“新零售”
技术服务解决方案提供商

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2020中国零售数字化最佳实践优秀案例集

社区新零售系统
关键词:新零售悦邻精选社区新零售系统
描述:本案例集于中国连锁经营协会2020年度数字化最佳实践评选活动,上榜案例名单与8月12月在中国国际零售创新大会上发布。
文章来源:原创
小盈 2021-01-22T02:27:56.000Z

1.京东“物竞天择”助力实体零售数字化升级


第一部分:引言


随着人们生活越来越互联网化,到场消费并不是唯一的选择,尤其是人们对快消品及时消费需求的增强,越来越多的线下零售商开启线下业务的线上化。特别是在本次疫情期间,线下到场消费顾客骤减,线下销售亦伴随着急剧下滑。面对此情此景,线下商超、便利店等业态,纷纷进行线上化转型。京东零售通过全渠道战略,发挥互联网技术强项,构筑“物竞天择”体系,以线上流量为依托,连接线下实体网点,通过导流、分单、智能履约,实现线上线下一体化运营,共建全渠道业态。成功帮助沃尔玛、永辉、华润等全国性商超以及步步高、京客隆、世纪联华等区域性商超拓展线上业务,获取线上订单,使得其在疫情期间正常开展业务,保障民生的同时强化了自身业态。另外,通过“物竞天择”数字化平台,品牌方获得了充分的全渠道经营机会,以前只能掌控电商部分的相关数据,如今对于整个渠道的品牌数据,都有清晰的了解与掌控,助力品牌做好全渠道运营。


第二部分:详述


一、项目实施前背景和难点痛点


随着互联网购物越来越便捷,以及短距离即时配送体系的不断完善,人们对日常用品及消费品,越来越倾向于网上购买,就近配送。此次疫情的爆发,更加强化了这种需求。是否能够让顾客线上下单,就近配送,成为了线下商超及便利店生死存亡的一个关键因素。疫情爆发前,有些线下商超逐步在布局线上,但流量有限,又受制于没有自身的即时配送队伍,发展缓慢;更多的线下零售企业还没布局线上,受疫情的影响就显得尤为明显。另外,京东作为线上的龙头企业,常年深根于线上,对于线下的布局近些年虽在逐步拓展,但影响面有限,需要丰富线下抓手,拓宽经营品类,为顾客提供多样化的服务选择。线上线下的常年隔离,亦使得品牌内部产生一些无效竞争。随着线上线下的融合,众多品牌内部存在电商渠道与传统渠道不兼容的现象,阻碍品牌的全渠道进程。整合品牌资源,让品牌在全渠道业务中合力经营,实现销售可视化及用户数字化,成为了品牌的迫切需要。京东以自身技术优势,与线下零售及品牌一起,通过“物竞天择”解决方案,构筑全渠道零售生态圈,是此项目的重要意义。


二、数字化项目实施过程及投入


经过公司高层的多轮沟通,公司决定利用自有技术能力,打造一套全渠道功能系统,即"物竞天择"解决方案,特别集合了经验丰富的技术人员和业务人员组成项目组,借鉴线上高频购物业态,分析消费者的购物心理及购物行为,通过商家走访以及品牌调研,收集专家指导意见,对业务逻辑进行梳理,对系统流程进行创设,历时6个月,投入上百人力,涉及五十多个关键系统,开发出了一套完整的运营系统,从商家入驻,到商品交易,从财务结算到售后服务,从消费者的全渠道引入到消费者消费行为的数字化存储,汇集平台各类数据,为消费者智能化、科学化推荐商品,通过履约路径、履约时效的最优判断,给消费者提供快速即时的全新网购体验。



三、项目产出及创造的价值


目前已接入线下商超300多家,开拓线下门店3万多家,覆盖全国100多个主要城市。品类上,今年将扩展至服饰、手机、家电、鲜花等,实现全品类覆盖;门店规模将超10 万家,覆盖全国200多个城市,为消费者在京东购物提供更加便捷高效的服务。对消费者来说,可以不出门就能买到附近超市、便利店的产品,最快30分钟送达,免去了其搬运之力,疫情期间,居家隔离,保障了消费者生活安逸及身体安康;对线下零售来说,为其开拓了全新的销售渠道,带来了新的客流,其业务增长亦获得新的动力,尤其是在本次疫情期间,助力线下零售快速恢复经营,保障居民日常生活,京东"物竞天择"模式起到了关键性的作用,也为疫情后的全渠道生态圈建设打下了坚实的基础;对社会来说,京东"物竞天择"打造了一套智能化、数字化的销售系统,助力合作伙伴通过数字化升级,尽快恢复疫后工作重建,协力推进市场运转正常化。


四、后续维护,迭代的机遇与可能存在的风险


目前在消费者行为数据的沉淀上还不够丰富,精准营销会有不全面的情况;在供应链协同方面,由于线上线下还存在诸多非契合点,特别是品牌内部的利益区分,会导致日常运转不够顺畅的可能;在未来半年至一年的系统优化及功能完善后,以及供应链渠道不断的协同磨合,更多的线下业态可加入到京东的全渠道业态中来,实现数字化升级,使合作伙伴在日常的经营过程中,更加多样化的开展自身的经市场活动,更加精准的预测产品的走向,提升自身的经营效率。



2.沃尔玛UID&SEE项目:数字化流量助力传统零售企业转型


第一部分:引言


如何全渠道更好服务顾客,了解需求,高效精准触达,并与之互动,是沃尔玛中国发展重要课题。UD&SEE(独特身份标识和消费者智能触达引擎)项目通过整合顾客身份标识号码(ID)及标签体系,使客户关系管理(CRM)运营更为个性化、数字化、自动化,用更智能方式与顾客互动,减少运营成本,提升客户活跃率。已完成8个渠道 1.4亿 UD打通,230个顾客标签,数字化订单渗透率超过 50%,广告推送千人成本减少 40%,点击通过率是行业
水平的1.3.倍。


第二部分:详述


一、项目实施前背景和难点痛点


沃尔玛作为全球知名零售企业,致力于通过线下和线上全渠道无缝对接,来帮助人们随时随地节省开支,生活得更好。为服务好每一位沃尔玛顾客,实现"了解他们的消费和交互行为,获得用户画像,并且做到精准的触达和智能的互动"这样高效的用户数字化运营,主要面临着以下两个难点∶


1. 在不同平台和渠道识别同一个顾客或者不同的顾客,用户信息庞杂且互不相通; 


2. 缺少一个可以将全站标签进行聚合并统一管理,通过标签精准圈人从而对用户进行
场景自动化触达,营销后进行用户大数据分析的工具。


二、数字化项目实施过程及投入


基于以上痛点,经过多轮讨论,公司决定立项推动UID(独特身份标识Unique ID)体系和SE(智能消费者触达引擎,Smart Engogement Engine)的建立。历时10个月,在跨团队的协作努力下,实现了以下突破∶


1.完成 UID体系,打通各渠道顾客 ID及其各渠道的消费记录,已完成8个渠道 1.4亿 UID 及 16 亿行消费数据的打通。



2.完成 SEE工具及标签体系,为顾客提供个性化的消费体验,已完成 230 个顾客标签,
并通过 SEE 项目赋能各业务团队自动化完成客群筛选及触达,降低运营成本,全方面提升运营效率。





图1:SEE功能模块 / 盈和软件


三、项目产出及创造的价值



1.在 UID体系的支持下,进一步通过小程序合并,门店数字化(铺设自助收银设备,智能互动屏幕,推广扫玛购)等举措,打通线上与线上的消费场景,至今已经获取超过 5000 万个数字用户 ID,数字化订单渗透率超过 50%。


2.UID体系还可以帮助我们通过大数据甄别可疑行为,当大量相关联的 ID 同时有一致行为时,且异常的行为时,会被系统自动发现。数据应用场景主要有∶甄别批量可疑行为;预防欺诈案例;更精准地利用定向营销手段,提升运营效率,等等。


3. 通过智能消费者触达平台(SEE)与标签体系提升整体数字化运营的能力,同时赋能各
个业务团队,帮助提升整体运营效率,降低运营成本。以个性化优惠券为例,通过精准的品类/品牌人群筛选,其投资回报率(ROI)通常比普通优惠券高 30%以上。以品牌广告投放为例,可以通过SEE 工具更快更精准地找到目标顾客,在实际社交媒体广告投放案例中,千人成本(CPM)减少40%,点击通过率(CTR)是行业水平的1.3倍。



图2:数字化运营流程 / 盈和软件制作


四、后续维护,迭代的机遇与可能存在的风险



1.后续维护∶商业环境不停变化,业务渠道不停扩展,UID打通算法也需要随之发展。随着UID 个数的高速增加,在硬件上需要随之叠加,可以基于规划,提前部署。


2. 迭代机遇∶完善商品标签体系,增强对顾客产品功能/包装等偏好。 通过迭代 SEE
与数据管理平台(DMP)系统,结合公司内外部数据,持续提升顾客标签准确性。


3.可能风险∶若第三方平台对商家获取ID 和使用终端用户ID的政策发生变化,可能导致部分ID 无法打通或直接获取,UID 系统的清洗和迭代将遇到阻力和困难。




3.T11生鲜超市围绕"人、货、场、单"打造数字化的零售卖场


第一部分∶ 引言



T11 生鲜超市是家线上线下销售一体化的零售商。传统线上销售渠道,客户的喜好及游机器视觉、AloT、BI、云计算与边缘计算等技术打通线上线下,打造出"云-雾-端"三级技术架构支撑的 "Al+BI+零售"范本,围绕"人、货、场、单"进行全方位的数字化部署,将线下卖场的数字化程度提升了30%,为精准营销、选品布局做了更扎实的积淀。



第二部分∶ 详述



一、项目实施前背景和难点痛点



凭借多年运营生鲜零售的经验,我们发现,线下零售的一大痛点是很难将日常经营中的人、货、场信息整理为可具象化、可分析的数字信息,常规解决方案又大多是标准化的分析内容,与TI1生鲜超市的业务模式不能很好适配。同时,控制数据挖掘成本,优化算力分配,最大化提升产出质量和效果也是项目的关键点。


二、数字化项目实施过程及投入


经过多轮讨论,公司决定与特斯联合作开发基于T11 业务需求的零售卖场数字化解决方案,由特斯联经验丰富的技术团队与T11 的运营、技术团队,历时5个月,研发完成了一套全方位的线下卖场数字化方案∶了解客户从到店时间、离店时间、到看了哪个区、关注了什么品牌、再到购买决策的全过程。该项目用机器视觉、AloT、B、云计算与边缘计算等技术打通线上线下,打造出"云-雾-端"三级技术架构支撑的"Al+B+零售"范本,最后形成了这份基于"人、货、场、单"的高效数字化分析模型,最终实现全方位的数字化部署。



三、项目产出及创造的价值


此方案最终帮助卖场提升了30%的数字化程度,并将线下营销的精准度提升了 20%,帮助经营者研究客户对商品关注度的数据及逛店动线,促进卖场的商品布局陈列持续改进。我们也将顾客的行为、货品选购、潜在消费、历史订单等多维数据融合起来,为门店店长、品类主管和采购人员等提供了更多数字化运营决策的依据,帮助及时、高效的调整每日运营。


四、后续维护,迭代的机遇与可能存在的风险



部分数据维度因为离散程度较高,尚未找到与经营决策主数据的很好联动,仍然需要时间积累数据,不断完善分析模型,找到数据间的相关性,将数据价值进一步放大。数据安全性和保密性是对客户的责任,也是T11 应有的担当,我们对数据做了严格的加密,阶段性删除已经使用完的客户隐私原始数据,对于用户数据有着严格的规范管理。


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