SAP Hybris与新零售下的双十一

SAP Hybris 在2014年起助力企业数字化转型,尤其在新零售背景下为绫致时装、李宁等品牌提供技术支持,实现全渠道无缝购物体验。通过SAP Hybris系统,这些品牌在双十一等促销活动中取得了显著成绩。

SAP Hybris与新零售下的双十一

 

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5OTI2MjgyMA==&mid=2651785479&idx=1&sn=4b2aaeefc052b148109c5fc6e446a8d6&chksm=bcc5860c8bb20f1ae4ef8fe60d3abcda8265f22d581d145f1a4fe0172157864a280ab97ecdde&mpshare=1&scene=5&srcid=1113FyID8wUsUlhgSN0CxbUi#rd

 

在刚刚过去的这个周末,你是否和小天一样,前一秒还沉浸在买买买的狂喜中,后一秒就为即将开始的吃土岁月而惆怅。由天猫引领的双十一盛宴已经进入第八个年头,无论是普通的消费者还是各大电商都已从最初的狂热逐渐走向理性,走向由技术驱动的“新零售”时代。

 

当你在享受数字时代带来的种种便利时,是否了解各个品牌商为了达成卓越消费体验所付出的努力呢?

 

从整合流量引入,店铺摆放,预售、爆款活动设计到物流配送都有无数电商人在背后艰辛付出。“马爸爸”在今年的云栖大会上提到,“电子商务”一词很快会被淘汰,我们正在拥抱“新零售”

 

从2014年开始,SAP Hybris就已经承接企业在后ERP时代数字化转型的重任,与许多传统品牌与零售企业进行深入合作与共同创新。从消费端的跨渠道无缝体验,结合移动、社交等新兴数字化接触渠道,成为实现消费者 "" "" "" ""需求背后的有力支撑。

 

过去两年,有哪些企业通过SAP Hybris顺利平稳地度过了双十一呢?

 


绫致时装

 

作为中国服装零售行业的巨头,来自丹麦的绫致时装中国区的业务运营完全独立,旗下四个品牌Jack & JonesONLYVero ModaSelected可说家喻户晓,门店遍布各大商场,零售圈甚至有“无绫致不商场”的说法。

 

De.ion: http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/MyOJCrxcqF0TCX3p4rgA2IwovSKlTeT1zcFicLfU5VxX96AsEIO09upWoVEzb9XbBq0yTSonXWtE80d8lFD00FQ/640?wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1

天津绫致时装现场

 

而绫致的电子商务除了业务量屡创新高之外,全渠道运营也渐成特色。与过往几年的前店后仓不同,今年上线的SAP Hybris跨渠道订单中心,结合去年试点的经验,连接6000家直营门店,以及天津武清区,上海,广州三个自动化仓库。

 

这样做是为了缓解双十一备货对供应链的压力,所有门店都可以是发货节点。根据绫致时装的内部寻源调度规则,选择最合适的配货节点进行库存检测。然后全面启用门店进行发货,大大降低了备货压力。而大促活动之后商品的二次上架销售,配货和补货也都可以基于最新的全渠道销售情况进行调整。除此之外更是实现了门店内配送顺丰菜鸟物流网络以及智能路由退货。



让我们来一探绫致双十一背后的奥秘吧:

 

11月1022:30

系统封存完毕,合作伙伴汉得信息在双十一作战室已经开始忙碌起来,经过大半年的努力,SAP Hybris将迎来双十一终极大考。汉得信息各路技术专家与SAP在准备阶段充分论证了各种预警机制并设置了相应的危机处理方法,同时SAP也在10号当天派出了资深大拿现场支持,确保万无一失。

 

De.ion: http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/MyOJCrxcqF0TCX3p4rgA2IwovSKlTeT12oaiaSEt7I787KdbZ3o9uyJfZ6u9vvqcyShDhxEHSMFGibdibl6ahJVMA/640?wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1
绫致时装双十一作战室

 

11月1102:00

第一波订单涌入高潮趋于结束,SAP ERP + Hybris OMS+ESB90分钟内顺利完成了70万订单的下载创建及6000家门店的发货寻源工作。SAP Hybris订单中心负载略有上升,但是负载监控还未过50%

 

11月1108:00

6000家门店提前开业,训练有素的店员进入系统,查看并处理被SAP Hybris系统分配到自己门店的订单,对接物流公司通知准备提包裹,SAP Hybris中台开始渐渐达到处理峰值。好消息不久传来,Jack & JonesONLY两个店铺都达到了二亿元的销售业绩!

 

11月1117:30

与去年同期此时刚刚开始发货相比,今年的40万O2O订单已经从门店发出,覆盖就近的消费者,二线城市消费者购买Jack & Jones,将有机会在双十一当天收到商品。双十一结束后,所有门店正常营业,完全没有物流瓶颈。

 

De.ion: http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/MyOJCrxcqF0TCX3p4rgA2IwovSKlTeT1fhOsiasObdAebHkVCdjrkrxsctaJ0hS5ULOicVldOy8kI3JYHL9Rbsnw/640?wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1
17:30绫致时装O2O发货已达到40万单

 

 

李宁

 

李宁公司是电商行业的老兵,也是天猫的第一批关键客户。作为今年双十一天猫运动品牌的探花,同时也是国内运动品牌的冠军,李宁同样采用了SAP Hybris中台系统。

 

De.ion: http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/MyOJCrxcqF0TCX3p4rgA2IwovSKlTeT1AcicHjCQxHCj8hYI2HwJLJFbplBgwwibhTu92QiaSMwCv52VVib0887GlQ/640?wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1
李宁全渠道团队

 

与绫致时装不同的是,旗下6000家门店,只有1200家为直营门店,其余均为经销商管理门店。今年618大促期间,在直营门店进行订单寻源和调度获得成功之后,这次双十一,李宁将部分比例的线上订单转为线下直营门店进行发货,并打算开始尝试与经销商进行合作。



由于大货经销体系,物权已经发生转移,后续的结算,财务流程也有所不同。在未来,实施合作伙伴安调咨询的努力下,我们相信李宁会将这套数字运营系统赋能给经销商体系,让原先没有能力自己规划电商和全渠道体系的经销商,尝到了“新零售”的甜头。



 

De.ion: http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/MyOJCrxcqF0TCX3p4rgA2IwovSKlTeT1lc4qiclHIrXcfdLm2cT7QrncQ0NH0QxQq0BF96iasVbfCAo0Zmib1doEg/640?wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1

李宁业绩排名

 

时尚行业中 Cache CacheTod's 也在合作伙伴Keyrus的支撑下,度过一个大丰收的双十一。除此之外,SAP Hybris在大健康,食品商超领域也表现优异。

 



良品铺子

良品铺子基于 SAP Hybris 订单中心第二次参与双十一,天猫订单量超过200万。丰富的SKU通过去年上线的线上购买,线下提货体系满足了不同人群不同场景不同口味的需求。我们相信良品很快会达成全渠道、全流量、全会员的业务模式。



元祖食品

SAP Hybris 上线后第一次参加双十一,业务量和系统稳定度也获得了高度好评。



永辉超市

利用SAP Hybris对接京东生鲜,寻源门店发货,并与京东到家整合,实现了最后一公里快速配送的极致体验

 

新零售的未来,是运用互联网技术和思想来全面改造商业,从销售端直到供给源头。可以预见,马上会有更多的企业加入到新零售的版图,结合虚拟现实,粉丝经济,内容营销,通过流量入口重新定义消费者的链接方式。而企业需要在商品数字化,实时个性化营销、单一库存视图,电子渠道更新等方面迅速展开全面应对。



SAP Hybris提供了完善的全渠道规划,数字化创新体系,完整的中台产品架构以及日渐成熟的实施商生态体系。未来已来,而你,准备好了吗?

 

 

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方差,增强整体预测的稳定性准确性。 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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值