爱分析：《中国零售科技行业报告》（全文）

为了解决这些问题，该品牌与多准数据合作，开启了以全域消费者运营为核心的数字化转型。多准数据帮助品牌搭建数据中台，将品牌电商、媒体推广、活动营销、线下门店等全域数据进行融合打通，实现自有数据资产化，同时深入研究并指导数据的运用和实践，科学化定制品牌数字化转型的五步走闭环：1）数据中台搭建，自有数据资产化；2）品牌AIPL运营保障体系搭建；3）三大品牌策略指导生意增长；4）策略全面落地，数据赋能增长闭环；5）全域消费者运营，品牌全面开花。

在这个过程中，数据中台提供了强大的大数据分析、应用能力，挖掘品牌核心增长人群，提前进行人群锁定和销量转化预测，让新品上市前就有了销售&人群的双重目标。同时，帮助品牌提前规划布局，对细分消费者进行有节奏、有规划的提前触达，进行千人千面的沟通，有效提升品牌全域营销效率。

在数据中台的夯实基础和阿里大数据的全面应用下，该品牌沉淀核心AIPL增加130%，可运营消费者资产量级扩充1亿。与此同时，品牌力、渠道力、产品力均得到质的飞跃：双11品牌主动搜索人数较618提升200%、全域媒体联动较单媒体投放转化率至少提升150%；品牌官旗联合8家经销商TOP大店参与双11消费者运营，在品类新客渗透和品牌跨类目复购运营场景上均深耕；高端新品品类人群渗透贡献度提升270%，市场份额提升8%。

2.2 技术赋能零售的应用场景

移动互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的逐渐成熟以及在各个业务场景的应用渗透，是支撑零售品牌商数字化转型的技术基础。

其次，随着移动互联网加速线下场景数字化进程，这些技术也开始向线下零售场景渗透。O2O的浪潮带动了外卖配送等门店业务的线上化，POS、CRM等基于云的SaaS应用逐渐铺开，无线信号传感器、智能摄像头等具备数据采集能力的智能硬件部署量不断增加，使得线下零售场景的数据基础设施持续在完善，其中的代表性趋势是线下流量不断被数据化。

以人工智能技术为例，在感知层面，计算机视觉技术与物联网相结合，通过具备图像识别能力的摄像头初步实现了对线下门店的客流量、客户标签、消费者行为、货架陈列等数据的采集，基于这些增量的数据来指导运营。在决策层面，基于比较完备的数据基础，结合NLP、行业知识图谱、机器学习等技术，可以通过算法建模实现销量预测、个性化推荐等业务智能化的应用场景。

2.3 零售科技行业图谱

（编辑：晋中站长网）

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