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远丰电商 | 传统零售向新零售转变所面临的关键挑战有哪些?
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随着社会的发展,区块链的出现,共识经济的推广,对数据价值的重视,被广泛的提及。新零售所需构建的底层基础,决不能停留在传统电商“粗放式数据暴利”的发展模式之上,数据民主,才是促进新零售发展的底层律法,下面远丰电商的小编就带大家了解一下哦!

1.数据生产者拥有特定数据的所有权和使用权;

2.对用户数据的尊重,是作为数据使用者的基本义务;

3.零售业和电子商务一直存在

诸如:用户信息泄露、交易争议无法及时处理、付款数据可能被盗取或签名伪造、身份认证无法准确确认造成诈骗、消费者必须向商家展示信用卡/借记卡等方面的缺陷。

新零售系统

2017年新零售消费时代概念提出时,零售市场的深入改造基本归纳为如下几点:

1、重塑供应链和物流;

2、渠道变革:O2O引流、分销和裂变;

3、跨境电商:为新零售提供更广的维度。

4、利用消费大数据,重新定义制造;

5、新物种模式:无人便利店、盒马鲜生、超级物种;

6、重塑体验:VR/AR互动、虚拟试衣、智慧门店;

7、全媒体、全数据打通消费者认知、兴趣、购买、忠诚及分享反馈;

8、传统零售升级:阿里入股大润发、Amazon收购全食超市、腾讯入股永辉/京东/唯品会;

9、全媒体、全数据打通消费者认知、兴趣、购买、忠诚及分享反馈;

这些改变的关键是对消费大数据的收集所产生的策略指引,传统零售向新零售转变所面临的关键挑战之一,是缺乏通过深度训练开发神经网络模型的数据,一些大型公司Facebook和谷歌,已经通过构建重要的内部资源来解决计算机视觉识别和自然语言识别挑战,以期获得深度的智能数据交互。

中心化的数据资源是支撑传统零售和互联网+零售发展的底层基础,在对消费数据的收集和抓取的过程中,消费者作为需求方处于完全“冻结”状态。

中心化的电商平台依赖广泛的数据流量反复获利,但单个个体数据并未得到重复的挖掘和尊重,这样导致了传统零售和互联网+零售需要耗费大量的时间、资金成本在寻求“有效用户数据”上,造成用户数据利用率低下,加之消费者完全没有办法对自身数据进行管理,导致中心化的电商平台的数据红利优势日渐趋微。

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