利用大数据玩转新零售
人工智能和大数据技术在零售行业中的应用和优化
人工智能和大数据技术在零售行业中的应用和优化随着各类技术的飞速发展，传统的零售业也开始转型，引入人工智能和大数据技术，以期更好地满足消费者需求，提升销售额、顾客满意度。
这一变革为我们带来的不仅是数字化与智能化的创新，更是对零售业本质的重新定义。
首先来谈谈人工智能技术对于零售业的应用。
如今，线下运营依旧是零售行业的主要销售渠道，但在传统线下零售店的运营中，员工在顾客服务和商品管理上仍需大量时间和精力。
这时，人工智能技术的应用就可以起到事半功倍的效果。
人工智能在零售行业中的应用主要包括三个方面。
第一个方面：智能客服机器人的应用。
结合大数据和自然语言处理技术，智能客服机器人在服务顾客时已经成为了非常主流的模式。
对于一些常规问题，机器人可以更加智能、快速地进行回答和解决。
消费者可以通过语音或文字方式与智能客服机器人进行交流，提供有用的反馈，这也可以为零售商提供更多数据分析的可能性，进一步优化客户服务做出科学决策。
第二个方面：数据分析和个性化推荐的应用。
以大数据算法为基础，零售商可以在收集到大量实时数据的同时，运用数据分析机器学习算法，对消费者偏好和需求进行分析，实现个性化定制广告推荐。
与此同时，这些购物数据还可以帮助零售商分析和调整产品设计以及采购策略，从而提高销售开价率和利润率。
第三个方面：智能供应链管理的应用。
零售商可以通过人工智能技术来优化物流与供应链的管理，将仓储、采购、调度等环节尽可能自动化，从而以更高效、精准的方式管理和控制库存和产品生命周期。
通过实时监测和数据分析，零售商可以掌握即时库存和需求信息，预测未来需求并提前采取措施，以便确保恰好的库存水平，减少了因过量或过少库存而造成的损失。
其次，谈谈大数据技术在零售业中的应用与优化。
大数据在零售业中的应用主要包括以下三个方面：第一个方面：大数据在市场营销上的应用。
利用大数据，零售商可以更全面地了解消费者需求和消费行为，采用更加精准、有针对性的营销策略，以更好的效果来吸引和维护消费者。
零售企业大数据应用案例分享
零售企业大数据应用案例分享2019年，随着技术的不断发展和互联网经济的蓬勃发展，大数据应用在各个行业都取得了显著的成果。
零售行业作为其中之一，借助大数据分析实现了许多商业上的突破和创新。
本文将分享几个零售企业大数据应用案例，展示大数据对零售行业的价值和影响。
第一个案例是某知名连锁超市借助大数据分析优化商品布局。
该超市每年的销售额一直呈现稳步增长，然而在某一时期却出现了销售额下滑的情况。
为了解决这个问题，该超市将大数据技术引入经营管理中。
他们结合采购系统数据、POS系统数据等，进行深入分析。
通过对顾客购买习惯、购买渠道、购买频次等数据的挖掘，确立了新的商品布局策略。
比如，某商品在销售额下滑的时期被从门口移到高销售区域后，销售额明显回升。
通过对大数据的运用，该超市大幅度提高了销售额，提升了运营效益。
第二个案例是某电商平台通过大数据分析精确营销，提升用户转化率。
在过去，用户往往遇到大量不需要的广告推送，导致用户体验差、转化率低。
该电商平台运用了大数据分析技术，通过对海量用户数据的挖掘，分析出用户的兴趣、需求、购买行为等信息。
在此基础上，他们针对不同用户制定了个性化的推广策略，将广告与用户需求高度匹配。
这种精准的广告投放，提高了用户的点击率和转化率，进一步提升了平台的销售额和盈利能力。
第三个案例是一家新兴的时尚零售品牌利用大数据分析抢占市场份额。
这家品牌在市场竞争日趋激烈的情况下，急需寻找一种创新的方法来提升品牌知名度和销售额。
他们决定运用大数据分析来了解目标消费群体的喜好、潜在需求等信息。
通过对社交媒体、消费者评论等数据的分析，他们确定了不同细分市场的需求，并积极推出相应的产品和服务。
这种以数据为导向的创新，让该品牌成功抢占了市场份额并稳定了品牌地位。
在以上三个案例中，我们可以看到大数据应用为零售企业带来了巨大的益处。
通过对海量数据的分析和挖掘，企业能够更好地了解用户需求、优化商品布局、精确推送广告等，从而提升销售额、用户转化率，获得市场竞争优势。
全渠道零售如何利用大数据分析优化门店运营
全渠道零售如何利用大数据分析优化门店运营在当今数字化时代，全渠道零售已成为零售业发展的主流趋势。
消费者购物行为日益多元化，线上线下融合的购物体验成为他们的新需求。
在这样的背景下，大数据分析成为全渠道零售企业优化门店运营的关键利器。
大数据分析能够为全渠道零售门店提供深入的消费者洞察。
通过收集和分析消费者在不同渠道的购物行为数据，包括线上浏览、购买记录、线下门店的光顾频率和消费金额等，企业可以了解消费者的喜好、需求和购买习惯。
比如，通过分析发现某个地区的消费者更倾向于购买某类特定的商品，或者在特定时间段内有更高的购买欲望，门店就可以针对性地调整商品陈列和促销策略，以满足消费者的需求，提高销售额。
大数据分析还能帮助优化门店的商品管理。
基于销售数据的分析，企业可以准确预测商品的需求，从而实现更精准的库存管理。
避免库存积压导致的成本增加，同时也能减少缺货现象，提高顾客满意度。
例如，通过分析历史销售数据和季节因素，提前预测某款季节性商品的需求量，及时补货，确保在销售旺季有充足的库存供应。
另外，大数据分析有助于优化门店的布局和陈列。
通过分析消费者在店内的行走路线和停留时间，了解哪些区域是热点区域，哪些商品更能吸引消费者的注意力。
进而合理规划门店的布局，将热门商品放置在显眼位置，提高商品的曝光率和销售机会。
同时，根据消费者的购买关联分析，将相关联的商品放置在一起，促进交叉销售。
在员工管理方面，大数据分析也能发挥重要作用。
通过分析员工的工作效率和销售业绩数据，企业可以识别出优秀的员工和需要改进的员工，为员工提供有针对性的培训和指导。
同时，根据不同时间段的客流量预测，合理安排员工的工作时间和岗位，确保在高峰时段有足够的人手为顾客提供优质服务。
大数据分析还能助力门店的精准营销。
基于消费者的个人信息和购物行为数据，对消费者进行细分，为不同的细分群体制定个性化的营销方案。
比如，向经常购买母婴产品的消费者推送相关的优惠活动和新品信息；向有过高端商品购买记录的消费者推荐新上市的高端产品。
大数据技术在新零售中的应用
大数据技术在新零售中的应用随着数字化时代的到来，零售行业也进入了新时代。
新零售是指融合了线上和线下多种渠道及各种数据技术的全渠道零售模式，是以数据为驱动的零售新模式。
其中，大数据技术的应用是新零售发展的重要支撑。
本文将重点阐述大数据技术在新零售中的应用。
一、大数据在新零售业务中的应用1. 用人工智能技术进行商品推荐在新零售的业务中，更加个性化的商品推荐已经成为了非常重要的一个环节。
在此过程中，使用大数据分析技术以及人工智能算法的帮助，在互联网和线下门店同步展示的情况下，将消费者的购买路径、兴趣偏好和历史购买数据等信息整合起来，并对这些信息进行分析和建模，从而进行精准的商品定位和个性化的商品推荐。
通过这种方式，企业在满足消费者需求的同时，也可以获得更加良好的商业效益。
2. 通过数据分析和挖掘实现供应链升级在新零售业务中，供应链的改进和优化一直是一个非常重要的议题。
通过应用大数据技术分析供应链中的数据，可以实现供应链升级，优化供应链的布局和合理的调整，发送正确的材料至可靠手段的位置，防止一些错误，节约资源，以及提高库存周转率。
3. 联动多渠道让新零售更加完善数据分析与大数据技术的辅助，可以让企业更好地把握不同渠道的顾客数据，获得更加灵活的渠道选择。
例如通过这些技术，可以对线下商店的活动当中进行会员消费推荐，根据用户的偏好和消费历史等因素，在线上进行推广，以取得更好的销售成果。
二、大数据技术对于新零售的发展的影响1. 更快的数据响应速度在新兴零售领域，快速响应数据越来越重要。
通过大数据技术的应用，企业可以更加快速得获取到市场数据，并通过数据分析得到趋势变化，从而更快地进行区域布局和产品调整等变动。
2. 提高了新零售的效率在数字化时代的背景下，数据技术对于企业的效率起到了非常重要的作用。
通过对数据的收集和分析，企业可以更好地识别市场需求的变化，进而能够更加精准地进行商品定位和推广。
这样可以使企业的效率得到提升，同时也能够降低成本和风险。
传统零售向新零售模式转变策略
传统零售向新零售模式转变策略随着互联网技术的飞速进步与消费行为的深刻变革，传统零售业正面临着前所未有的挑战与机遇。
为了适应市场的新需求，传统零售必须转型升级，向新零售模式迈进。
新零售模式融合了线上与线下购物体验，利用大数据、等先进技术，重构人、货、场的关系，实现更加精准高效的营销和服务。
以下是传统零售向新零售模式转变的六点策略。
一、数字化转型：构建全渠道销售网络在新零售时代，全渠道销售是连接消费者的关键。
传统零售商需建立统一的线上线下销售平台，实现商品信息、库存、价格、促销活动的无缝对接。
通过官方网站、社交媒体、移动应用、电商平台等多种渠道，拓宽顾客触点，提供便捷购物体验。
同时，运用大数据分析顾客行为，实现个性化推荐，增加顾客粘性。
二、优化供应链管理：实现智能化与灵活性新零售模式下，供应链管理的高效与灵活性至关重要。
零售商应采用云计算、物联网等技术，实时监控库存状态，实现动态库存管理，减少积压与缺货现象。
通过与供应商紧密合作，实现供应链上下游的信息共享，快速响应市场变化。
此外，引入智能物流解决方案，如自动化仓储、智能配送，提高物流效率，缩短交付时间。
三、顾客体验升级：打造沉浸式购物场景新零售强调的是体验经济，传统零售商需创新实体店铺布局，融入科技元素，如虚拟试衣、AR互动展示等，创造沉浸式购物体验。
同时，结合线下活动与线上社群营销，举办主题展览、快闪店、直播带货等活动，增强品牌与顾客的情感联结，提升参与度和忠诚度。
四、数据驱动决策：精准营销与个性化服务新零售的核心在于利用大数据分析，实现精准营销。
零售商应建立客户数据库，收集并分析顾客购物偏好、购买频率、消费能力等信息，为每位顾客画像。
基于这些数据，定制个性化营销策略，如推送定制化优惠券、个性化推荐商品，提升转化率。
同时，提供一对一的客户服务，如专属购物顾问、售后跟踪，增强顾客满意度。
五、智能运营与管理：提升运营效率借助AI、大数据等技术，零售商可实现门店运营的智能化。
大数据在零售业的运用
大数据在零售业的运用随着科技的不断发展和互联网的普及，大数据已经成为了各行各业的热门话题。
在零售业中，大数据的运用也逐渐成为了提高竞争力和经营效益的重要手段。
本文将探讨大数据在零售业的运用，并分析其带来的益处和挑战。
一、大数据在零售业的应用场景1. 顾客行为分析零售业通过收集和分析顾客的购买记录、浏览行为、社交媒体数据等大数据，可以深入了解顾客的喜好、购买习惯和需求，从而进行精准的市场定位和产品推荐。
通过对顾客行为的分析，零售商可以更好地了解顾客的需求，提供个性化的购物体验，提高销售额和顾客满意度。
2. 库存管理优化零售业通过大数据分析，可以实时监控销售数据、库存情况和供应链信息，预测销售趋势和需求变化，从而优化库存管理。
通过准确预测需求，零售商可以避免库存积压和缺货现象，提高库存周转率和资金利用效率。
3. 价格优化零售业可以通过大数据分析市场价格、竞争对手的定价策略和顾客的购买行为，实现动态定价和个性化定价。
通过合理的定价策略，零售商可以提高产品的竞争力，增加销售额和利润。
4. 营销活动优化零售业可以通过大数据分析顾客的购买记录、浏览行为和社交媒体数据，精确识别潜在顾客和目标顾客群体，制定个性化的营销策略和推广活动。
通过精准的营销活动，零售商可以提高广告投放效果，增加销售额和顾客忠诚度。
二、大数据在零售业的益处1. 提高销售额和利润通过大数据分析顾客行为和需求，零售商可以提供个性化的购物体验和产品推荐，从而增加销售额和顾客满意度。
同时，通过优化库存管理和定价策略，零售商可以提高库存周转率和利润率。
2. 提高顾客满意度通过大数据分析顾客行为和需求，零售商可以提供个性化的购物体验和产品推荐，满足顾客的个性化需求，提高顾客满意度和忠诚度。
3. 优化运营效率通过大数据分析销售数据、库存情况和供应链信息，零售商可以实时监控和预测销售趋势和需求变化，优化库存管理和供应链管理，提高运营效率和资金利用效率。
大数据技术在新零售行业中的应用
大数据技术在新零售行业中的应用随着互联网的发展，新零售行业迅猛崛起。
新零售最明显的特征便是数字化和数据化，致力于用科技改革传统零售业的模式，提高消费者购物体验，激发消费活力。
而其中最为重要的便是大数据技术的应用。
一、大数据技术在新零售行业中的作用1、优化商品管理新零售时代，企业和商家面对更广泛和复杂的消费者需求和竞争环境，必须利用大数据技术更准确地掌握市场动态和消费者需求，促进商品销售，提高供应链效率。
具体来说，商家可以通过大数据分析，了解商品的热销和滞销程度，且可以随时进行商品库存分析及成本控制，从而更好地拓展渠道、提升产品新品开发和投放的效率。
2、打造个性化营销大数据技术可以为新零售行业提供更多细致和个性化的服务。
通过对消费者数据的分析，可以了解消费者的兴趣、行为等基本情况，进而为消费者量身定制符合他们需求的产品推荐和服务。
而随着人工智能技术的发展，商家还可以通过大数据系统进行更智慧的宣传，包括根据不同客户的饮食偏好、购买预算、购物习惯等信息进行个性化商品推荐，提高客户满意度。
3、优化服务与体验在新零售行业，无论是线上还是线下，企业和商家都面临着消费者更高的服务期望，提高服务体验成为了必要的手段。
通过采集和分析大数据，商家可以更加精准地了解消费者购物习惯和偏好等方面特征，进而提高其购物体验。
例如，虚拟试衣镜、AR等等新兴技术的引入，可以帮助客户更快地找到适合自己的衣服、化妆品等，提高购买成功率和购买体验。
4、提高供应链效率在新零售业务中，供应链的风险和复杂性大大增加，相应的，也需要通过新型技术手段提升供应链的效率和运营性能。
通过运用大数据技术，企业和商家可以进行精细的供应链管理。
对于进销存等重要运营环节，通过实时数据提醒及时平衡库存、避免滞销常见问题。
二、中小企业如何应用大数据技术在大数据时代，中小企业都可以通过良好的大数据应用来获得业务增加的机会。
中小企业如何应用大数据技术来优化业务。
1、确定数据分析的目标中小企业需要有较明确的数据分析目标，以数据驱动业务决策。
大数据在零售业的应用
大数据在零售业的应用随着信息技术的迅速发展，大数据技术正逐渐渗透到各个行业中，并为企业的发展带来新的机遇和挑战。
在零售业中，大数据的应用已经成为提高运营效率、优化销售策略和提升用户体验的重要手段。
本文将探讨大数据在零售业的应用情况及发展趋势。
一、大数据在零售业中的应用1. 个性化推荐借助大数据技术，零售商可以通过分析用户的购物记录、偏好和行为数据，实现个性化的推荐服务。
通过推荐系统，零售商可以更好地理解顾客的需求，提供与其兴趣相关的商品推荐，从而提高销售额和客户满意度。
2. 库存管理大数据技术可以帮助零售商精确预测商品的需求量和销售趋势，优化库存管理。
通过分析历史销售数据、市场趋势和季节性因素，零售商可以准确地安排采购计划，避免库存积压或供应不足的情况，提升资金利用率。
3. 营销策略优化大数据分析还可以帮助零售商了解客户的购物习惯、偏好和消费能力，制定更有效的营销策略。
通过精准的定位和推广，零售商可以提升广告营销的效果，吸引更多潜在客户，并提升品牌形象和口碑。
4. 实时监控大数据技术可以实现对零售店铺的实时监控和数据分析，帮助零售商更好地了解店铺运营情况和销售表现。
通过监控销售额、客流量、库存情况等指标，零售商可以及时调整经营策略，提升运营效率和盈利能力。
二、大数据在零售业中的发展趋势1. 数据安全和隐私保护随着大数据技术的广泛运用，数据安全和用户隐私保护成为零售业面临的重要挑战。
未来，零售商需要加强数据安全意识，采取有效的措施保护用户数据的安全和隐私，建立可靠的数据保护机制。
2. AI与大数据的结合人工智能技术的不断发展为零售业带来了更多可能性。
未来，零售商将更多地将AI技术与大数据分析相结合，实现更智能化的零售管理和服务，提供更个性化、智能化的购物体验。
3. 跨渠道客户分析随着线上线下渠道的融合，零售商需要对跨渠道客户数据进行全面分析，了解客户的购物习惯和行为轨迹，实现全渠道的客户管理和服务。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
利用大数据玩转新零售良品铺子实践之路“流量红利期已过，新零售的窗口又将打开无限想像的空间。
消费升级趋势正在成为全新的市场导向，日常消费领域孕育着巨大的商业变革机会。
”关于零售未来的发展趋势，概念名词之争如火如荼。
从良品铺子作为实践者的感知来说，无论是“新零售”“无界零售”还是“智慧零售”，都代表着第五次零售革命（前四次分别为百货、超市、连锁经营和线上电商）的大势所趋。
对于零售企业而言，我们需要思考的不是概念和方向的正确与否，而是面对未来你要做什么样的变革，才能实现零售效率的提高，从而可以在潮头搏击。
对于为什么需要零售创新？其实国家层面已经给予了答案：党的十九大报告指出：“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。
”中央财经领导小组办公室主任刘鹤也在2018冬季达沃斯论坛上指出，“中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，就是从总量扩张向结构优化转变，就是从‘有没有’向‘好不好’转变”。
这意味着消费升级的需求，用新零售的语言描绘就是：一是回归“人”为核心，读懂和满足消费者更高需求；二是由量到质的转化保持效率提高。
以电商业务为例，2013年左右，电商平台还处在流量红利期，只要把握好流量的来源，销售增长速度就很快。
2012年，良品铺子线上电商刚起步，当年营收是1200万元，而在2017年已实现五年近300倍高速增长，接近于良品铺子线下门店花了十年才实现的年销售规模，这是传统零售方式不可能达到的增速。
2012年良品铺子全力以赴决定投入线上电商发展时，许多同类零售企业还在观望或研讨该不该做业务转型变革，而今天，差距已经明显拉开，就算今天你花十亿，也无法再造良品铺子电商的奇迹。
时至今日，“当上帝为你关上门，必然打开新的一扇窗”，流量红利期已过，新零售的窗口又将打开无限想像的空间。
消费升级趋势正在成为全新的市场导向，日常消费领域孕育着巨大的商业变革机会。
从人群来看，在本轮消费升级中，80、90后数字新生代是主体，对比传统世代，这个群体有更强的消费信心、更开阔的视野和更成熟的消费理念；从机会品类来看，未来十年消费升级的机会将集中出现在食品、服装、文化娱乐等能够提升幸福感的领域。
而我们如何应用零售创新的思维和工具呢？我受公司委托，给中欧新零售新锐成长营的同学们分享良品铺子走过的路，也许可以给大家一些启发。
12年来，良品铺子专注的四件事创立12年来，良品铺子一直在做四件事情。
1. 消费者洞察兵马未动，粮草先行。
早在良品铺子创立之初，消费者洞察就是赋予我们决胜力量的一座“粮仓”，直至今日从未更改。
2006年，董事长杨红春在武汉最繁华的武广商圈开了第一家店，只有三十多平方米，仅销售60多款零食。
可这样一家小店背后的用心却不简单：他带着团队蹲在商圈，整整调研了两个月，洞悉消费者最爱吃的品种和口味；另一方面，他到全国各地选品，跑了上百家工厂探究受欢迎的零食是怎样做出来的，光机票就花了10万元，相当于门店一年的租金。
如今良品铺子销售1500款零食，全部是从消费大数据中获取精确的会员画像，预测不同的消费需求而研发的。
可以说，每一款零食背后，走心的消费者洞察和调研从未缺席，只是工具发生了改变，从原来传统人工抽样访谈模式调研，转入消费者大数据应用平台，实现更高效率和更加精准的数字化运营。
2. 建立自己的产品标准和研发能力当商品体系逐渐丰富，建立自己的产品标准和研发能力，才能给企业定经纬，这是良品铺子坚持在做的第二件事。
目前良品铺子已经拥有200多人的商品研发和品控团队，每年以“细胞更新”的速度研发新品，制定每一款零食的理化和感观指标标准，交付给经过严格评估的工厂进行定制生产。
3. 搭建全程质量管控体系2018年3月，“品质革命”被写进《政府工作报告》。
立于品牌的良品铺子，扎根在质量，搭建全程质量管控体系是我们致力的第三件事。
一粒坚果好不好吃，对于消费者来说是一瞬间的体验，对于良品铺子却是数十道质量把控关卡。
良品铺子正分批次在产品包装过程中深度植入溯源系统。
以坚果为例，扫一扫包装上识别码，不仅可以追溯原料产地，还可了解生长期的温度及雨水情况，甚至连生产它的机器设备、经手人员，也能查个一清二楚。
每包坚果都有自己的“档案”，品质如何、好不好吃，逐步构建起从源头把控筛选的数据库。
4. 自建全渠道终端和供应链体系数字新生代是一个全新的社群，他们身上有远超父辈的互动性与参与性。
良品铺子的第四件要务是坚持自建全渠道终端和供应链体系，把生产端和消费端有机整合，将顾客体验与黏性牢牢抓在手上。
从传统门店起家，进军电商、玩转社交平台、布局O2O……良品铺子一步一步搭建了目前休闲零食行业最完善的全渠道系统，它为新零售提供了丰富的应用场景。
高效的物流和客服体系，也在不断优化消费者的购物体验。
值得一提的是，早在2008年良品铺子就开始了信息化布局，杨红春董事长一次性拿出1000万元（当年利润也只有300万）上线了门店信息化管理系统。
强大的信息化系统支撑，才能高效地管理库存管理、调度智能物流、打通会员体系，更支持良品铺子在未来几何式的增长。
举个例子，14年3月阿里首次举办支付宝线下业务应用全国活动（现在支付宝双十二的前身），当年在全国有50家O2O战略合作伙伴，我们一加入就是获得支付规模笔数全国第一，这都得益于前期打下的强大的全渠道信息化基础。
“从“货-场-人”到“人-货-场””业内总结说，新零售重新定义了人、货、场。
人成为了中心。
的确，传统的供应链体系是“货-场-人”，先有产品，再想怎么卖，卖完之后再研究消费者数据。
这是面对传统世代的消费者。
然而流量红利期已过，消费领域需要从流量经营向用户经营转变，通过数字化及用户体验倒逼全流程的变革，重塑顾客驱动的商业运营模式。
因此，未来的模式应当是“人-货-场”：先考虑产品卖给谁，再细分消费场景，根据不同场景需求生产不同的货品，根据社群消费习惯确定销售渠道。
在这场变革中，良品铺子有了一些成功的尝试。
例如我们每月抓取超过200万条顾客评论，通过反馈数据来洞察消费者的行为和偏好研发新产品，下午茶系列和孕妇零食等产品就是这样诞生的。
然而我们的探索还远远不够，在这方面，我们还在孜孜汲取同业和跨行业的经验。
“用顾客声音指导运营”2017年，我们专注追求一件事，就是让顾客满意。
去年良品铺子全渠道入店客流量超过3.5亿人次，平均每天接近一百万人次或者UV（线上是“UV”，线下是“人次”）。
基于海量客流，全年产生了近亿份订单，全域顾客声量数据共计2225万，全网评价数据2199万，包括投诉、咨询、各大电商平台的评论以及微博论坛等社交平台发布的所有信息言论。
对于我们来说，这些信息不仅只是统计，更是重要的分析和驱动企业运行的关键数据。
前两年，我们做了一个顾客体验全程管理体系，希望从顾客反馈中汲取有价值的信息，将其视为改善产品和服务的机会。
基于这一数据我们做了内部的“顾客心声”系统，应用场景之一就是通过顾客投诉追溯定责，寻找和分析根因，建立“从抱怨到价值”的发现、分析和圆满解决的闭环管理系统。
举例来说，2017年我们挖掘超过1000万顾客评价数据，对15个单品的包装规格与10个单品的口味进行了针对性改进。
改进后，18个单品的销售得到提升，平均销售提升率为62%。
这个数据说明，通过顾客心声来改进产品是非常有价值的解决方案，成功率在八成以上。
目前我们已经把这样的运营模式和流程推广到了物流、服务、营销活动等各个板块，我们认为它将产生不可估量的价值。
“新零售的六大能力”3月29日，天猫大快消事业部在新零售战略沟通会上，给良品铺子颁发了“新零售战略合作先锋”的签约牌。
业内将良品铺子誉为“新零售先锋”，知名互联网分析师钱皓曾解读，从新零售定义角度审视休闲零食市场的竞争格局，良品铺子是唯一已实现线上线下多渠道协同的品牌。
借用爱因斯坦的一句话来说，“新零售的大海无穷无尽，良品铺子只是在海滩上捡贝壳的孩子。
”我们在这片大海中探索的风帆，是集团一直在构建的六大能力。
能力1. 全渠道会员整合能力良品铺子的渠道十分多元，包括平台电商、社交电商、线下门店等，多渠道的信息整合是巨大的挑战。
去年以来我们与阿里深度合作，将会员信息全部打通，希望从消费者的行为轨迹中找到更精准的数据，以还原顾客群体的消费习惯和喜好。
我们一度认为自己对消费者喜好有足够的了解，其实还远远不够。
我们的数据是私域领域的数据，只是基于自己门店的产品数据推测消费者的喜好，但消费者的购买行为也发生在我们覆盖不到的更广泛的场所，仅看自有数据很容易做出轻率的结论。
所以当私域数据跟阿里数据应用平台的全网数据放在一起比照后，就得出了很多出乎意料的新发现。
能力2. 单店数字化经营能力全渠道发力的同时，单店的运营仍有挖掘的空间。
关于单店的数字化经营，举一个例子，我们正在和几个大平台共同开发的新应用中有一个“城市热力图”，目前在单店做试验。
这个应用可以将数据银行的数据导入我们的CRM系统，以目标门店为核心，迅速扫描门店周边三公里区域内的有效客流，形成消费者热力图。
这个新应用会带来很多改变，比如降低开店成本。
以前开店选址主要靠人工评估，经验判断的成分居多。
为了总结规律，我们发现一个优秀的开发人员年年拿奖，开店成功率在99%以上，就尝试安排数据研究团队，跟着他做行为分析，希望实现标准化和流程化，但做了一年之后并没有很明显的收获。
后来我们试着运行了热力图，这个问题迎刃而解：我们发现通过数据匹配的人流动向跟这名最佳开发人员的行动轨迹是趋同的，选址判断上的吻合度达到80%以上。
基于新的应用我们还可以判断消费者的动线。
比如一家门店全年维护的会员在6000人左右，运用数据银行，就能发现这6000名会员分布的位置，能够看到他们的行为路线图，判断他们日常大概什么时间段会集中路过我的门店，以此确定门店促销的最佳时机，进一步提高到店率。
未来还有很多可能，比如对购买时间进行分析，进而根据需求推送促销信息。
零食的购买常常是一种冲动性、随机性行为，精准营销怎样占据消费者心智，是一项需要攻克的能力挑战。
能力3. 重构零售供应链体系前文所述的新零售的理想场景，需要通过重构商品供应链来实现。
重构的核心思路，是基于顾客的需求细分场景，再预测需求、研发产品研发、打通供应链，最后在顾客层面实现交付和分享。
2014年起我们跟IBM做合作，几乎每年为大数据后台开发投入近1个亿。
整合了10多个系统、30多线上线下平台，以及全渠道的交易信息和顾客数据，这颗“最强大脑”帮助良品铺子打通供应链各环节和渠道，整合成了一条信息互通的有机整体。
此外，我们也在硬实力上不断升级。
我们新改建的物流工厂“良品1号”已能实现自动化配货，二期还将继续建设完善。
“良品1号”能保证3000家门店的精准配送和自动补货。