新零售到底是什么？新零售是什么( 二 ) _到底是什么

通过已开店数据，结合新候选点周边的人口结构、竞争店铺、微环境数据，提炼出每个个体的购物习惯和喜好，预测开店6个月后的顾客数量；甚至每个细胞的渗透率目前可以达到80%-85%的准确率；后面会进一步预测销售金额，再参与财务成本，这样就可以预测是否盈利，何时盈利。
2)类别选择和优化
北京和上海的用户对商品的偏好不同，上海市区和郊区也不同，文教区和商业区也不同。
产品的质量直接影响收入；因此，我们需要根据服务区域的消费者偏好、消费趋势和季节因素，构建基于消费者需求预测的产品选择模型和系统；并与渠道商对接，从而主动选货补货，持续供应和更新更符合区域消费者需求的商品。挑选是盒马和零售业务中非常重要的一个环节。
3)店铺分布
新零售模式的另一大特点是门店配送，这是一大成本构成；开店初期，可以通过对各个社区渗透率的预测，定义收入/配送成本更优的配送区域；并且在配送过程中，基于消费者的位置和配送路线，优化收件顺序和路线方案，改善单个快递单元的投递数据，降低配送成本。

四。人才的知识结构机器学习:这是数据挖掘的通用天赋。只有拥有了天赋，才能应用海量数据，建立合适的机器学习模型，发现有价值的信息，对未来做出预测。
运筹学和机器优化:只有在面临选址、产品选择等新零售商业优化问题时，才能应用运筹学算法或机器优化算法结合机器学习构建智能算法。
Time 空数据挖掘:由于我们面对大量的time 空数据，需要具备time 空数据的知识和time 空的分析
零售业分析:零售业的很多都是成立的。需要有零售行业的专业背景，结合先进的数据技能，提升零售行业的传统分析。
可视化:离线空之间的数据很难理解，这使得数据可视化对于理解数据非常重要。

五、数据和算法技巧与挑衅痛点:线下动作数字化。

1.[计]数字化?数位化?数码化数据基本上是业务的数字化。互联网的优势在于，用户的行动、商品的详细信息、交易、物流的所有环节都完全数字化。但是，线下的信息就没那么稀奇了。

2.消费者的身份互联网更大的优势是可以识别消费者的完整路径，甚至可以细化到鼠标在某个商家停留多长时间，而对线下动作的识别要差很多。

3.商店、商品和交易的数字化门店、商品、交易的数字化，需要借助商业实力把线下的门店、商品转起来，通过无线支付沉淀交易信息；比如盒马，线上线下都有库存，门店没有现金支付，可以做到和线上差不多的数字化程度。

4.[计]数字化?数位化?数码化数字化对应的是线上，线上只是业务环节的点信息。这些信息需要整合挖掘成结构化的数据资产，这样能力才能发挥价值。
从整体结构上讲，讲的是人、货、场的属性，以及它们之间的关系。大部分逻辑与线上数据的构建是一致的，但由于线下数据的稀缺性和特殊性，数据挖掘的有所不同。

5.利用采样数据还原消费者的完整动作。构建关键客流还原模型，从20%的可识别数据，结合消费者的行动规律，完整重建每个品类甚至每个消费者的线下到店信息，以及线上购买的行动，从而推导出精准的线下客流。
店铺识别:之前我们对线下动作的识别深度只到达店面，而没有获得与店铺内商品、动线的互动。这些数据对于品类规划和动线设计具有重要意义；目前正在结合高精度WIFI、视频、IoT等手腕设备，实现消费者在店内的无感知轨迹和动作识别，包括在货架前的停留时间、拿起和放下商品的时间。

6.智力电子商务90%的智能在于个性化，让消费者以最小的决策成本获得自己想要的商品；但是，新零售的智能化需要深入供应链。门店、前置仓、分级仓、渠道商重新进入所有商业环节，而供应链中的线上需求、数据红豆博客、算法积累都非常薄弱。
通过完整的消费者全链条的成本和偏好模型，在每个商业场景中发生消费者和商品粒度的精准需求预测。
将运筹学与机器学习相结合，构建机器优化的算法，为每个应用场景生成智能模型。
作者:熊毅；微信号:福克斯-熊绎
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新零售到底是什么？ 新零售是什么( 二 )

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