CN109636270A - 一种基于大数据的零售方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于大数据的零售方法，包括：一平台，用于连接线上商家、线下商家以及物流商家；线上商家：突破线下局限，构建线上全渠道销售体系，大数据驱动业务成长；线下商家：发挥线下门店服务功能，弥补线上缺陷，提升消费体验；物流商家：作为连接消费者和消费商品的纽带，满足个性化需求是新零售模式下的消费诉求，与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：集成聚合支付、客服、流量统计、物流、OMS/ERP等电商运营常用工具套件，降低系统耦合风险。
Description
技术领域
本发明是一种基于大数据的零售方法。
背景技术
传统零售行业未来的市场发展趋势，势必与电子商务相结合。自从“新零售”概念的提出，新零售概念的电商模式正好符合传统零售行业发展电子商务的思想，线上+线下+物流。唯新作为浙江省内知名的食品和品牌销售商之一。销售区域覆盖全国各地，在全国各地二十多个主要城市设有销售办事处。主要客户包括物美、华联、华润等大型连锁商超市，作为这么一个大型的食品商，运营数据的收集处理业务的影响越来越大，针对这些数据的管理，唯新此前曾应用过国内的业务软件，但各个软件只能管理各自负责的部分，构成多个信息孤岛，缺乏对物流、资金流及架于其上的信息流的统一管理，无法清晰的管控公司整个业务运营过程。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于大数据的零售方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种基于大数据的零售方法，包括：
一平台，用于连接线上商家、线下商家以及物流商家；
线上商家：突破线下局限，构建线上全渠道销售体系，大数据驱动业务成长；
线下商家：发挥线下门店服务功能，弥补线上缺陷，提升消费体验；
物流商家：作为连接消费者和消费商品的纽带，满足个性化需求是新零售模式下的消费诉求。
进一步地，线上商家，包括：
社交化流量引擎：推广返利、拼团等社交化电商手段为线上商城引流，线上流量不在是问题；
全渠道销售：PC+APP+微信商城+第三方平台，打造全渠道销售体系；
丰富的营销手段：拥有上百种营销手段，增强会员黏性，提高复购率；
大数据驱动：通过掌握大数据，了解会员、商品、订单信息，把握商城平台的运营要点，保证平台长期稳定发展。
进一步地，线下商家，包括：
线下拓客：门店/商品二维码，将线下流量引导到线上，激活门店会员流量；
订单自动分配：线上订单自动分配就近门店发货，降低快递成本，实现极速达；
线上下单线下服务：线上订单到门店进行核销或者是门店提供服务，为门店引流；
门店POS：门店POS完善了线上线下打通场景，提升门店线下服务效率和能力。
进一步地，物流商家：包括：
LBS定位：通过LBS定位，为消费者匹配就近门店进行配送服务，提高配送效率。
配送方式：配送方式的差异化：快递配送、门店配送、门店自提；
配送时间：可设置配送时间，消费者下单时可选择合适时间进行配送；
配送范围：可以对每家门店设置配送范围，匹配消费者的定位就近服务，降低配送成本。
本发明的有益效果：本发明的一种基于大数据的零售方法，(1)支持多种商业模式：该平台初步构想实现自营、联营、招商、自营+招商的多种运营模式
(2)多终端满足不同场景：PC端、H5端、App端满足目标用户在办公、逛门店、扫码、社交分享等多种场景链接平台、商品，并且实时的数据分析。
(3)推广方面：满减折赠、抢购、优惠券、凭团、分销返佣和参与线下互动活动等主流营销工具，快速大量引流获客且效果好成本低。不仅如此，数商云还提供大数据分析系统，通过电商平台的PV、UV、会员、商品、订单等数据统计分析，精准预测消费者的需求，实现更精准化的营销。
(4)应用生态：集成聚合支付、客服、流量统计、物流、OMS/ERP等电商运营常用工具套件，降低系统耦合风险。
(5)开放的构建生态环境：电商平台针对主数据及业务模块满足与线下会员、OMS、ERP等业务系统的无缝集成对接，让零售业务运营的场景形成闭环。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
本发明提供一种技术方案：一种基于大数据的零售方法，包括：
一平台，用于连接线上商家、线下商家以及物流商家；
线上商家：突破线下局限，构建线上全渠道销售体系，大数据驱动业务成长；
线下商家：发挥线下门店服务功能，弥补线上缺陷，提升消费体验；
物流商家：作为连接消费者和消费商品的纽带，满足个性化需求是新零售模式下的消费诉求。
线上商家，包括：
社交化流量引擎：推广返利、拼团等社交化电商手段为线上商城引流，线上流量不在是问题；
全渠道销售：PC+APP+微信商城+第三方平台，打造全渠道销售体系；
丰富的营销手段：拥有上百种营销手段，增强会员黏性，提高复购率；
大数据驱动：通过掌握大数据，了解会员、商品、订单信息，把握商城平台的运营要点，保证平台长期稳定发展。
线下商家，包括：
线下拓客：门店/商品二维码，将线下流量引导到线上，激活门店会员流量；
订单自动分配：线上订单自动分配就近门店发货，降低快递成本，实现极速达；
线上下单线下服务：线上订单到门店进行核销或者是门店提供服务，为门店引流；
门店POS：门店POS完善了线上线下打通场景，提升门店线下服务效率和能力。
物流商家：包括：
LBS定位：通过LBS定位，为消费者匹配就近门店进行配送服务，提高配送效率。
配送方式：配送方式的差异化：快递配送、门店配送、门店自提；
配送时间：可设置配送时间，消费者下单时可选择合适时间进行配送；
配送范围：可以对每家门店设置配送范围，匹配消费者的定位就近服务，降低配送成本。
作为本发明的一个实施例：本发明的一种基于大数据的零售方法，(1)支持多种商业模式：该平台初步构想实现自营、联营、招商、自营+招商的多种运营模式
(2)多终端满足不同场景：PC端、H5端、App端满足目标用户在办公、逛门店、扫码、社交分享等多种场景链接平台、商品，并且实时的数据分析。
(3)推广方面：满减折赠、抢购、优惠券、凭团、分销返佣和参与线下互动活动等主流营销工具，快速大量引流获客且效果好成本低。不仅如此，数商云还提供大数据分析系统，通过电商平台的PV、UV、会员、商品、订单等数据统计分析，精准预测消费者的需求，实现更精准化的营销。
(4)应用生态：集成聚合支付、客服、流量统计、物流、OMS/ERP等电商运营常用工具套件，降低系统耦合风险。
(5)开放的构建生态环境：电商平台针对主数据及业务模块满足与线下会员、OMS、ERP等业务系统的无缝集成对接，让零售业务运营的场景形成闭环。
根据构想，平台实际为三层架构，其中：
基础数据源层：数据主要来源于结构化数据(业务系统和平面数据)和非结构化数据(HTML，Excel，各类报表等)
传统数据仓库架构与大数据分布式数据仓库架构两者相结合的架构设计，两者紧密配合共同承担大数据处理任务，为大数据应用提供数据接口、数据交换、数据查询、数据分析和数据挖掘提供数据基础。
大数据应用层：随着信息化的发展，大数据平台需要实现的功能：固定报表、OLAP分析、KPI分析、指标监控、、决策支持、邮件推送、office集成、移动BI、预警预测(数据挖掘)等多种展现方式。
通过数据采集(包括数据源)、信息存储(云存储、分布式文件存储等)与管理(数据仓库和Hadoop)和信息共享三部分技术来实现。
数据采集
1‘结构化数据采集’采用ETL工具-kettle作为采集结构化数据的手段
2.非结构化数据采集通过视频接入设备、网络爬虫工具和流处理程序等方式分别进行采集
技术实现
1)结构化数据存储和管理：为方便其管理和满足未来展现的性能要求，我们选择以关系型数据库MySQL和hadoop的HBase数据库共同承担对结构化的数据的存储和管理。以MySQL建立传统数据仓库来实现对用于结构化数据和元数据的集中存储与管理，并根据需求建立面向部门和主题的数据集市，中央数据仓库将被划分为三个逻辑存储区间：ODS(Operational Data Store)、DW(Data Warehourse)、DM(Data Mart)：ODS将存放各业务系统的原始数据，包括与原结构相同的业务数据以及经过初步整理后的业务数据；DW区域存放经过整理过的数据，是大数据分析平台真正的数据中心；DM区域存放各个应用系统(web应用、BI、OLAP、Data Mining等)所需的综合数据。与此同时我们在MySQL和HBase数据库之间建立连接，利用Kettle定时进行数据交换，俩种数据仓库共同大数据应用提供数据支撑，从而实现数据共享，分摊压力和数据备份的目的。
2)非结构化数据存储和管理：由于Mysql不支持对非结构化数据的存储，我们利用大数据应用框架Hadoop平台的数据仓库作为传统数据仓库的补充，实现对非结构化数据的存储和管理，并对来自网络的海量数据查询提供支撑。Hadoop平台集中了很多功能组件，其中HDFS是分布式文件系统，用于分布式存储大数据文件；Hbase是可扩展的分布式列存储NoSQL数据库，用于存储结构化和非结构化数据；Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，可以存储、查询和分析存储在HBase中的数据；Mapreduce是用于对Hadoop平台大规模数据集进行并行查询的编程模型；Pig是一个高级过程语言，适合于使用Hadoop和MapReduce平台来查询大型半结构化数据集。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (4)
1.一种基于大数据的零售方法，其特征在于：包括：
一平台，用于连接线上商家、线下商家以及物流商家；
线上商家：突破线下局限，构建线上全渠道销售体系，大数据驱动业务成长；
线下商家：发挥线下门店服务功能，弥补线上缺陷，提升消费体验；
物流商家：作为连接消费者和消费商品的纽带，满足个性化需求是新零售模式下的消费诉求。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的零售方法，其特征在于：线上商家，包括：
社交化流量引擎：推广返利、拼团等社交化电商手段为线上商城引流，线上流量不在是问题；
全渠道销售：PC+APP+微信商城+第三方平台，打造全渠道销售体系；
丰富的营销手段：拥有上百种营销手段，增强会员黏性，提高复购率；
大数据驱动：通过掌握大数据，了解会员、商品、订单信息，把握商城平台的运营要点，保证平台长期稳定发展。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的零售方法，其特征在于：线下商家，包括：
线下拓客：门店/商品二维码，将线下流量引导到线上，激活门店会员流量；
订单自动分配：线上订单自动分配就近门店发货，降低快递成本，实现极速达；
线上下单线下服务：线上订单到门店进行核销或者是门店提供服务，为门店引流；
门店POS：门店POS完善了线上线下打通场景，提升门店线下服务效率和能力。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的零售方法，其特征在于：物流商家：包括：
LBS定位：通过LBS定位，为消费者匹配就近门店进行配送服务，提高配送效率。
配送方式：配送方式的差异化：快递配送、门店配送、门店自提；
配送时间：可设置配送时间，消费者下单时可选择合适时间进行配送；
配送范围：可以对每家门店设置配送范围，匹配消费者的定位就近服务，降低配送成本。
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