「零售的科學」主題地圖:
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零售業從品牌與通路的2X2分類,正因OMO與D2C的興起而逐漸模糊界線,新維度轉向「履約能力」與「集客能力」。實體與電商的結合、通路品牌化、品牌通路化,皆反映零售產業正加速整合並優化人貨場的競爭策略。
RMN(Retail Media Network)正在迅速崛起,成為廣告市場的第三勢力。品牌需重新考量其行銷與業務策略,以最大化RMN的潛力。通路商與品牌間的競合關係也在數位轉型中發生變化,同时AI技術的發展將進一步驅動廣告市場的變革。
儘管Nike股價因D2C策略引發波動,並撤換了CEO,但其營收、利潤率和市場份額仍穩居全球運動品牌龍頭。相比其他競爭者,Nike在運動鞋市場中佔據23%的份額,市值也遠超其他品牌。
以 AI Agents 作為切角,企業在有三個 AI 轉型的方向::Hire more Agents、Build Agent Service、Ready for Agent,這三個方向整合起來,也可以看見未來的企業型態,一種人與 AI Agent 的協作組織。
AI Agent 是新型態的應用程式,將成為零售業的新通路與服務介面。對外提供消費者服務,對內提升企業效率。本文介紹 Agent 製作工具,像是 Google Agent Builder、n8n、Dify等,進行 no code 開發與部署。這種新型態的 Agent 將加速人機協作,推動組織向更高效的運作方式發展。
"三倍購物週期"在客戶分群中的非常重要,特別是在NAPL(新客、活躍、潛在、流失)模型中的應用。通過多種分析方法,包括回購模式、GMV貢獻度和客戶活躍度指標(CAI),證明三倍購物週期是區分活躍和非活躍客戶的關鍵閾值,對於有效的客戶關係管理和精準營銷策略至關重要。
零售業的核心問題是「人」和「商品」的配對,即幫消費者找到合適的商品。銷售場景分為「有人的銷售」和「無人的銷售」,並涵蓋線上和線下兩種形式。 消費者可分為「有需求的消費者」和「沒有需求的消費者」。現代零售業主要靠「沒有需求的消費者」創造需求來提高銷售額。
關於聯邦宇宙 Fediverse 的初步介紹,用實際範例說明 ActivityPub 協議的功能與特色,同時也實驗目前 Threads 支援的能力
因應未來不斷變化的消費場景,零售業的數位轉型,要打造出「可組合式商務」(Composable Commerce),以快速因應市場變化,創造靈活而有高適應性的企業。MACH 架構是一套打造可組合式商務的技術原則。
品牌要怎麼發展 D2C 呢?本指南希望可以提供的一個簡單的發展路徑,讓讀者作為一個參考。一個清晰的 D2C 服務骨幹,也就是從基礎到應用,從新的系統整合思維、發展 OMO 策略、搭建所有的自營通路,匯聚自己的全通路數據、再用規劃清楚的開放API來接上應用生態系。
區塊鏈技術可以實現消費者零方數據在零售業的應用,消費者可以擁有自己的消費記錄,在虛擬錢包裡面,跟每個品牌證明自己的信用與消費能力,以獲取品牌的優選服務。
Generative AI 詠唱者忘年會2023 - 簡報檔
RFM是經典的會員分析三維度。NAPL分群是RF維度,會員分級就是用會員貢獻度,也就是M: Monetary Value的分群方式。而 NAPL 交乘 會員分級,就是一種RFM的分析方式。
透過不同模型的交乘,增加單一模型解釋的豐富度,可以讓簡化的模型,增加其更進一步的豐富度,因此可以簡單的 NAPL 模型觀測會員分佈全貌,然後透過 DCIU 交乘來用比較細緻的分群,來做會員溝通操作