商业连锁行业大数据解决方案
商业连锁行业的问题和机会
商业连锁行业是零售行业的重要市场。商业连锁行业是现代大工业发展的产物，是与大工业规模化的生产要求相适应的。移动互联网的飞速发展，传统商业连锁业正发生翻天覆地的变化。电商的异军突起，改变了人们的传统消费方式，我国商业连锁业已从高速发展期进入了调整期，经营业绩下降，各种问题和矛盾不断表现出来，商场不再是消费者的主要消费地，商业连锁生存面临很大窘境。
商业连锁行业面临的主要问题：
1、互联网下消费模式的改变。随着80后，90后、00后成为消费主力，他们早已习惯网上购物，以此节约时间，提高效率。
2、商业连锁的内产品日益同质化。现在，商品千物一品让消费者对品牌忠诚度下降。
3、传统模式下成本高企。随着房地产业的价格屡屡调整，生产资料的价格上涨 ，整个商业连锁业都受到了租金、人力上涨等成本的影响，利润大幅下滑。
为了改变现状，商业连锁企业需要通过为客户提供个性化的服务，通过深入的客户诉求来进行精准营销。以合理地控制营销成本、提升客户体验、树立品牌形象，最终实现真正意义上的以用户为中心。
在互联网+大数据时代，商业连锁企业有更多的机会与用户接触，包括传统的线下交易、官网、APP、微信等诸多互动渠道都在为企业供应着消费者的数据，让企业有机会更全面的了解用户，知晓用户的需求与偏好，用户数据必将成为商业连锁企业运营的核心竞争力，通过大数据技术采集与分析用户行为模式与特征，将帮助企业更好的引导客户，为客户提供个性化的体验和附加服务，将 “想卖商品给顾客”的商业连锁模式转变为“帮客户买其想买的商品”的模式。
商业连锁行业大数据解决方案
商业连锁行业大数据解决方案帮助商业连锁企业真正树立以用户为核心、经营大会员的经营思维，帮助企业将搜集和分析用户数据作为一切经营活动的基础，通过将各种分散的用户数据有效整合起来，打通线上线下用户，进而形成多维度全面可见的用户画像，以支持用户洞察、用户决策、精准营销等大数据服务，提升商业连锁企业在大数据时代的竞争力。
商业连锁行业大数据解决方案的主要内容：
1、建力可扩展性的大数据平台架构。实现高效、稳定、可用、高性能、易扩展的大数据技术基础构架，从而能够接收并处理海量用户行为数据，能够适应数据增涨的变化。
2、收集并构建企业用户大数据资源池。全面采集各用户触点产生的业务系统数据、用户基本信息、用户购物数据、实时用户行为数据等异构数据源的海量用户数据，形成大数据资源池。
3、以多重身份识别技术重新定义用户。以商业连锁行业大数据专利的用户多重身份识别技术，清楚辨识同一个用户在多渠道上的各种身份和全部行为轨迹，实现多维度用户画像、为用户提供跨平台、跨渠道的一致体验打下基础。
4、精确的用户画像。在用户画像过程中，既需要企业内部数据，也需要互联网数据，可能也会需要线下调研的数据。确定用户画像的目标是第一步，它决定了解决实际问题的方向。面构建多维度用户画像视图，精准的发现用户特征，预测用户需求。
5、最终建立立体式营销体系。
将构建的用户画像内嵌到业务体系之中，检验画像效果。然后不断重复之前的步骤，让用户画像产生实际价值，并建立立体式营销售体系。
商业连锁行业大数据解决方案的价值
- 以数据为导向改变经营方向，打破传统业务经验，以数据量化为驱动，助力商业连锁企业进入数据决策时代。通过深入分析企业用户身份，根据用户需求，商业连锁企业专属制定营销、运营战略，做精致商品和差异化服务。
2、突破商业连锁企业原有的传统会员体系，帮助识别客户身份，对所有会员进行统一管理，全面构建企业立体式会员体系。
4、依托精准的会员画像，设计个性化服务，从而提高会员的更好用户体验。
商业连锁行业客户案例
1、某大型商业连锁企业大数据平台项目
某大型商业连锁企业在经营面积有限的便利店里，如何将更多的商品和服务作为卖点，并通过信息系统掌握每一件商品的销售状况进行单品管理，显得尤其重要。快速分析畅销商品的系统构造支撑着。怎样提高销售能力，提高竞争力成为便利店业界的最新课题。为统筹数据资源，培养数据人才，助力集团战略决策、业务创新和精细化运营，提高集团在大数据时代的竞争力，提出了业务转型的大战略。
商业连锁企业大数据平台的实质就是通过把大数据模型的基本原理应用于流通领域，达到提高协调运作能力和规模化经营效益的目的。
通过整合集团统一了其内部的各种数据和数据逻辑，打通了用户在该商业连锁集团网上商城、客服和门店等渠道信息，建立用户全景画像，深入洞察用户特征，并有效地分析了各渠道的运营情况，且利用该百货商业连锁集团的用户画像数据，进行全渠道营销推广与营销效果评估。
