阿里云数据中台
首页
产品
解决方案
生态服务
资讯动态
关于我们
零售数据中台
零售数据中台解决方案,面向各行各业大数据建设、管理及应用诉求,一站式提供从数据接入到数据消费全链路的智能数据构建与管理的大数据能力,进行全域数据分析。并以消费者运营为核心,通过丰富的用户洞察模型和便捷的策略配置,助力企业实现用户增长。
立即咨询
下载白皮书
子行业:
服装服饰
大快消
消费电子
家居家装
行业痛点
消费者个性化需求
被满足程度低
服装企业供给侧有强大的生产能力,消费者需求侧有强大的需求,但供给侧与需求侧未打通,导致人货不匹配,如何更精准地洞察消费者需求,将合适的商品推荐给相应的消费者,是服装企业当今面临的数字化驱动运营方面共同的挑战
品牌与消费者连接弱
品牌忠诚度低
当今消费者触点众多,企业也秉持“消费者在哪里,品牌在哪里”的理念在多个媒体触点、多个电商平台进行品牌投放。但媒体投放无法追踪、沉淀以及跨媒体将人群相互应用,导致消费者与品牌的连接是单点的,没有很好的结合当下全渠道的优势进行连接
线上退货退款多
对企业经营及利润有较大的困扰
网络购物的便捷性让消费者更容易购买转化,但同时也带来了退货退款的比例对比线下高出不少的问题,很重要的一个原因是企业在售前阶段与消费者的沟通有偏差,没有及时关注退货退款的原因并针对性改善,导致长期来看退货退款对企业的经营产生较大的困扰
解决思路
品牌高效拉新与持续跨端运营以提升单客价值
数据驱动
全渠道、全环节数据汇集、融合、打通
数据加工,提炼价值数据,打造消费者标签体系、商品标签体系等
基于价值数据实现消费者洞察以及人货匹配
全渠道运营
通过AIPL方法论构建全渠道消费者洞察视图,助力企业掌握全渠道消费者资产及变化趋势,定位机会及问题渠道,实现全渠道管理及跨渠道应用
技术赋能
通过NLP技术将企业在经营环节中的信息文本化,文本价值化,从文本中提炼有价值的信息,基于提炼的信息,汇总分析,进而反哺改善各经营环节
解决方案
通过数据资产化构建高质量消费者标签,洞察消费者画像,进行全渠道人群运营,同时基于智能用户体验引擎,挖掘消费者潜在未满足需求以更好地指导商品企划与设计
典型场景
全域消费者洞察与
精准匹配
全域AIPL决策分析与
归因分析
个性化服务体验
帮助企业洞察线上线下消费者对于商品、物流、服务等环节的反馈,提炼当前核心问题,挖掘潜在需求,进而在售前咨询、售后服务、个性化定制、穿搭服务等维度提高消费者满意度,提升消费体验
服饰企业信息化程度相对较完善,但对于消费者潜在需求洞察环节较为薄弱,零售数据中台解决方案可通过多端、跨屏等全域数据的汇集和接入,全渠道洞察消费者诉求,针对性进行高效且有效的服务
服饰企业需要与全触点全媒体端的消费者建立更紧密的连接和互动,解决方案以消费者全生命周期视角对全局业态、渠道进行A(认知)、I(兴趣)、P(购买)、L(忠诚)各阶段人群进行全局监控、波动分析及归因
帮助企业洞察线上线下消费者对于商品、物流、服务等环节的反馈,提炼当前核心问题,挖掘潜在需求,进而在售前咨询、售后服务、个性化定制、穿搭服务等维度提高消费者满意度,提升消费体验
服饰企业信息化程度相对较完善,但对于消费者潜在需求洞察环节较为薄弱,零售数据中台解决方案可通过多端、跨屏等全域数据的汇集和接入,全渠道洞察消费者诉求,针对性进行高效且有效的服务
服饰企业需要与全触点全媒体端的消费者建立更紧密的连接和互动,解决方案以消费者全生命周期视角对全局业态、渠道进行A(认知)、I(兴趣)、P(购买)、L(忠诚)各阶段人群进行全局监控、波动分析及归因
帮助企业洞察线上线下消费者对于商品、物流、服务等环节的反馈,提炼当前核心问题,挖掘潜在需求,进而在售前咨询、售后服务、个性化定制、穿搭服务等维度提高消费者满意度,提升消费体验
方案优势
领先的数据产品与技术
基于阿里巴巴实践多年的MaxCompute大数据计算存储平台,提供海量数据大规模计算存储能力
阿里巴巴达摩院智能技术加持,如IOT、脚模仪等智能设备的应用
从业务视角出发,落地到业务价值
解决方案覆盖了业务流程的端到端,不同模块之间平滑衔接,协助解决服饰企业当前面临的挑战,可以迅速获得端到端的能力,实现降本、提效、带来业务增量
与阿里淘系联动的能力
企业一方数据中台累积的消费者资产可以无缝与淘系进行联动,在淘系的各个触点对一方人群进行高效触达,实现从洞察到运营完整的链路
推荐产品
Dataphin
智能数据构建及管理
Quick A+
全域行为洞察分析
Quick BI
数据可视化分析平台
Quick Audience
全域消费者运营平台
企业案例