當(dāng)前，受疫情影響和人們消費習(xí)慣遷移，線下零售面臨巨大壓力，但轉(zhuǎn)機也在期間出現(xiàn)。隨著外賣、社區(qū)團購、直播賣貨等線上運營模式的如火如荼，線下零售也看到了數(shù)字化的魅力，快速數(shù)字化轉(zhuǎn)型迫在眉睫。

去年，智慧足跡服務(wù)某世界500強品牌零售企業(yè)，根據(jù)其業(yè)務(wù)場景與需求，結(jié)合智慧足跡自有數(shù)據(jù)和平臺能力，打造了一款人貨場結(jié)合的數(shù)字化運營平臺，指導(dǎo)其渠道門店的精細化運營。隨后公司對該產(chǎn)品進行SaaS化升級改造，重磅推出極目·企業(yè)數(shù)智化運營決策平臺，幫助線下零售突破傳統(tǒng)經(jīng)營模式，實現(xiàn)門店宏觀及微觀洞察、人貨線性分析、生意機會分析等核心功能，驅(qū)動零售企業(yè)完成運營決策的智能化升級。

極目·企業(yè)數(shù)智化運營決策平臺，結(jié)合國內(nèi)零售業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，實現(xiàn)以下三大突破：

以消費者為核心

構(gòu)建人-貨-場-介應(yīng)用場景，實現(xiàn)業(yè)務(wù)閉環(huán)

傳統(tǒng)的零售企業(yè)，通常僅有“貨”的流轉(zhuǎn)以及與“貨”相關(guān)的數(shù)據(jù)。近年來，很多零售企業(yè)都希望通過自有數(shù)據(jù)洞察驅(qū)動線下運營，但由于線下門店周邊人口流動頻繁、品牌忠誠度低等諸多原因，使得自身數(shù)據(jù)對運營分析的幫助微乎其微。極目企業(yè)數(shù)智化運營決策平臺，通過創(chuàng)建底層融合數(shù)據(jù)倉庫，拉通人、貨、場、介，幫助零售企業(yè)全面掌握門店終端輻射范圍內(nèi)人群分布，賦能門店精細化運營。

企業(yè)門店作戰(zhàn)地圖

全局洞察目標客群分布和周邊競爭市場狀況，尋找價值洼地，指導(dǎo)門店終端合理布局。

城市宏觀洞察

洞悉城市內(nèi)部商業(yè)聚集、人口分布、租金熱力等，助力門店終端開展城市評測便于城市拓展以及城市渠道布局優(yōu)化/新店選址推薦。

門店微觀分析

聚焦門店周邊客流分布、人群特征、交通、環(huán)境、競爭等，幫助細分門店服務(wù)人群，尋找競爭優(yōu)勢，輔助選品、訂貨、營銷。

媒體投放評估

定義目標人群，分析多種營銷場景，推薦目標人群聚集最多媒體點位，以更少的預(yù)算完成更有價值的投放。

深入挖掘消費者位置大數(shù)據(jù)

賦能業(yè)務(wù)決策

線下經(jīng)營的好壞與否離不開周邊居住、工作及到訪的人群，評估門店時，僅憑銷售數(shù)據(jù)的高低往往不能得出最根本的結(jié)論，只有結(jié)合人口、環(huán)境等數(shù)據(jù)綜合分析，才可能實現(xiàn)銷售經(jīng)營的決策指導(dǎo)。極目·企業(yè)數(shù)智化運營決策平臺，綜合了人-貨-場相關(guān)信息，洞察人口、環(huán)境和經(jīng)營三者之間的關(guān)系，用以輔助制定線下營銷推廣、活動策略等。

人貨場關(guān)聯(lián)分析

獲取不同品類最大影響因子人群特征，針對不同人群采取差異化的營銷策略。

生意機會分析

挖掘在不同環(huán)境下不同人群帶來的品類銷售機會，指導(dǎo)終端精準鋪貨。

結(jié)合業(yè)務(wù)與人口數(shù)據(jù)

幫助企業(yè)沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，打造數(shù)智決策場景

幫助企業(yè)進行線下數(shù)據(jù)的價值化沉淀，按照業(yè)務(wù)場景進行數(shù)據(jù)清洗、存儲，并根據(jù)業(yè)務(wù)場景運用算法模型進行數(shù)據(jù)的加工處理，完成數(shù)據(jù)的價值提升及沉淀。

極目·數(shù)智化運營決策平臺將不斷探索零售品牌的業(yè)務(wù)需求，打造更場景化、更智能化、更具價值的SaaS產(chǎn)品，幫助線下零售品牌企業(yè)實現(xiàn)真正的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。