2018有赞春季沙龙学习总结

本文介绍了有赞针对零售行业的全渠道一体化经营解决方案,包括微商城、小程序等核心产品及覆盖展现、推广、互动等六大核心运营场景。此外,还详细阐述了针对连锁门店的‘人货场进销存人财物’一体化解决方案,旨在提升消费体验和经营效率。

有赞核心产品

1. 微商城,小程序
  • 36行业
  • 目前核心覆盖6个核心运营场景:展现,推广,互动,留存,成交,复购。
  • 全电商全场景的解决方案
2. 有赞零食(连锁)
  • 紧紧围绕“人货场 进销存 人财物”门店经营九字方针打造一体化解决方案。
  • 两个目标 消费体验更好+经营效率更高
  • 怎么来理解全渠道一体化经营,20年前把钱算清楚,10年把货管住了。
九字方针的理解
  1. 人:通过全渠道的会员营销帮助商家持续获客。
  2. 货:基于用户需求,突破品类与sku地限制,做组合销售,个性化货品运营。
  3. 场:通过互联网的手段,扩大经营范围,经营时间,经营方式。(引进人脸识别来辨别客户购买,消费习惯)。

  4. 进:

  5. 销:便捷高效的销售与收款,让收银人员回归客户交流。
  6. 存:不只是清晰的库存情况,追求更合理的动销管理。上线库存预警、库存调拨,保鲜期预警等功能追求更合理的动销管理,不断完善门店和网点的库存共享策略。 让商家能够基于顾客的需求智能化采购,做更精准的市场判断。

  7. 人:指店员。让店员更好的连接顾客,将服务标准化管理,并持续的提高人效。(主观能动性)帮助导购更懂客户,货架陈列监控、员工着装规范、业绩管理等让店员更好的连接顾客,将服务标准化管理

  8. 财:拥有清晰的账务管理,八个场景,58个业务模型一张报表就能搞定,各项数据指标一目了然,帮助商家全面了解运营状况,从而提升资金利用效率。
  9. 物:合理规划和使用你的耗材,清晰固定资产管理。从而提升资金利用效率。帮助商家合理规划和使用耗材,清晰固定资产管理,房租、水煤电杂费、员工开销、耗材登记、报销记账等等一目了然。

  10. 美业

  11. 餐饮
5. 连锁

- 只是有赞中台一部份

  1. 有赞云 (中台)
  2. 消费者服务,有赞精选
  3. 8.

提供服务

  1. 解决方案顾问
  2. 交付实施
  3. 人才培训
  4. 运营提升
  5. 信用担保
  6. 售后协助
  7. 优质货源(分销)
  8. 广告投放服务
  9. 9.

架构

  1. saas
  2. paas
  3. iaas

营销工具

  1. 找人代付

  2. 3.
  3. 会员管理
  4. 会员积分
  5. 会员充值
  6. 会员各种优惠,会员关怀

多门店管理

  1. 门店自提
  2. 管店,管货,管人 ,管钱,互联网帮助生意更好做,网关店,门店营销,收银,进销存管理工具。
  3. 未来的店都是连锁管理
  4. 零售从人工,到信息化,再到互联网化,智能化(所以信息在线化,), 库存,信息在线化。
  5. 智能在线化的前提是商品在线,客户在线, 不是无人货架,无人超市。新零售模式。

未来判断

  1. 消费升级,未来二

    1. 私有化资产,朋友带来朋友
  2. kol朋友和
  3. 零售从互联网到智能化
  4. 商家服务公司
  5. 7.

对同行需要一起下棋打牌,去耕耘这块市场
saas是产品,产品底层是技术,技术驱动。

  1. 赔偿
  2. 造热点,造概念,做saas服务,认真做产品与服务
  3. 做saas业务不像toC做痛点,不要像怎么烧钱来快速解决。撅着屁股把功能做好,
  4. 你产品服务是商家续费的,

参考文档

  1. 参考有赞报
  2. 2018发布会
本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 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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