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商业论文参考文献：
9 月16 日,为寻求新时代下新商业发展的新动能,“新时代? 新商业? 新动能四川大学商学院智慧商业高峰论坛”在成都圆满举办.
阿里巴巴、复星集团、SAP、酷特智能、良品铺子、周大福、盯盯科技、佐上咨询、丽晶软件、理德物联网等多家新零售标杆企业创始人、高层及新零售推动者济济一堂,分享智慧商业发展经验,解读当前商界热点,对接商业运营资源,共同探索零售业态新大陆,领跑新商业时代.
成都市新经济发展研究院副院长张宇致开幕辞
张宇先生对中国政府政策进行解读,在未来,政府将更加聚焦新经济应用场景的构建,主动对接企业发展需求,以公共视角开展研究,在主体功能区建设,15 分钟生态圈构建等领域,为新经济景区在蓉发展提供动能；主动引领城市社会个性化需求,以消费视角开展场景研究,在智慧城市研究等领域,基于大数据分析描述消费者全新画像,推动新经济新产业新模式落地发展；主动开发利用各类数据支援,整合政府各类数据公共资源,建设全市的统一公共信息共享资源平台.
四川大学商学院常务副院长邓富民致开幕辞
邓富民教授代表学院向所有嘉宾的莅临表示热烈欢迎,他表示,川大商学院MBA 快速变化发展的20年,也是互联网、物联网、云计算、大数据和移动终端数据的快速发展和深度融合,使得商业朝智慧化发展,又拉动传统消费的升级,提升各类新的模式,使得社会成本得以整合,生产规模得以实现集约发展的20 年.如今,智慧商业的发展也面临若干的挑战,希望各位专家为商业发展指明方向,为新商业找到新的动能,促进中国商业经济的快速循环健康发展.
中国商业联合会智慧商业分会常务副会长范艳茹致开幕辞
范艳茹女士表示,新商业的产生本身就是移动互联网、物联网和大数据等技术日益成熟的结果.随着人工智能、生物识别、图像识别、机器人等技术更加成熟,应用门槛大幅降低,新技术层出不穷,部分领先的零售企业将不断运用新的科技、全新体验,降低成本,降低运营效应.
阿里巴巴集团副总裁肖利华分享：《新时代、新零售、新消费、新商业》
商业模式从1.0 店商时代、2.0 互联网时代、3.0 移动互联网时代,迭代到4.0 大数据驱动、端到端全网全渠道融合、全域高效商业连接的新零售时代.“新零售”这一概念融合了线下和线上最好的购物体验.
肖总解读说,一家企业只有转型成为数据公司,运用大数据识别、洞察、精准触达和服务于万千消费者的个性化需求,同时升级供应链、打通线上线下,才算是走向了新零售.他仔细阐述了消费者、实体商家、品牌零售商三方的主要痛点和需求.
他表示,“人、货、场”的重构,需要大数据应用在具体消费场景里.新零售,本质仍是零售,消费者就是它的本源所在.
肖总强调,中国企业的整体提升,一是靠品牌,二是靠供应链.新零售下,端到端的智慧供应链管理,将帮助企业化挑战为机遇.
复星智慧零售产业发展集团执行总经理陆丽羽分享：
《“她经济”引领当代家庭消费风向》
陆丽羽女士认为,当下做好女性消费品牌的要点有三：第一便是做好产品,其次才是讲好故事、做好线上与线下的体验.
在零售专家心目中,女性占据着消费者价值的榜首.根据中国年度消费数据,全国75% 的家庭总消费由女性决策,“她经济”正在崛起,女性文化自母系氏族社会后再一次回归主流,以女性为中心的消费主义成为主流.
湖北良品铺子食品有限公司高级副总裁赵刚分享：
《良品铺子革新：爆发式新零售》
通过供应链的数字化创新及用户体验的优化,倒逼全流程变革,提高运营效率,实现从“流量经营”到“用户经营”的转变,高效精准地满足顾客需求,实现人单合—.
赵刚先生分享了新零售探索的心得,即“智”得顾客心.
令人印象深刻的是,良品铺子在不断创新和升级产品品质的同时,依托体系打造“顾客心声”系统,成为重要的逆向顾客体验改善工具,建立了一套“从抱怨到价值”的发现、分析和解决问题的闭环管理系统,为企业及行业的发展升级带来了巨大的推动力量.
青岛酷特智能股份有限公司总裁张蕴蓝分享：《C2M 商业生态》
传统产业如何转型为数据驱动的高科技智能制造企业？酷特智能创造性地提出了C2M 工商一体化的商业模式,C 端需求直达M 端工厂,工厂通过个性化生产,直接满足客户需求,去除了渠道商、*商等中间环节,为客户提供高性价比的产品和服务,重塑了制造端的源头价值,颠覆了工业生产的微笑曲线.
客户先付款,工厂后生产的模式,使得工厂生产的每一件产品都是已经销售出去了,实现了生产的零库存和精准供给、有效供给,是传统产业改变命运的最佳路径,为国家供给侧结构性改革提供了典型样本.
成都佐上企业管理咨询有限公司首席数据分析师詹家驹分享：《智能数据驱动未来》
詹佳驹先生认为,在“数据+”时代背景下,零售企业进行数据驱动型管理的转型已迫在眉睫.如何才能做到真正的数据驱动型管理,并且精准高效理解消费者细分需求,先人一步用大数据赋能企业的商业决策,领航商业智慧之路？
企业大体可以分三步进行转型：
第一步：导入“嵌入式分析”,利用微软最新的大数据技术,将数据、业务运营有效地结合起来,持续提升业务数据化的能力和数据驱动业务的能力.
比如,利用大数据找准对的人,匹配对的渠道,瞄准对的产品,切实在市场营销中脱颖而出；有效地融合零售、人群、地理等多元数据,模型推算销售潜力及门店的销售潜能；基于零售品类差异的全新商圈定义,进一步发现空白区域,调整铺货决策,重构产品组合,优化资源配置；运用大数据进行门店评级,优化现有店铺,助力新店选址,实现利益最大化等.
第二步：打造数据分析团队,构建持续的分析竞争优势.
第三步：探索构建以数据运营为创新业务的新经营模式.
所以,未来零售业的核心竞争力的比拼,可以说,就是“数据采集与积累的能力”和“数据分析应用的能力”的比拼.
广州理德物联网科技有限公司总经理张海军分享：《新零售下时尚行业之RFID 智能应用》
张海军先生认为,新零售时代,时尚企业要加快商品数字化和交易数字化；零售企业要运用互联网、物联网技术,感知消费习惯,预测消费趋势,引导生产制造,为消费者提供多样化、个性化的产品和服务.
可以从以下方面着手：
1、梳理企业现有组织和业务方向,整理管理痛点和改进方向；
2、分阶段、分步骤进行,确定阶段目标；
第一步,工厂协同,打通SCM 供应链系统,从加工厂开始挂上RFID 电子标签,实现RFID 装箱、预约送货；
第二步,提升仓库效率,打通WMS 系统,增加自动化设备,实现整箱进出,以及RFID 自动分拣；
第三步,提升门店效率,打通DRP 系统,实现门店RFID“收”、“发”、“盘”和库存可视化；
第四步,增加用户体验,增加智能硬件导购屏和试衣指引系统、自助收银系统,引导客户从商品选择到付款整个过程；
第五步,大数据使用,自动采集客户感兴趣的商品、试衣情况和销售情况,分析商品生命周期；实现产品追溯与防伪防窜.
“时尚? 智能,推动产业变革”圆桌论坛成都佐上总经理宋建明总结发言：
1. 新时代商业竞争已从决胜终端转移到优质极速供应链竞争,未来是得优质极速供应链者得天下.
红领已真正实现了智能化制造,即在大规模流水线上实现了小批量和单件流生产,利用大数据、云计算、物联网,结合互联网,围绕消费者个性化需求,从B2C 走向C2M,一把手顶层设计和亲自推动是其成功主要原因.
2. 未来不会用智慧商业技术的企业,终将失败.
实体店自身拥有最稳定优质的流量,而流量就是周围3 公里商圈内的顾客.
未来,RFID 价签、消费者店内追踪（人脸识别）等技术将广泛地应用在店内,用不了多久,实体零售就会像电子商务一样便利.不同的是,实体店可以提供个性化、沉浸式的购物体验——而这是在线平台所不能比拟的.
其实,零售商别怕自己作为展览室,要怕的是自己根本不知道消费者到底喜欢什么,以及更为直接的,消费者没有在自己家的线下或者线上商城完成购买.
线下最大的问题在于,你不知道谁来了,不知道他到底看了什么,不知道他拿起了什么、又放下了什么,甚至都不知道到底哪种促销、哪种展示方式能真正转化为更好的销售额——而这些在线上都可以以数据形式展现出来！
所以,对于一个实体零售商而言,未来的一个重要变化在于,在货架附近的店员应该手持相关设备,不仅随时了解库存相关信息,更能获得相关数据,解析数据,进而对商品进行实时调整.
智能数据可以快速锁定最优产品和最优空间,确保将钱花在刀刃上,在有限的货架和空间内,规划出最优产品组合,实现快速精确补充,并通过分析制定最优的产品体系和促销策略,实现精准营销,提高促销有效性和转化率,并吸引更多消费者.
“与数为谋——零售新时代的智能商业决策”圆桌论坛丽晶软件CEO江旭东总结发言：
1. 新零售是有设计和柔性制造能力品牌的春天.新零售时期,企业一直有一个核心问题悬而未决：好不容易搞到的流量被货浪费了——爆款无货可卖,滞销款积压成库存,皆因原有的组货模式和供应链是瓶颈.
2. 新零售下半场看的是运维.
数字化运维的关键在于,建立与新零售匹配的新的组织合成营,以提升综合打击能力.至于未来服饰零售业态模式,江总认为,品牌将借助快闪店、网红直播KOL、导购助手和数字大屏作为预售入口,以柔性快反供应链为支撑,精准且快速地提供消费者需要的商品.
小结
智慧零售从智能运营的角度,还应包含智慧门店.
毕竟,门店是最核心的盈利单元,如何有效地采用数据驱动的方式,提升门店的销售和更精准地把握客户的消费特征,还需要借助微软新的大数据技术.
比如：人脸识别、RFID、VR、会员消费行为标签,以及人工智能、机器学习的一些智能算法,通过人脸识别技术,采集到客户的身份,并自动生成ID,再将客户ID 与消费行为关联,分析客户购物偏好,实现不同价值级别客户的区隔对待,做到精准营销与精准运营.
同时,将消费行为数据与内部的POS 及会员数据融合打通,应用RFM 分析模型和客户价值分类分析模型,将客户价值进行等级划分,并针对不同类型客户采取不同销售应对策略,助力一线门店销售管理智能转型.
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