双十一 | 顺应平台趋势,在数据中寻找更多生意机会

谈谈SAP顾问的几个发展趋势 大家新年好,今天想聊一下对SAP顾问发展趋势的一些个人见解。过去10多年得益于我国的经济发展,外资不断加大在中国的投资和中国企业的发展,SAP顾问行业得到了很大的发展和壮大。那么未来几年SAP顾问的职业发展到底怎么样呢? 阅读详情

11月11日24点,2023年双十一正式收官。据统计,综合电商平台、直播电商平台累积销售额达到了11386亿元,同比增长2.08%。其中,综合电商平台的销售额为9235亿元,天猫、京东和拼多多位列前三;而直播电商销售额达到了2151亿元,抖音、快手和点淘则成为直播销售的主要力量。


对于消费品牌来说,平台的力量不容小觑。在消费市场从增量转为存量的背景下,顺应平台趋势,在平台趋势下找增长,学会在平台政策红利中,寻找更多生意机会,是大部分品牌应该做的事情。


双十一活动作为全年最重要的销售机会之一,在这个时期,各大电商平台都会推出各种各样的促销活动,包括预售、跨店满减、官方立减等,吸引消费者参与其中。对于品牌来说,参加双11活动,可以为消费者提供更多的优惠和折扣,在收获可观的销售额的同时,增加用户粘性和忠诚度。


大促前后,大量的销售数据和用户行为数据蕴藏丰富的经营策略和市场趋势。赛博威已经为众多世界500强企业及知名快消品牌企业提供多年618、双11等大促的服务支持,帮助品牌对各类数据进行分析和挖掘,助力企业及时调整促销策略和库存计划、了解消费者的购买偏好和需求,为后续的运营决策提供数据支撑。通过数据分析,品牌可以更好地了解市场情况,优化产品策略和营销方案。


在本次双11期间,赛博威主要从三大版块,帮助客户解决大促前后各类数据问题:


1► 预售期的主数据维护和预售预估分析


场景需求


近年来双十一采取预售形式,大部分品牌都会在预售期间设置多种活动,以提高预售效果。如何在预售付订金期间单独监控预售效果,同时预测预售付尾款后的销售额,从而及时调整促销策略和库存计划?


解决方案


赛博威通过MDM主数据系统帮助客户快速搭建双11期间的商品主数据架构,区分预售、现货、秒杀、赠品等不同商品链接,实现主数据信息小时级别的高频率更新。通过对MDM系统的维护,避免预售过程中出现数据错误或混乱,高效管控所有商品链接。通过MDM系统+Sales数据的连接分析,实现对预售商品的数据跟踪,包括预订件数、预订金额、UV等指标。


另外,通过赛博威自研的销售预测模型,结合品牌历史大促预售表现情况和本次双11的预售预订数据,分析得出本次预售的预估尾款件数和尾款金额。同时,进行对比分析,品牌可以了解与去年同期的预售活动、上一次大促活动相比,销售业绩是否有增长或下降,帮助品牌快速掌握当前的预售效果情况,从而及时调整促销力度和备货量,实现预售活动的效果最大化。


2► 爆发期的实时数据采集和汇总呈现


场景需求


双11的关键爆发期主要是开售前几个小时,在这样短暂又关键的时间节点里,如何快速监控多个平台、多个子品牌店铺的数据并迅速分析呈现,帮助管理层运筹帷幄,掌控局面?


解决方案


赛博威在双11期间爆发期,通过微镜RPA平台为品牌客户提供小时级别的数据获取,多线程自动程序,能够实现同时刻上百家店铺的数据采集,可支持天猫、京东、拼多多、抖音商城等多个电商平台。


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(产品Demo模拟数据)


同时通过微镜分析模型或者定制化开发的双11大促大屏进行大促实时数据呈现。通过对采集到的数据进行汇总和整理,将复杂的数据转化为易于理解的图表,提供数据的及时刷新保障,帮助品牌及时了解销售状况,包括目标完成情况、品牌对比、业绩同比、预售与现货占比表现等关键分析模块。助力品牌管理层迅速调整营销决策,抢占先机,争取更高业绩。



3► 复盘阶段的评论语义分析


场景需求


大促结束后,如何了解消费者对本次活动的促销优惠以及对于产品和售后服务等是否满意,有什么点是我们需要尽快去完善的?


解决方案


赛博威应用当前最新的大语言模型(LLM)结合自然语言处理技术(NLP)独立研发了专用于电商业务的语义分析系统——消费者之声。


本次双11,消费者之声为品牌提供售后评论的文本分析,包括用户观点抽取、观点标签分类和观点情感判定。比如有用户评论说“产品使用效果很好,但是物流太慢”,消费者之声会从中抽取“使用效果很好”和“物流太慢”两个观点,同时分别打上正面和负面的情感分,再将两个观点分别打上“产品使用效果”和“物流速度”两个不同的分类标签。


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(产品Demo模拟数据)


通过对所有评论的观点、标签和感情分汇总分析,便可以掌握消费者对于本次双11在产品、包装、促销力度、价格、物流服务、客服服务等不同维度的满意程度和反馈观点。助力企业洞察市场趋势,加速产品及服务的优化升级,领跑新趋势,进一步提升品牌竞争壁垒。


赛博威经历多年双11、618大促极速响应锤炼,拥有成熟快速便捷的响应机制;有着大型电商数据中心构建积累,拥有强大的Local能力落地实施;为不同品牌企业提供匹配且可落地的行业级解决方案,提供高价值的数据分析;坚持在瞬息万变的市场环境下,顺势而为,助力企业未来创造更多可能性。



基于大模型的恶性胸腔积液全周期预测与诊疗方案研究 本研究基于大模型技术构建了恶性胸腔积液全流程预测与诊疗体系,涵盖术前风险评估、术中方案优化、术后恢复预测及并发症预防。通过整合多源医疗数据,实现了手术风险概率预测(准确率80%)、并发症预警(AUC值0.85)及个性化康复方案制定,显著提升诊疗精准度。研究创新性地将Transformer架构与多模态数据融合,在100例临床验证中显示良好性能,但存在数据样本局限、模型可解释性不足等问题。未来将扩大多中心临床验证,优化算法可解释性,探索与基因检测等技术的结合应用,推动恶性胸腔积液的精准诊疗发展。 阅读详情

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