如何用数据提升品牌竞争力?首席数据官·公开课第二期精彩来袭!

发布时间 :2018年10月23日 阅读 :

数据在我们的生活中发挥着重要作用,几乎能渗透到商业品牌的各项活动中。很多人说数据是现代经济中最有价值的资源,美国政府将其称为“未来的新石油”。对于零售领域来说,如何应用数据将是其未来增长和成功的重要决定因素。

 

为使数据更好地为品牌赋能,2018年11月21日下午,零点有数与南方数据(以下简称“南数”)联合深圳市智慧零售协会举办了首席数据官·公开课(深圳站)第二期

 

首席数据官·公开课第二期学员合照

 

30位来自企业的中高层管理人员(信息总监、市场/运营总监、品牌总监、销售经理等),在零点有数大数据中心研究总监申拓、上海贯信信息技术有限公司CEO鲁钊杰、北京马蹄铁科技有限责任公司CEO聂梦松等专家讲师的带领下,一同踏上了焕发数据能量的征程。

 

征程伊始,学员便纷纷大胆地用各色颜料,在南数签名墙上“刻”下各自的“征程宣言”,记录下自己的“征程数据”。通过工作人员的讲解和介绍,学员对数据流通的全流程有了更深入的了解。

 

学员们印下数据手印

 

首先,零点有数大数据中心研究总监申拓围绕“整合企业内外部数据,实现数据价值变现”为主题,为大家带来了精彩讲解。

 

 

零点有数大数据中心研究总监申拓

 

她提到,大数据应用的关键之一是寻求合适的数据支持,而数据支持包括外部数据以及内部数据。

 

外部大数据,基本包括四大类:运营商数据(包含用户的个人信息、终端信息、线上行为信息等内容)、消费数据(包含用户的各项具体消费行为)以及位置类数据与文本类数据。

 

很多企业遇到问题会想到寻求外部数据支持,但其实外部数据的成本是很高的,而企业内部自身沉淀的数据价值被低估,缺乏挖掘和分析。内部数据中蕴藏着很多高价值信息有待被挖掘,但现在绝大多数企业面临的共性问题是,企业内部数据虽然多但零散且杂质多,缺乏数据清理的意识和行动。只有日常有储存、清理数据的习惯,数据才能在关键时刻实现其效能。

 

最终,她倡导大家多培养用数据解决问题的习惯,用数据发现问题远胜过苦苦探寻或者仅凭主观经验作判断。

紧接着,贯信CEO鲁钊杰给大家带来了“商品智能化管理实操”的案例分享。

 

上海贯信科技公司CEO鲁钊杰

 

他提出运营新零售时代下的新商品需要用新思路。在数据支持下,新商品的战略升级有全新的解决方式和运营模式,能够突破传统商品预测和订货的壁垒,为内部用户和外部消费者提供便携和定制化的服务体验。

 

在以往,订货、调货、补货等等都是商家店主凭借以往的销售印象与经验的主观判断。但在新时代,需要学习用智能算法采集问题、预测问题,创新新零售下的新商品。例如利用AI人工智能大数据(包含天气数据、商圈数据、人流分布数据等等)提高订货的准确率,甚至根据以往历史的销售数据,推断未来的市场趋势。

 

新零售时代,商家与市场将会更紧密地联系,迭代速度会加快,因为数据将会不断把市场的反馈传回给商家,商家根据反馈,智能调拨商品并且制定新方案,再迅速投入市场,收回第二次反馈,以此类推循环,不断进行智能化战略升级。未来的市场只会越来越贴近人的需求,智能算法只会越来越好地服务于人们。

同样力推“智能算法数据”的马蹄铁CEO聂梦松,用马克思的一句名言 “以生产力工具为标志的生产力的发展是社会存在的根本柱石,也是历史的第一推动力”开场, 围绕“品牌门店终端的数据流直接提升运营管理效率”为主题,为大家带来了干货讲解。

 

 

北京马蹄铁智能数据公司CEO聂梦松

 

“目前,零售行业还普遍停留在以经验驱动的时期。”聂梦松说道。因此,我们需要实现从经验化走向数字化的思维转变,这种转变不只是电商需要,更是线下门店所必需的,而商业物联网技术是数字化的实现基础

 

以马蹄铁为例,在助力零售企业实现“人”、“场”、“货”的全面数字化过程中采用了以下措施

 

建立人的数字化,通过人脸识别机器等来实现用户的标签化,更好地了解用户喜好与习惯,减少用户的“流失率”;建立货物数字化,通过安装智能商标系统,了解货品的“满足率”,以此反观市场;建立场地数字化,在商圈中安装动线跟踪系统,实现商圈的人流与黄金点分析。

 

如今,零售行业将迎来AI新革命, AI浪潮中如何顺势前行是一个需要认真思考的问题。最后,聂梦松给大家许下了愿景:“愿同诸位一道以创造者的姿态迎接AI浪潮下的零售革命!”

 

 

未来,由数据驱动的企业有无限的发展可能。数据能力,将是未来最重要的商业能力之一。因此,我们不止要立足现在,更要放眼未来。

 

 “让数据增值,让产业加速”是我们一直在做,并且未来还会持续努力推进的使命。

 

自此,零点有数与南数还会不断地开办首席数据官·公开课,帮助大家组建专业的数据团队,充分利用现有数据资源提升企业数据质量,用数据驱动企业发展、业务升级,焕发数据的内在能量。

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