导语
近日，国家发展改革委联合17个部门以及互联网平台、行业龙头企业、金融机构等145家单位，共同启动“数字化转型伙伴行动”。这标志着中国正在全面启动并加快数字化转型。
在世界经济数字化转型大势所趋的背景下，零售业态迎来了多样性的发展，消费者对于零售的印象产生了变化：买早点，煎饼果子要用手机支付；躺沙发上刷刷手机，猜你喜欢的APP比伴侣懂你；无人货架、便利店愈加走向科技化。
对于零售品牌方来说，数字化赋能也体现在方方面面，无论是图像识别技术、大数据、行为识别技术、人脸识别技术等等，都让零售生意出现了新的突破口。
>>>洞悉商圈价值<<<
在大数据的加持下，零售品牌商对于错综复杂的的全国线下门店产品布局将迎来关键转型和效益优化：如何正确将产品铺入到高潜力商圈？如何洞察竞品的铺货动作？如何准确捕捉区域消费者消费行为偏好？如何洞察区域消费者消费力以实现适应产品的进场？
ImageDT“天鹰”旨在打造领先的门店层级人货场的零售大数据生意罗盘，通过“AI+大数据”的支持，搭建全国渠道地图系统。首先，零售品牌商可以基于自身产品特征和定位，实现高效的全国网点优选；再者，通过多维度的大数据整合分析，依托大批量城市属性与商圈属性数据，辅助全局深度分析，实现生意增长。
当零售品牌商基于商圈维度进行选址、铺货经营，一方面，能够准确把握所在商圈的效率天花板，实现准确的生意行为；另一方面，对商圈消费者及竞品的了解程度，也会影响零售品牌方的效率优化。
>>>生意五步走<<<
第一步：品牌零售效率现状评估
聚焦关键问题和提升点，帮助零售品牌商评估现有线下铺货门店的具体状况，通过数据模型进行有效的门店潜力挖掘，实现门店销售预期评估，并通过与竞品门店配对，帮助决策现有门店的取舍和未来规划。
第二步：确定增长愿景方向与增长目标
根据零售品牌商的线上线下资源配置，在市场竞争等外部压力的影响因素下，对比行业增速和竞品增速，挖掘业务增长方向，辅助零售品牌商完成年度业务增长目标。
第三步：以需求预测模型完善更多空白网点
基于消费者画像、竞品分布、商品属性等维度进行相关商圈规划，通过对消费者特征分析、消费者高端关联竞品抓取，确定优选城市商圈，再以回归分析、商圈打分和容量模型的逻辑方法，为品牌零售商在全国拓新行为带来数据化指导。
第四步：以增长场景测试来确定增长场景
综合考虑零售品牌商增长计划、市场潜力和品牌竞争力，零售品牌商可以根据不同的市场环境将增长计划做到细致入微，无论是跟随市场还是冲刺增长，都实现1年后、3年后的增长场景测算。
第五步：面向未来的自动化生意选择
打通多维度数据，对现有和预估数据进行结合，以自动化建议生成算法及工具，为零售品牌商提供一款集城市与商圈信息的自动化生意推荐工具，实现门店分类、产品标签、竞品关联、潜力评估、产品特征匹配、渠道洞察等功能的大集合。
国内零售市场以多变的环境和多元的渠道使得信息集中难度巨大，线下渠道管理过程依然存在严重的数据断层。
ImageDT“天鹰”打通三方数据源，覆盖全国范围的千万级线下网点，并通过独家的数货APP以蓝牙来自采集客流数据，实现独家场内数据+场外大数据融合，完整勾勒门店标签画像。技术上，更是借助多年服务于零售商的货架识别经验，以强大的建模分析能力，可通过高效的自动计算实现店铺的全维度透析构成商圈、品牌、顾客之间的社交网络生态数据，帮助客户动态地、直观地做出商业决策判断。
移动互联网高速发展的时代，对于传统零售品牌商来说，用“变则兴，不变则衰；变则生，不变则亡”形容，一点都不夸张。踏着数字化手段的“东风”，实现更好、更快发展。
