「零售的科學」主題地圖:
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(➡️ 零售的科學主題地圖導覽說明)
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我們在服務零售業,我們應該要自己發展 AI,做零售業的AI產業模型,而不是只是去使用 Open AI 而已。零售業的產業AI,就是要解決零售產業問題,最核心使命是完成銷售。它應該是 To B 的,不需要會說人話,但要會幫老闆賺錢。
就跟城市規劃一樣,會員、商品、交易、數據等等都會變成零售業在全通路領域地圖裡的基礎建設,就像每個城市的水廠、電廠、通路、跟公共運輸一樣,然後每個系統建築在這些基礎設施之上運作。
傳統的循環是「先分配庫存(門市進貨),再進行銷售(門市銷售)」,而電商的循環是「先進行銷售,再分配庫存」,所以傳統以門市為基礎的庫存分配方式,真的是對的嗎?把電子商務是為一間虛擬門市來分配庫存,真的是好的嗎?
AI會變成人類的代理人。除了開始利用AI、使用AI,你是否準備好「被AI利用」?你的內容,是否方便AI取用與理解,是否要Eembedding?你的服務(例如購物、訂餐)是否方便AI調用,是否有API?
這幾年零售業將會面對新的挑戰與機會,庫存有更有效率的活用方式、流量獲取有新一代的方式、數據應用將成為所有品牌的競爭基石、甚至門市店員的角色與功能界線也可以模糊、還有區塊鏈技術將回歸到產業應用,零售業的樣貌將有很大程度的變化。
這幾張小卡是「會員經營的 20 30 40」,我們一起透過幾個數字,檢視自己的會員分佈狀況, 來量測今年會員經營的結果,也為來年做準備。
零售業的卡、券、點,都是消費者的數位資產,透過區塊鏈的技術,卡跟券都是一種NFT、點是品牌發券,連結上區塊鏈之後,並連結既有的WEB2.0的相關機制,為消費者與品牌,都各自帶來的新的利益與機會。
我們現有的作業流程,真的是最好的嗎?同樣的問題,是不是有更好的解決方案?「解決方案」通常是自帶想法的、「客制專案」通常只有做法,想法是組織自己提供的。
Visitors、Followers、Leads、Members、Premium五種姿態,分別有五種參與深度:到訪、虛擬身份關聯、真實身份提供、主動互動、預支消費。也代表了五種不同的回購距離。
全通路造成庫存的碎片化,庫存在線上線下多個通路各要分配多少,透過OMS與ERP的整合,讓線上與門市都可以銷售全通路庫存,最大化庫存利用率,達到貨暢其流的理想。
每一個點擊,都在透露消費者的購買意圖。DCIU模型從網站的用戶歷程做分析,在消費者還沒真正結帳之前,就能預測到他的購買意圖。
B2B的設計工作者,除了自身設計相關的知識之外,更需要深入了解你所服務的產業的「領域知識」,才能真正的邁向最高境界 -「領域展開」,真正創造你所設計產品的商業價值。
數據治理 (Data Governance)是數據應用的根本。一個品牌的會員資料?業績是多少?沒有好的數據治理,甚至這些根本的數據都是錯的,永遠看不到對報表,看不清楚自己公司的經營全貌。
什麼是無頭式電商(Headless Commerce)?這是因應新通路的快速出現,而發展出來的零售系統概念:用API為基礎,作為一套零售中台 或是零售核心作業系統,主控零售的核心:商品、交易、會員、數據,作為彈性發展各種通路應用的根本。
在中心化的網路世界,你的密碼甚至不是你的密碼。區塊鏈技術的出現,讓虛擬世界的「擁有」這件事,變成真正的擁有。區塊鏈很快的也會帶來零售業新的生態變革。
疫情的發生,讓零售業的傳統銷售場景被挑戰,無論是門市、還是原本的線上購物的形狀。面對變動,重新省思原本習以為常的佈局,重新整隊,本來就是一種生存之道。