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图1-3 京东的O2O模式
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小店模式,通过跟线下的社区便利店、药店等进行整合,例如良友、快客等,为顾客提供更丰富的品类、更快捷的配送服务,帮助线下小店搭建会员体系和全渠道消费体系。
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生鲜模式,通过跟线下超市、大卖场进行整合,例如唐久,提供便民生鲜直送上门服务,打通原产地直采的高效生鲜供应链体系。
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品牌专卖连锁模式,为线下服装、箱包、家居等连锁企业,提供在线营销、本地化会员管理、门店库存管理等一体化解决方案,使传统企业具备了全渠道服务能力。
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万达和京东的O2O模式,成败与否,现在下结论还为时过早,这些模式不论结果如何,都是企业对全渠道模式的理解和探索。如图1-4所示,总结了零售业全渠道模式进阶图。
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图1-4 零售业全渠道模式进阶图
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目前大多数企业还停留在多渠道阶段,处于这个阶段的企业只是完成了多渠道的建设,而各渠道产生的数据没有完全打通,各渠道对会员的服务是不一致的。
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跨渠道阶段,指的是各渠道之间的数据全部打通,给会员提供的服务是一致的,企业提供的服务有了质的飞跃,顾客在任何一个渠道的购买行为、偏好都被汇集成会员大数据,企业能够提供针对顾客的个性化服务。
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全渠道阶段,指的是在跨渠道的基础上,实现顾客跟企业间的双向互动,享受更及时、体验更佳的服务,企业提供的是多维度、立体式的全渠道服务。顾客不论从PC端、移动端,还是线下门店,都可以随时随地购买服务并参与到服务的个性化定制过程当中,企业和顾客之间形成双向互动,共同定制个性化服务。
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1.1.4 大数据和云服务快速普及
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到2012年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB。目前,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。2013年,每10分钟产生的数据是5EB(而2011年时需要2天),其中仅互联网每10分钟产生的数据,要靠10亿张DVD才能存下。
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2012年的瑞士达沃斯论坛,《大数据、大影响》报告宣称:“数据已经成为一种新的经济资产类别,就像货币或黄金一样。”麦肯锡的分析报告中有如下阐述:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
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大数据的来源:包括网络日志、RFID、传感器网络、社会网络、社会数据、互联网文本和文件、互联网搜索索引、呼叫详细记录、天文学、大气科学、基因组学、生物地球化学、生物、军事侦察、医疗记录、摄影档案馆视频档案、大规模的电子商务等。
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大数据的4大特征:数据量大(Volume)、类型繁多(Variety)、价值密度低(Value)、速度快和时效高(Velocity)。而当今互联网具备以下特性:连接、身份、位置、感应。这些特性决定了互联网大数据应用的发展方向,下面让我们一起来了解这些特性。
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连接,指的是企业和用户之间的双向适时互动连接。用户在获取信息的同时也在推送信息,这使得企业能够得到更多有用的用户数据,例如,用户行为偏好、用户个人信息、用户画像等。企业能够基于用户大数据,给用户提供个性化的服务。
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身份,在移动互联网时代,用户的联网设备就是他的智能手机,相对PC互联网时代来说,身份特征更明显,一般来说手机的使用者就是本人,使得企业在开发应用的时候,能够实现,把合适的信息,在合适的时间,合适的地点,推送给合适的人。
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位置,带有位置属性信息是移动互联网时代的重要特征,基于用户位置的应用有非常广阔的前景,因为顾客的需求往往是基于时间、状态、地域的,技术的进步使得人们可以享受到随时随地的服务。
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感应,手机具有的一些特性,使得它成为人类感官的延伸,例如,陀螺仪,能够感知人的体位,是坐着、还是站着、还是躺着;GPS能感知人的位置,精确度到10米以内;体温感知,当手机贴近脸颊时屏幕会变暗;速度感应,可以用来计步等。
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基于这些特性,产生了许多优秀的互联网大数据应用,“案例1-3基于大数据的互联网应用”,介绍其中一些优秀的应用。
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案例1-3 基于大数据的互联网应用
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今日头条,是一款基于数据化挖掘的个性化信息推荐引擎,自2012年8月份上线以来,截至2014年9月,已经累计用户达1.6亿以上,其中日均活跃用户1600万人,成为增长最快的资讯类客户端,包含了新闻动态、图片和短文。
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大数据应用与云服务是紧密相联的,云服务指的是建立在云计算之上的服务的总称。
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