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观远数据智能分析2.0平台发布,让零售决策更智能

8月2日,由观远数据主办的2019智能决策峰会在上海圆满落幕,以“数据有为”为主题,本次峰会邀请了近500位新零售领域行业大咖、50+行业媒体亲临现场,共同探讨DT时代下新零售行业的数据智能发展之路。

围绕“企业分析决策的趋势与未来”、“AI+BI的变革与发展”、“数据驱动商业增长的挑战与机遇”等话题,活动特邀了红杉资本、ABInbev(百威英博)、Lily女装、安永咨询、见福便利店、联合利华、伊丽莎白雅顿、维他奶中国、小红书、维格智数、上蔬永辉、丙晟科技、扬子江药业、甲子光年等企业高管进行了现场分享,用理论加案例,为现场嘉宾带来一场干货满满的视听盛宴。

观远数据智能分析2.0平台发布

以“让决策更智能”为使命,观远数据一直专注于新零售行业相关数据分析产品和解决方案的产出。作为本次活动的主办方,观远数据CEO苏春园在现场发表了《数据有为,智在决策》的主题分享。观远数据创始人兼CEO 苏春园十五年来,从卡耐基梅隆大学研究生毕业,到加入MicroStrategy,再到创立观远数据,苏春园始终坚定地走在数据分析的征途中,并一步步解锁这个行业的全球视角与顶层视野。他认为,工业时代极大放大了我们的体力,而在智能时代,因为算法,因为充沛的数据,我们的脑力开始能够得到极大放大,而观远数据的使命是希望能够帮助企业构建每一个企业都需要决策的大脑,去更聪明的运营企业。

苏春园认为,商业创新都是从量变到质变,从传统零售到新零售的转型也是一场颗粒度革命,当一个品牌每周有1000次增长的机会,每个品类每周有10%的精准度,52周之后,与其竞争的就不是隔壁的品牌了。在这场创新革命中,观远要做的就是,帮助品牌构建决策大脑,让决策更智能。

观远数据联合创始人 张进作为一家产品驱动型的企业,观远数据可以提供从数据到决策的全生命周期覆盖。而在此次发布会上,观远数据联合创始人张进也发布了观远智能分析2.0产品。经过一年的打磨沉淀,观远的2.0产品包含了一套完整的产品矩阵,可以从应用平台、分析平台和大数据平台三个层面多维度提升企业的数据分析能力,帮助企业去做更科学的决策分析。

其中的实时数据引擎功能可以支持无限制更新,当天累计营业额和当天任务完成比以及门店的排名,复杂的计算逻辑都可以在实时分析引擎中得到解决。除此之外,观远的移动2.0版本也在导航栏等板块进行了优化升级,可以最大化利用移动空间,减少移动端空间浪费。

大咖观点-做好数字化转型,争做新零售行业先行者

红杉资本中国基金投资合伙人 苏凯从离开金鹰到入驻红杉资本负责消费品/服务领域的投资及投后管理,再到领衔投资观远科技,苏凯一直关注新零售行业的发展。活动现场,苏凯指出市场的“现象”和“理论”快速交替登场,我们从当年的颜值经济、消费升级,一路到消费降级、消费分级,再来高频刚需的强行插队抢夺日益稀缺的流量和入口资源, 名词不停在变,企业和投资者就需要透过现象看本质,抓出真正的趋势而非追逐时髦。

今天你不管是做什么品类,我们需要迎接未来年轻客人的时候,我们就一定要把自己用潮的元素和精神重新的塑造和包装,让自己变得更酷一点,否则一定很快被淘汰,不管你原来多大。今天站在我们的角度,我不能随便举负面的例子,一举负面例子会得罪很多人,而这些决策都需要依靠科学的数据分析

对于数据的挖掘可以使零售业和科技业越来越界限模糊,很多零售商在展现它实力的时候完全以为是科技公司,这就是今天的特点,大家越来越多的用数据,也为科技从业者找到了第二春的发展机会。在苏凯看来,零售行业的数字化改革可以分为四步,第一步是看得见,也就是至少知道整体的营销数据;第二步是看得懂,知道这些数据意味着什么,目前哪些环节做得好,哪些出现了问题;第三部就是有办法,知道问题之后如何解决;第四步是有模型,也就是中台建设,把你原来说不清楚的东西让系统说清楚。 ABInbev(百威英博) VP Solutions-Asia Pacific Keith Davies作为ABInbev(百威英博) VP Solutions-Asia Pacific,Keith Davies现场就《Real ROI from Machine Learning in the Retail Space》的话题做了精彩分享,他表示,啤酒市场是增长最快的市场,收入增长和成本控制同样重要。中国作为全球啤酒行业占比最大的市场,也是增长最快的市场,我们想要在这里做大,就一定要把数据分析应用到CPG的很多环节之中,用业务增长驱动公司盈利。

Lily女装CIO刘峰以《数据智能赋能品牌精细化运营》为话题,Lily女装CIO刘峰表示,刘峰认为近几年整个市场环境发生了很大变化,主要体现在:整个消费渠道越来越碎片化;线下运营成本越来越高;主流消费者越来越要求个性化。而市场环境的变化,倒逼Lily整体的运营逻辑、商业逻辑发生变化。在“人货场”的模式,一切都要从消费者的需求出发,去设计研发适合消费者的产品,然后再去找到合适的购买节点,卖给合适的货,这就需要强大的数据分析能力,让任何一个场景可识别、可量化、可分析,为门店和商品赋能,提升业务指标。安永零售快消战略与运营主管合伙人 郑宇凯从批发转零售,企业要如何制定新型的渠道系统合作关系?数字化转型的战略又要如何规划?永安咨询消费行业合伙人郑宇凯以自己20年的业务管理咨询经验,现场分享了《批发转零售变革中的数字化转型》的话题。

见福便利店董事长 张利以见福便利店的数据化结果为案例,其董事长张利现场分享了《单店运营管理的核心是数据的分析和应用》。直营店长可以随时随地查看自己的KPI进展,从而实时对于库存销售进行调整,月月拿奖金;结盟店可以根据BI数据建议合理调整商品结构,根据ABC分析调整商品上下限,提升门店业绩;商品部同事更可以通过BI数据关联性分析,发现单品之间的联系,从而调整商品陈列,增加门店销量...这些都是连锁门店数据化之后的成果。我们有数据,观远能帮我们分析数据给出建议,这种合作模式刚刚好。

小红书大数据负责人 吕侣作为生活方式的聚集地,小红书拥有2.5亿用户在线分享生活方式,活动现场,小红书大数据负责人吕侣以《小红书,大数据》为题,分享了小红书在大数据方面的一些进展。他表示,小红书把数据仓库层全部下移移到EMR上,数据市场层分为两边,“我们得到的直接效果是过去每天可以看到大约50个实验,现在每天运行的数量是500个,每天往前走的速度得到反馈的速度乘了10倍,这样尝试的速度让我们能够快速跟上市场的步伐,捕捉到前进的信号。“

维格智数创始人&前喜茶CTO 陈霈霖不同于“用数字化赋能业务增长”这个角度,维格智数创始人陈霈霖表示,零售企业的组织文化管理同样需要数字化,数字管理、数字营销、数字引擎更是企业数字化转型的三大支柱。

十位重量级数据大咖,两场超高端专家对话

除了嘉宾的专题分享,本次峰会还邀请了10位新零售领域的数据专家,就企业和从业者最关心的前沿话题展开了两场深度对话。CPG快消圆桌以“数据赋能快消品牌业务增长”为主题,观远数据联合创始人 张进、联合利华 SC GTM Director-China 杨纪宝、联合利华North Asia Procurement Director Robin、伊丽莎白雅顿信息部总监 葛培明、维他奶中国CIO 江海啸等快消行业大咖在现场展开了一场激烈的观点碰撞,深度解读了快消品行业如何通过数据赋能业务增长和运营管理。

CIO圆桌照片在“数据驱动”、“体验为本”、“效率至上”的新零售模式下,企业如何突破数字转型的瓶颈,通过IT建设数字化转型带来业务增长?观远数据合伙人鲁伊莎、上蔬永辉CIO 胡才雄,万达&腾讯-丙晟科技CTO  Vincent,扬子江药业CIO 张爱军以及甲子光年CEO张一甲等新零售专家在现场给出了各自的观点。

 新零售的本质是以“人”为核心,用户在哪里,营销就做到哪里,用户喜欢什么我们就推送什么,管理者有哪些盲点,我们就找出这些问题...而这所有决策都离不开科学的数据分析和建议,这也是新零售无法脱离数字化的根本。或许,传统BI依然可以保你在行业内仍有一席之地,但要做到行业的先行者和领军者一定需要强大的数据分析产品,将“AI与BI”落地到营销管理的各个场景中。

产业观远数据新零售数据分析智能零售数据科学
相关数据
数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

Lily机构

自2013年确立“商务时装”这一定位,短短几年间,Lily已在国内开设900余家品牌店铺,入驻上海、北京、广州、深圳、武汉等270个城市,并在海外市场开设零售店铺逾70家。

http://www.lily.sh.cn
观远数据机构

观远数据成立于2016年,致力于为泛零售、消费以及互联网领域客户提供新一代智能数据分析与决策(AI+BI)解决方案。目前已获得包括襄禾资本、红杉资本中国基金、线性资本等多家顶级VC机构的投资,并先后入选全球顶尖的微软加速器、万达创新加速器、腾讯AI加速器,服务了沃尔玛、联合利华、百威英博等500强企业,并且与王府井集团、全家便利店、安踏集团、赫基集团、丸美、上美、元气森林、三顿半、奈雪的茶、生鲜传奇、小红书、bilibili等企业落地了行业领先的数字化实践。

www.guandata.com
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百威英博机构

百威英博(ABInbev)是全球领先的酿酒制造商,总部位于比利时鲁汶,成立于1876年,是全球第三大消费品公司。2018年7月19日,《财富》世界500强排行榜发布,百威英博位列170位。

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