR出分T负责）*t深化大Ujg应Mttw（二）馁遗"、.二I£加台.通5HMM三集,出的如8接口.Ijdg沙Ia隼多种方式,软融开故对于衽蒙劳、杜创自理和产业发展员有猿要价值的函.次窠影成以企近制台的如冶燃节KIJird引.支精政企双方切B联合花妁ID楼中对r布放满岸玫府”会；8对.公其/为和市场化墙nu务雷米.1中央同血物!T改革委拳头，ehs.各州FaK能分工负责）（三）推动行Jfctl字化转型升级.支将打造-I:JzftBAG-,推动人数据在各行业领脸）3应用.引导支持各行业上云用云，：HX云上后用供18.凡快数字化网5岁%Ift动以大数旗.云（R务住进就业态新费式发展，班企业线上线下业务城会,培再数JK«：法空企时.（不第区.各部门负责）（Q）掖迸工出大1烬平8娃没.支持I11联网大效跑中心作建祝.加强IM，冰网找尬口THiJjr.4l.SM防!道业碱:»履.圾面枸津Sh产业.SXTSftfiir,为现蝇态势监测分析IDS警预刊援供明支抵（Ijoxg电化型东九StttS,怎部门按职枇分工负期融国家发展改革委目前政府（国家）对数据的理解水平和应用的深度不亚于企业，政府现在思考的高度、力度以及具体的分类，可参考十四五整体规划纲要。在技术领域以及数据应用领域上，国家已经想得非常清楚，国家智囊团也讲得非常清楚，而且后续的整个资本推动大数据和技术领域指数化升级已经毋庸置疑。三、企业社会化分工，在线化运营，垂直化整合，加速数据流动过去企业CQ是打造以ERP为核心，把商品管理、供应链管理、渠道、产品研发等形成一套系统。企业社会化分工，在线化运营，垂直化整合，加速数据流动既Lw)ERP为核心的内圈但是突然发现我们周围这些数据，都是结果数据。原来我们以ERP为核心的所有软件的目的是为了结果的业务财务一体化，所谓财务业务一体化是以财务为核心，定义好所有的科目、利润中心的逻辑，然后让业务结果变成一个财务科目的每一个分录。真正企业在实际运作过程中需要的是什么？是需要往外生长，所以我们要去增长。什么是增长？要更多的市场、更多的伙伴、更多的品牌和供应商、物流玩法、专业服务进一步融合才能增长。并非是多卖点东西就要增长了，要有更多的赛道、更多的品牌出来才能增长。当我们去往外圈思考的时候，突然发现ERP不够了，更多的要去靠连接过程，协同的过程，跟企业外部的资源进行整合，进行数字化互动。这个时候外圈产生的数据远大于ERP产生的数据。因为ERP只是记录结果，而外圈的是记录你所有的过程，要捕捉的是过程中的所有数据。这个时代，人人在线化办公，业务团队的所有工作内容全部都在线。这个时代在线化成本越来越低，在线化交流的越来越顺畅，使得我们有机会数字化。企业社会化分工，在线化运营，垂直化整合，加速数据流动臂:门签MMVMUB招商K企业人力电商在线化办公、数字化在ERP和外边数据采集之间要建一套体系叫中台，在不侵入现有业务系统的情况下建立数据中台出来，帮助ERP和外围的所有企业增长以及用于增长的所有产生碎片化数据进行整合和拉通，最终形成可结构化的数据单元，服务于企业的所有内部组织和生态伙伴。站在CDo和ClO的角度来说，服务对象不是企业内部的某一个部门，服务对象一定要站在生态的角度去思考，只要跟企业组织生命体有关系的，所有的这些合作伙伴的角色、员工都是你的数据服务对象。四、企业从自身出发找到自己建设数据中台的初心企业从自身出发找到自己建设数据中台的初心业务创新 数智化直精 渠道一端货 柔性供应链C类企业幅SttBWRi1.CMQ亨谷化包flR是日前一需的项目，昆斯由此的冷者能业Q¾*三的小图2 .第隹体息逐立此IW康化消片存敢悬5一信IfiP4.形成F2C2b28新善英奥在歧化S天.其总用立明，救洌，err隹用.干白干面等垢丧加的式；3 .羽寓供或B与生产俏应场的也含！度浦次量住化后的声骨附.KK÷6.令重击1WttWA类企立,以防Hl雷例S.TgtMK墨高星IMB中台是物酶发的；2先修企业，已感现整吃奶.康的布M,ftH第击一汜手王雌虐布田I子，培畀IMea眯企让（没傩厘配裁）数据治理元故抠治理One ModelOne Service技术升级云计算人工智能物联网1传蜕企处数字仅加不断联L业务中台已修发动麻a卧耳内9博吟第要尽快后砸阳中白安就力；2.新创企业，业务西二话辿权大,快曲电WbtXtt.RAUMSd业务笈Il尢月祭屿叱教於未安新包RSflf:方怯号一也于知信任R子云计M型Q海国KeMS中自蝶生硬4L升量玄髯创t楣C国阍2CCX沟®直向京突H设企立雌体般.区于数IB仓曲.敛网图之上.®XL套斯的面宫业劣眺侬I.业务创新数智化营销渠道一盘货柔性供应链2.数据治理.元数据治理 OneModel OneService3技术升级 云计算.人工智能.物联网技术升级2020年大家已经都认可，而要不要做数据治理，取决于我们对数据的拥有量和复杂度，但业务创新都需要做。A类企业：1、以新国货为代表，一起步就是高起点，数据中台必须建设。2、先锋企业，已经理解看到趋势，提前布局，提前投资，一把手主动搭建未来新班子,培养新组织。B类企业：1、ClO取得一把手全面信任，基于云计算启动数据治理和数据中台底座建设，升级数据仓库和数据湖。2、CDO领命面向未来建设企业数据体系，基于数据仓库、数据湖之上，建立一套新的面向业务的数据应用体系。C类企业（有一定数据积累）：1、CMO启动数智化营销升级是目前最急需的项目，是所有面向消费者的企业必须做的事情。2、销售体系建立面向在线化消费者的渠道一盘货模式，形成2C2b2B新的渠道在线化体系，需要建立销售预测、数字信用、千店千面等新渠道赋能模式。3、销售供应链与生产供应链的融合速度加快，柔性化后产销协同，数据穿透，全面质量，物料计划都需基于数据模式重构。D类企业（没有数据积累）：1、传统企业数据化改造不断前进，业务中台已经推动拉通协同内外组织，需要尽快启动数据中台来协助。2、新创企业，选型云原生的技术体系，业务部门话语权大，快速选型，快速上线，快速适配业务场景，尤其是数智化营销受到创新企业的青睐。五、数据对业务决策的影响深度数据决策的逻辑是什么？数据到底对决策带来什么样的影响？数据怎么对决策带来C-DWE ! OQP影响？要好好往内看，往企业内部去看，往自己对这件事情的判断结构上去看。数据对业务决策的影响深度未来三年数据价值呈现核心区域算法Wail自就分臭 口动叫 自动镂满 月用发KIt法倒折 诊WI议 堆存行动结果呈现:对业务结构.及时查询日报周报等业务洞察： 现象背后找本质 数据背后找原因 发展背后找趋势未来预测：.算法辅助.看向未来.数据模拟 人工判断建议指导： 算法剖析 诊断建议 推荐行动 关联业务自动认知： 自动分类 自动调度 自动推演 自动发起互联网企业已经到了自动认知区域，非互联网企业大部分还在结果呈现和业务洞察（走得比较小，走得比较慢）区域，非互联网先锋企业准备启动未来预测。所以未来三年数据价值是业务洞察、未来预测、建议指导三个方面，最终目的是帮助企业做数据决策，且资本会往这边去投，企业会往这边去发展，然后技术也开始成熟。策略篇1:消费者运营是什么？解读产品QUiCkAudience10年大快销行业数据咨询、数据分析经验，曾支持多家500强企业完成数字化转型。一、全域营销典型场景（一）基于AlPL方法论体系在品牌的“适配”GMV=A/l/P/L×CVRXATVConvwwonIUUAvfTrMMACtionValue容华希A:(Awareness)I:(Interest)P:(Purchase)L:(Loyalty)曲分AI人群,有针对性提升媒体策略提开啤体投放效果媒体行为触征分行精准喇 社交裂变P Share通常，我们会按照AIPL方法论体系开展工作。基于这个体系，可以做消费者的分层分类，人群的运营逻辑，这个过程是人群跟品牌之间的递进关系。比如，A是品牌的认知人群，认知度越深，证明消费者和品牌之间的递进关系越近。收藏加购人群可以归到1人群，P和L人群相对比较简单，就是购买和复购。但是如何把P人群转回成L人群，这是一个比较难的过程。（二）全域营销场景总览基于这些策略，我们在背后做整合营销的时候，会去建立这样一个体系。沉淀品牌触点数据,于用蜘化消费春运莺平台,沉淀营蟒策,IE动品牌后长站在消费者角度看，消费者资产平台分为两个层面，是消费者的洞察，先看清楚消费者特征、价值诉求、营销偏好、渠道偏好、售点偏好等，二是消费者运营，基于对消费者的洞察配合合适的运营手段，将这些消费者人群运营得更好。（三）消费者资产平台-消费者洞察工02 t?nt4 m Xl2x3x4如上所示，消费者资产平台的消费者洞察模块，会对消费者做非常多的人群分析,可大致分为潜力用户、活跃用户、睡眠用户和流失用户。将人群看清楚后，针对不同的人群开展不同的策略，和实际业务做进一步的结合，比如核心指标就是提升GMV或销售额，之后可给予业务思路开展营销等业务策略及内部组织协同，协助完成目标。W-!WttWlS/社交H变再就 次 R 1；次 RVPM «9一 iMlfiRAMSIB购价HXKhtif"|“力军CW*M1 WrJR. W-. >eBrWdWM. IF户显备便去分勾的1f*6*“it¾6户IC节当M 从引*t/比俶七1%宓8.Wim«VHrXWrRW. /灌R0勘口勇包号信介手MU QI<KHn9n5)MFWP.Fab*fi.<eMU¼e9Mr)QI9 K14M的戏审秋交中加努6康*K由量身.l 创内UM5M心达美, AflX附河汕人成本，OfraitAl5B!lWF>fi)<Nhm*<nc*ttttQn4tittv. />nxw ttn<rM<mn*s月收 I更吸曜力I«. "产. HBMMVHIMI<XV（四）营销场景-短信营销针对消费者洞察，发现一些可能流失的客户，他们对短信渠道的打开率相对较高,可针对此类用户开展短信营销的尝试。策略篇1：消费者运营是什么？解读产品Qu:CkAudience<18短信营销也会分为很多的波次，第一波怎么做，第二波怎么做，这个过程中会涉及到一些行为，比如在发的时候应该发什么样的券、什么样的内容，根据什么样的人发不同的内容，其实就是根据客户偏好，在不同合适的时间点上去触达，尽可能提升打开率，进而进一步提升转化率。（五）营销场景-私域营销关于私域营销，以某公众号为例，有些品牌有一个公众号一个小程序，有些品牌有非常多的小程序和公众号，需要思考如何将这些数据整合。比如，消费者点了一个关注，但我们不知道消费者的偏好。此时给消费者推三个商品A/B/C,看看消费者会点哪个。根据消费者的选择，可以大概知道消费者的偏好。但当有大量数据以后，就可以做精细化的策略。有了A的偏好，就可以添加行为，比如点了A以后会给发一个A的券，有些消费者可能拿到券就马上去买商品做核销。针对没买的消费者，在段时间后可以再给消费者去做个触发，提示他再不用这个券就过期了。这样提升进一步的管控，这是一个精细化的过程，如果我们不去做这样的事情，都是粗犷式的管理和运营，那么打开率、转化率一定远不如精细化运营之后的效果。除此之外，根据产品商品渠道偏好，各种不同类型的标签，针对不同人群做精细化,1-Mt运百。（六）营销场景-自媒体端营销对于品牌来，媒体曝光现在看待消费者的时候，会员并不仅限于已有的订单客户,的人群、哪些人群做了关注，这些人群都是潜在的消费者。通过运营的策略，可以将媒体曝光触达的人群变成整个资产，比如在社区电商平台做第一波投放与数据采集，回流大量社区电商平台的粉丝和品牌互动的数据，这些数据往往都是非常大数据量级的，之后通过分析洞察手段，将这些数据变成可用的消费者资产，具体如下：第一步：数据回流与沉淀，将媒体投放数据回流回来，然后做这些标签的圈选和标签的分析，针对这些人群依然可以在短视频平台上再做投放，因为这拨人可能也是短视频平台的活跃用户，之后再投放再回流，实现的逻辑是面对同样的一拨人群，在不同的平台去触达这些人群。第二步：跨平台营销，通过跨平台触达营销，控制同一个人不要被过多的曝光，比如触达了七次以上就不要通过广告方式触达了。第三步：沉淀运营策略，定出目标人群后，根据标签做圈选与推荐，之后选择渠道。一般情况，不同人群有不同的渠道偏好，根据不同渠道的特性可以做不同的运营策略，选择完渠道以后就是选择内容，选择不同的素材，选择不同的内容，选择不同的产品，之后通过不同的渠道去做触达，最终完成结构的承接。在这样的过程中，除了能够提升运营人员的能力，还能沉淀数据与策略，这样即使后期企业做人员变更，策略与体系也能够复用，保证了业务持续不断的稳定发展。管鹤闭环：基于策略目标，为台酒的人，在最佳的时机，发现合适的场景,推送喜欢的内容，反愦策略结果,指导营销目鲂正辅的人wntt3E PUSHEDM 线下活动奥通优化-RiiaaRiHI事人期画宗刖考量M,酬专区WW*AmewiMSffV早上B10点&tl点集咯沉淀优化二、全域营销解决方案(一)全域营销产品支撑-QuickAudienceK«tRM«««« MP MS «<l tt* WX fCttSiiIjliik WHgmkSI!H*QuickAudience的核心逻辑基于媒体回流、品牌的素材、会员、投放、订单、商品等系列数据进行消费者洞察和运营。基于DalaPhin的能力，生成消费者标签，当然，如果品牌有自己的采集工具，我们可以把这些数据整合进来。有了这些数据，第一步做洞察，所以它内置了很多的分析模型，比如RFM、AFL等，那么我们就可以做消费者的分析和圈选。分析完之后会生成不同的策略人群包，可以基于一定的逻辑，比如业务部门按照诉求及消费者洞察的结果，圈选出想要的人群，那就用到受众圈选这个功能。圈选完之后，按照消费者渠道偏好等标签，完成人群触达，比如通过短信、微信的公众号、媒体端、电商端等。这里面也包含自动化营销，再往上层是面向于不同的行业有行业标签体系，不同行业的标签和消费者的分层分类不一样。有的客户有非常多的品牌，有些不同品牌之间的数据希望聚合在一起，有些品牌的数据需要割裂，这里会涉及到账号和权限管理的体系。另一个层面是数据服务。当做完数据以后它能触达的一些渠道，通过自动化对接的方式去做一些对接。比如要做美团的营销，这些人群就可以通过APl的服务，对接想对接的一些平台去做整个全渠道的触达。平台的数据所有权属于品牌，同时它的使用权、触达端，品牌都可以按照自己的需求去做具体转化。比如在分析模型这个地方，品牌基于自有的数据怎么去搭建AIPL,进行趋势、流转、贡献度的分析。（二）分析模型示例一方AIPL分析一方AIPL渠道贡献分析一方AIPL趋势分析一方AIPL流转分析RFM分析RFM用户构成分析RFM重点保持客户明细RFM用户明细诊断CI SSffiIfcX *j-aw0-SwW内RFM用户: 口 9WJ能力分布.口簿颤施分布口篇致分布-三RJ内RFMmP：口交易用户数二口交窈会皿ORFM用户构成也可以基于RFM模型，根据消费者的交易时间、交易频次、交易额等拆分出不同用户,可分为流失用户、价值用户、高危用户。基于RFM模型做核心种子用户的定义和圈选，这些都是内置好的模型，然后把数据输入到这个平台里面，基于这些模型可以自动化做消费者的画像、消费者的分析。这个过程中，我们可以得到需要的一些字段类型，包括标签数据、销售数据、订单数据等。基于这些数据可以自动化配置，比如根据我们的时间间隔、频次、得分等，输出保持客户、潜在客户、发展客户等。.数据模型支持品牌各选行为数据.标签数据决速配置,便于后续用户分析及受众优选支持RFM模型及A】PL模里,数据处理加入,便于业务部门实现，生成不同人群后，可以针对这些人群制定不同的策略，比如针对重点人群该怎么去做，针对流失用户怎么去做。(三)透析分析示例金SHSiW*3SRHXn±OI商家将不同渠道人群的结合,生成以后，就以这可视化的方式,可以看到不同人群的偏好信息。dIlUP二-那i是IIO-根据对应的标签，自动呈现可视化数据，圈选和数据帮你把这些数据能够呈现出来，通过点击不同的标签（四）受众圈选做完以上工作后，可以进行自有标签圈选，人群行为优选，进而进行人群包分类，例如VlP分群优选，针对不同人群可以制定不同方式。例如，过去触达客户的方式是通过通投的方式，不分内容，不分情况，不分时间。经过受众圈选的工作后，我们可以对不同标签的人群以不同的方式，在适时的情况通过不同的渠道进行精准触达，这个过程不仅自动化，也更有针对性，既提升用户体感，也使我们的运营更加行之有效。（五）营销触达-广告营销人群圈选后可以将人群包推送到各营销媒体后台，营销媒体平台会将人群包拆解,根据不同人群的标签去进行相应的营销。（六）营销触达-内容营销及管理支持短值、* 微假微博等创建及霞在内容营销中心，可以制定邮件、短信、微信、微博等不同内容营销模板，根据人群不同的兴趣、购买力、忠诚度、沉睡情况等，可以通过不同的渠道如短信营销、邮件营销、私有APP等方式，去推送不一样的内容，简言之就是对不同的人群用不同渠道进行不同内容的营销。（七）媒体回流媒体回流是在我们对用户展开次运营策略后，将曝光、点击的消费者数据尽可能的回流至品牌自有的数据中台，以便于分析诊断以及再营销。我主流媒体广用嘘回流支持多种数据字段回流抖音今日头条爱奇艺l5百度4阂:书懈蝌螃idfaadroididIPUAcookie时间做操作系统QA媒体回流优势目前支持的主流媒体广告数据回流平台与数据字段回流如上所示。（八）自动加工媒体数据标签媒防为哂自动加工媒体咏点击行为自动生成标签Qufcfc Audience - SKMHK5 (20SKMjSWtftRIjiS >媒体回流后，QUiCkAudience会自动加工媒体数据标签，之后我们再进行营销的时候，可以根据业务的策略与需求，勾选不同的标签进行精准触达。（九）媒体回流人群再运营体 回人 群dto ； onk回流人价值潜力雌人群分JK品牌高复的价值人群投放策略：投放第Ta 康材以组合套装.高频由买商品为主品牌高触达价值人群品牌高转化价值人群投放策略：蓄水期攻坚人群，提蝌草«X3次Wt303.点心次或媒体回流后的人群可以根据不同喜好与购买力分成不同的人群，如品牌高复购价值人群，是后续投放的第一优先级人群。品牌而触达价值人群，可在蓄水期、预热期通过多种素材进行测试转化。品牌高转化价值人群，可进行高频次、多优惠、多素材的触达。潜力触达人群，可在蓄水期集中火力进行攻坚，提前种草。（+）社交互动tt5三Si8W社交互动在营销中也占据十分重要的地位，核心能力是粉丝运营、粉丝裂变和粉丝转化。我们可以通过公众号、小程序等渠道与客户进行社交互动，例如发放优惠券、转发抽奖、线下活动、直播活动等，结合运营的策略开展工作。（十一）社交互动数据四大类数据来源戛道覆盖用户全链互动行为兴趣有上 关注做关公众号用文阳宫 公众号授权直?报名 点击公众号球华直焦观看 向公众号发消息 jsraa球进关系is ar营销数据 移情循信优息券删除EfS优惠券 核销优惠券删除优星秀 颖取微信优惠券鳍增粕信他S券 领取优思劣会员数据激活会员激活德信会员卡领取会员卡领IRiafB会员卡使用职分进店/务加活动自有线下数据二堆码H码：线下活动/门店成为流入口我们可以通过四大类数据来源渠道覆盖用户全链路互动行为：兴趣（自有线上数据）、促进关系深度（营销数据）、入会（会员数据）和进店/参加活动（自有线下数据）。通过不同类型的数据来源对用户互动行为进行分析与拆解，进一步提升消费者消费体验与完成复购。（十二）社交活动矩阵，提升消费者粘性社交活动矩阵概更核心场景：活动推广用户激励社交裂变O互动调研社交活动矩阵价值椎心目的：源勤松与S肩!效互动，实现壮交冢变设计敢点：活动矩环与卡券,会员宫的结合,曲T的:也西户互动和转化.鹿逑用户粘住场景应用线下活动：如抽奖与f结合,线下扫码口动,研：如问卷说追皓合卡券.用以了解用户僖息.活动推广：如投强宝,促进用户传播.在社交活动矩阵上，有许多我们常见的社交活动，如上所示。不同的社交活动有不同的核心目的与设计重点，针对不同的场景举行不同的活动可以达到事半功倍的营销效果。m.（十三）精准内容推送，提升消费者体验这样做到的意义可能不在于用户购买，更多的是提升客户满意度，让客户从顾客的身份慢慢变成粉丝，提升客户认可度与忠诚度。（十四）行业标签体系不同行业、不同品牌、不同场景都有一套标签体系。根据不同的情况制定不同的客户标签体系，这个工作量较为繁琐与复杂，这里面包括了客户的信息、价值、消费互动、营销互动等数据，将标签体系完善后，后续可以按照前面的逻辑与运营方式，将这些数据持续利用起来。策略篇2:货品运营怎么做？基于数据智能的货品运营产品QuickStock有十几年的企业信息化、数字化转型经验，服务过阿里云众多标杆客户的数据智能建设项目，在企业数据中台建设和数据资产运营领域有着丰富的实践经验。一、针对数字化应用方向进行未来整体蓝图规划How towin经菅侧依学化经曹WherecHowtowinHowtowin需求侧供给侧化供EBfii关联系统改道ERPcPiMESAVM9.规划蓝图主要分为三个方面：需求侧、供给侧和经营侧。绝大部分的企业数字化转型始于前端的需求侧，接着转移到供给侧，最终到达经营侧。正常情况下三部曲循序渐进，有部分企业步子较大，需求侧与供给侧的工作会一起进行。本次重点阐述供给侧部分。二、阿里云端到端的智能货品解决方案(QUiCkStock)阿里云端到端的智能货品运营解决方案(QUiCkStock)A圣1.选址酒品2.新品创新3.需求预测4库存计划5.供应链执行 配送中选出R光 良西35的嫉务 112电辎务 心切BleJMIFsS合伙人 仍真女枪空痂i播白 三an 希面常 «Y«««!WW树Ji员霭(HLL&婕下)肯能*ts外斯强ISa汉6R½K(CDC&RDC)安全座门与61S0也<CDC&RDC) 口第维和史治议 产S协同与生产“唯OMSWMSTMSBMSSRM 供应记拽*1塔¥FErESBXLLBTnT存“大马Ul虫出收附所分W6GMVWS胸注XttfiiAIMtiIm碑他77HWiireJCMu;RSftJIHtMtiX叫E测1WH可凝化IfWrrew»«*5ms*a®aRlae«必布*ff仿真S7<V¼Mi*三W7W*订wa化獐尸姓含用Ww三g¼wtaMIRMU”*00m三x,：防83舞产伏“it雄<RJtARr与*NS斌m三%9nevIrK.wIeMHHSMB&nMBMMBMSMtMMMWRMttBXMBMSMMRMH三如上图所示，阿里云端到端的智能货品解决方案依托于产品QUiCkStock完成，围绕货品与供应链领域可分为五个部分，分别是：选址/选品、新品创新、需求预测、库存计划和供应链执行。第一部分的选址/选品主要是确定客户需求在哪里，如何用数字化的手段寻找需求满足地点，需求满足地点包括不限于线下门店、电商渠道等，确定供应地点后需要进行智能化选品，为后续打造爆品奠定基础。第二部分的新品创新是许多企业关注的事情，主要帮助企业用数字化的手段打造爆品，在每年的企业创新中提供数据化支撑。第三至第五部分主要是供应链需求，先对市场进行需求预测，进而生成铺货/补货/调货建议，制定库存计划。当在实际销售过程中发生缺货的情况，进行订单分解与产销协调，保证供应链能够进行快速响应与履约，进而保证业务正常运行。接下来对这五个部分分别进行详细阐述。三、智能货品解决方案-选址/选品(一)选址商家选址痛点：选址流程太复杂，需要考虑的因素数据太多，如何找到对的渠道/门店，降低试错成本？智能选址：根据已有数据/现有门店分布，制定未来优先开店渠道。目前市场上的许多客户，尤其是餐饮/零售等行业的客户，都会有门店选址方面的需求。规模成熟的客户往往有自己专门的选址团队，通过企业本身所掌握的数据，进行分析与选择，挑出有潜力的点进行成本评估与未来市场的评估。*jAift址Ifte太复济 斯SB*f的Bae大齐 如何t啕sr切是说用j*匠心¾jl.lJ¾J太古可口可乐碧阿里云智能选址流程上图是阿里云智能算法输出结果，它有Saas服务，在服务中客户可以设置自己的品牌与竞对品牌。在这个基础上，客户可以按地图圈选，例如目标位置三公里以内的人群结构,它会帮客户生成人群购买力等数据报告，并为目标位置做评估。除此之外，如果客户过去有其他门店，输入数据后，算法服务会根据历史数据算出目标位置在未来一到三个月可贡献的销售额（GYV）。最终智能算法会输出信息帮助客户选址：.输出可视化门店现状分布图，结合多维度地理位置信息，竞对分布等提供区域总和洞察；.输出标准化选址评估方案，集成地理智能数据、算法，业务洞察；输出多维度分析报告与可解释性指标，助力企业智能化选址分析,（二）选品门店商品组货选品主要由三方面的数据组成：商品特征，消费者特征与门店特征，通俗来说即“人货场”。将商品特征与消费者特征数据相结合，即可得出消费者偏好。将消费者特征与门店特征数据结合，则得出标杆门店。将消费者偏好与标杆门店加上商品政策结合，最终得出门店商品组货。通过阿里云这样的智能算法选品，能够有效提升门店销售，提升单位面积坪效，获得良好的市场表现。 商品定位：形象款、主推款、利泗熟等 ；联!者解：品物好、口型偏好、口味偏好.年龄.购买力、职业等.商国瓠：口感钮、口味保好.意向人群等 商品耨售：历史耨售表现情等 酬慢求：*掺则.存幡要求.限列最小1等 其他因素项目建设都是迭代推进的.门店祖货只 厦门店供应优化环节的一个节点，实现 门店的供应优化需要考盘的因长较多.不同项目间的持续的迭代通设才施更好 的超劭门店实现帆优化的目标.众多外部数据通过智能算法最终提升门店坪效服务门店坪嘘升四、智能货品解决方案-新品创新（一）阿里云新品全域运营4A辅助器选址/选品完成后，每年的供应中需要根据市场变化进行新品开发，针对这方面阿里云提供了一整套解决方案，称为阿里云新品全域运营4A辅助器。4A：新品智选(Attraction)、新品试销(ACCePtanCe)、新品运营(Activation)>新品分销(Allocation)阿里云新品全域运营4A辅助器Attraction新品智选Acceptance 新品试销全域TMlC试销目标设立Ideation属性优选诊断Launch量产预判试销真盘回顾Activation新品运营Allocation新品分销线上新品潜客优选门店新品潜客圈选I畸品甄选与运营门店智能分销新品运营夏盘与沉淀分销门叫I.新品智选(Attraction)客户在新品方面的需求，可以通过全域TMIC来洞察市场风向，掌握消费者关心的热点词与品类属性。根据包装、成分、容量、色彩不同方面的属性，通过挑选出优质的属性，进而帮助客户进行量产预判。I新品试销(Acceptance)新品的试销包括设立试销目标，全程追踪及诊断，试销结束后的复盘分析。1新品运营(Activation)新品确定后，针对线上客户挑选出潜在客户，圈出目标人群。同时帮助新品树立IP理念，加深新品记忆点，在运营过程中不断进行复盘与沉淀。I新品分销(Allocation)挑选合适的线下门店帮助新品进入线下分销，并根据每个门店的情况进行铺货衡量。(二)全域TMla线上线下消费者共同参与全流程发掘线下与线肖费者的新品需求差异，并差异化进行新品上市与运营演牌靖上+纥下一方人群MkMAMhMkMk££工工N工工询系品牌精在人群力线卜口闾言费者二/他剃0消费者一方兴趣人星三¾n,÷-.:册、试用、灼？金+不”.拉？*导泊芬古5iva5i-,-,11-TMlC新品解决方案整体流程k+3+M趋势情报局新品合伙人仿百实验室就储诊断台最明瞰市场先机最人演早新品创息三3miS信及时诩泉上市效果哈军道新品建议出I考异化组指：差异化淘通全域TMIC主要提供四方面的服务:趋势情报局捕获市场先机，抢占市场快人一步。新品合伙人邀请KOL、KOC等群体进行合伙宣传，最大量脑暴新品创意。.仿真实验室最真实测试市场反应，让方案更有落地性。动销诊断台最及时追踪上市效果，方便策略调整与布局。（三）Idea属性组合优选同新品设计国助籥智献拟新品购买意崎快期测新品设计阶E殳海量组合，助力新品快速决策属性方向决策播助新品定价像略如.某美白开育将区户需，介沆择在一栏；35元,38元,G元.新品RNiS如何东价？35元38元41元WAPJCtS1.93%135%1.7%辅助器服务分解快速预测新品设计阶段海量组合，助力新品快速决策属性方向。（四）Launch量产预判阴令图新品基本信息÷新品决策属性新品营销属性，新品GMqg判投放店樽扁性1颜色A呈AZ功能A属性2：颜色B/容量B融属性3:颜色C/S量加胡C流量笫略a 流星第略b定价策略今定价策略b一促销权益a根据预估GMVQy高低的性和蘸组合基于多概念不同营销策略，快速实现量产预判。（五）试销目标设立：科学定位对标品，以数位鉴，确立目标值新品类型可以大