从新概念到新物种,2018新零售四大现象

2018年,新零售从概念走向实践,大数据与物联网推动零售业转型,改变消费场景,提升供应链效率。从智能终端门店到数据化供应链,传统零售巨头与制造业纷纷试水,预计2022年市场规模达18000亿元。

2018年,新零售正从具体落地实践中,逐渐完成从新概念走向新物种的进化。


据美通社2018年帮助中国企业发布的近两万篇企业新闻稿件的数据显示,从供应链到物流,再到终端零售商;从2C蔓延至2B;从创新小店到行业巨头;2018年新零售正切实地改变消费场景,让产品更快地到达消费者手中,也在用数据化的方式改变信息的传递,帮助企业进行资源的配置以及提升消费者体验。


2年前,国内电商行业巨头阿里巴巴面对电商红利退减,率先提出新零售的概念,随后大举进军线下。2年后,新零售已经不单单是电商巨头的游戏,大数据、物联网加持下的新零售全面渗透业界,成为零售业转型引擎。


据德勤研究报告显示,2017年中国社会消费品零售总额达到36.6万亿元,从数据化水平来看,中国网购规模是国际平均的18.7倍,移动支付渗透率是全球平均的3.8倍,庞大且高度数字化的中国零售市场,以新零售为消费市场的转型引擎,不仅对中国乃至全球零售市场都有着深远影响。另据前瞻产业研究院数据,2017年我国新零售市场规模已达389.9亿元,伴随着用户习惯养成及新零售模式成熟,预计到2022年整个市场规模将达到18000亿元左右,年复增长率或可达115%。


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Lily商务时装南京西路创意通道


现象一:智能终端门店服务创新


作为消费者接触商品的第一站,终端门店是消费者对新零售变革的最明显的感受地带。8月,Lily商务时装“无畏出色”的创意快闪店登陆上海地铁2号线南京西路站厅,长达37米长的创意通道上,都市白领们不但可在电子显示屏装置“试衣”,还可扫码成为Lily会员在线购买。只要站在试衣装置前面,智能试衣镜将自动匹配用户的身材推荐适合的衣服。


尽管还没有确切统计数据,但新零售智慧门店已呈全面开花之势,除上述两家企业,据美通社平台信息,仅2018年就有摇篮网、竹简智能、华尔街英语、宏图三胞、三亚海棠湾喜来登、林清轩等多家企业开设新零售终端体验门店,涉及服装、母婴、机器人、教育培训、酒店、美妆等多个行业。各家新零售门店的“新”除了体验式服务创新,更核心的创新在于是基于大数据、物联网等技术,对商品展示或传统业务流程进行优化、革新,进一步满足用户消费升级需求。


现象二:数据化推进供应链效率


零售业每一次的升级和进步,背后的本质都是销售效率的提升和技术的飞跃。而销售效率背后直指商品流通效率,新零售的推进离不开供应链效率提升。


百世集团今年11月宣布百世店加全链路服务产品开放战略。通过推出“S2B2C”的定位,将供应链(S)、零售端(B)、顾客(C)各个环节有效连接在一起,消费者可以在距离最近的便利店购买心仪的产品,也可以收发快递;分销商具备补货功能的云POS、距离最近的仓储、可就近配送的便利,以不同于传统的产品销售渠道,让以往因信息流、渠道、碎片化的库存带来的壁垒一应而解。


而在快递的上游,数据化思维同样在发生效应。


“公路物流的体量是快递的30多倍,服务于企业的物流,远比服务于个体消费者的物流,有更庞大的基础体量。”传化集团董事长徐冠巨此前分析表示。为了能在庞大体量上进行数据化运营,传化物流搭建覆盖全国的城市物流中心网络,并在全国公路港网络之上,安装一套涵盖供应链所有场景的全业务运营系统;通过大数据和云计算,构建中国公路物流大脑。


目前“传化网”已经覆盖30个省市自治区、347个城市,连接和服务30多万货主企业、200多万车辆、17.5万物流商。“传化网”一单到底的解决方案,将运送一票货物的平均时间从5.6天缩减到2.9天,企业库容利用率从70%提高到90%,总体上降低物流成本约40%。


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传化物流联盟启动 打造中国优质干线智能网络服务平台


同样在11月,医药供应链服务提供商益邦控股发布“立可链”,通过 SaaS 线上平台业务系统+线下运营管控相结合的方式,以优质物流资源波谷时段的闲置再利用为切入点,弹性拆解仓配资源,根据中小企业客户需求灵活组合,提供标准化仓配服务及个性化增值服务。


纵观零售创新,从供应链视角来看,需求传递和资源配置过程汇总的前后端,由全链条的大数据驱动决策优化,正在进一步实现分散资源利用,进一步提升供应链降本增效。


现象三:传统零售巨头试水


作为新零售的代表,今年瑞幸咖啡的入局,搅动了新零售咖啡的一池春水。而在网络红店之外,巨头如何把握新零售的钥匙,也成了各家关注所在。


8月,星巴克与阿里达成战略合作,双方将合力打造进驻盒马鲜生的首家品牌外送厨房 -- 星巴克“外送星厨”,开拓“第三空间”门店之外的另一外送专用渠道。此外,星巴克将依托饿了么成熟配送体系,今年9月开始在北京上海的主要门店进行外送试点,年底覆盖至30个城市超过2000家门店。


另一传统零售商业巨头 -- 宝洁针则对目前线下门店主流消费人群普遍不喜欢导购员的推销,倾向于专业的美容顾问提供的个性化的服务以及产品推荐的大数据结果,推出可为消费者进行智能推荐的OLAY数字化专柜。当消费者经过货架时,数字货架会迅速对消费者进行画像,把个性化的多媒体内容呈现在消费者眼前,为消费者带来虚拟美容顾问的惊喜体验。


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沃尔玛中国与腾讯达成深度战略合作


现象四:新零售渗透制造业零售


事实上,不止传统零售商业巨头,新零售的思路正被传统制造业零售商采纳。


以汽车行业为例,传统汽车经销商的发展面临着前所未有的挑战。随着汽车行业的竞争加剧,行业集中度进一步提高,整个汽车产业链上下游的利润都在下降。互联网技术与电子商务的普及,也让汽车品牌、车型、价格充分透明化,新车销售的利润薄弱,整个汽车行业正在由重产品型市场向服务型市场转变。与此同时随着消费降级,汽车销售网络不断向3-6线城市下沉,由此带来的销量与投资产出不匹配、人员管理成本高等问题日益突出。


在这种形势下,汽车经销商如何生存、如何做到持续健康的发展呢?浙江万银汽车集团董事长陈伟民认为,汽车经销商的未来是新零售。以互联网为依托,通过运用大数据、人工智能等先进技术手段,对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造,进而重塑汽车销售业态结构与生态圈,并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合。浙江万银正借助销售易等新科技公司的力量,与汽车生产商共同打造命运共同体,实现向汽车新零售商的转型。


(美通社,2018年12月26日北京)


消息来源:美通社



编辑:小星、佳佳

来源:美通社 

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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