智慧门店方案V1.3
新零售智慧门店解决方案
新零售智慧门店解决方案第一章：概述 (2)1.1 新零售智慧门店概念 (2)1.2 智慧门店发展现状 (2)1.3 智慧门店发展趋势 (2)第二章：技术架构 (3)2.1 智慧门店技术框架 (3)2.2 数据采集与处理 (3)2.3 人工智能应用 (4)第三章：门店布局与设计 (4)3.1 门店空间布局 (4)3.2 智能货架设计 (5)3.3 互动体验区规划 (5)第四章：商品管理 (5)4.1 商品信息管理 (5)4.2 商品智能推荐 (6)4.3 库存管理 (6)第五章：顾客服务 (6)5.1 顾客识别与会员管理 (6)5.2 个性化服务 (7)5.3 售后服务 (7)第六章：营销与推广 (8)6.1 数据驱动营销 (8)6.2 精准广告投放 (9)6.3 跨渠道营销 (9)第七章：支付与结算 (10)7.1 多支付方式接入 (10)7.2 支付安全与风控 (10)7.3 结算数据统计 (10)第八章：物流与配送 (11)8.1 门店物流优化 (11)8.2 智能配送系统 (11)8.3 配送时效提升 (12)第九章：运维与监控 (12)9.1 系统运维 (12)9.1.1 系统维护 (12)9.1.2 系统监控 (12)9.1.3 系统备份与恢复 (13)9.2 数据监控与分析 (13)9.2.1 数据采集 (13)9.2.2 数据存储与管理 (13)9.2.3 数据分析与应用 (13)9.3 安全防护 (13)9.3.1 系统安全 (13)9.3.2 数据安全 (13)9.3.3 网络安全 (14)第十章：案例分析与展望 (14)10.1 成功案例解析 (14)10.2 新零售智慧门店发展趋势 (14)10.3 未来市场展望 (15)第一章：概述1.1 新零售智慧门店概念新零售智慧门店是指运用互联网、物联网、大数据、人工智能等现代信息技术，对传统零售门店进行升级改造，实现线上线下深度融合的零售模式。
新零售行业智慧门店改造升级方案
新零售行业智慧门店改造升级方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 智慧门店改造背景 (4)1.2 项目目标与意义 (4)1.3 智慧门店发展趋势 (4)第2章现有门店分析 (5)2.1 门店现状概述 (5)2.2 门店运营痛点 (5)2.3 消费者需求分析 (5)第3章智慧门店整体规划 (6)3.1 门店改造策略 (6)3.1.1 门店现状分析 (6)3.1.2 改造目标设定 (6)3.1.3 改造策略制定 (6)3.2 技术选型与方案设计 (6)3.2.1 智能硬件设备选型 (6)3.2.2 软件系统设计与集成 (6)3.2.3 数据分析与决策支持 (6)3.3 项目实施步骤与时间表 (7)3.3.1 项目启动与筹备 (7)3.3.2 门店改造实施 (7)3.3.3 系统调试与优化 (7)3.3.4 项目验收与交付 (7)3.3.5 售后服务与持续优化 (7)第4章智能硬件设备引入 (7)4.1 智能硬件设备选型 (7)4.1.1 自助结账设备 (7)4.1.2 智能展示设备 (8)4.1.3 仓储物流设备 (8)4.1.4 智能安防设备 (8)4.2 设备部署与调试 (8)4.2.1 设备部署 (8)4.2.2 设备调试 (8)4.3 设备维护与管理 (8)4.3.1 设备维护 (8)4.3.2 设备管理 (8)第5章数据分析与决策支持 (8)5.1 数据采集与处理 (9)5.1.1 数据采集 (9)5.1.2 数据处理 (9)5.2 数据分析方法 (9)5.2.1 描述性分析 (9)5.2.3 预测分析 (9)5.3 决策支持系统搭建 (9)5.3.1 系统架构 (10)5.3.2 系统功能 (10)5.3.3 系统实施与评估 (10)第6章顾客体验优化 (10)6.1 个性化推荐系统 (10)6.1.1 系统构建 (10)6.1.2 推荐策略 (10)6.2 线上线下融合体验 (11)6.2.1 线上线下商品一体化 (11)6.2.2 线上线下互动营销 (11)6.2.3 便捷的物流配送 (11)6.3 顾客满意度调查与改进 (11)6.3.1 调查方式 (11)6.3.2 数据分析 (11)6.3.3 改进措施 (11)6.3.4 持续优化 (11)第7章供应链与物流优化 (12)7.1 供应链整合策略 (12)7.1.1 供应链现状分析 (12)7.1.2 供应链整合目标 (12)7.1.3 供应链整合措施 (12)7.2 智能物流解决方案 (12)7.2.1 智能物流系统构建 (12)7.2.2 智能仓储解决方案 (12)7.2.3 无人配送解决方案 (12)7.3 仓储管理与优化 (13)7.3.1 仓储管理策略 (13)7.3.2 仓储优化措施 (13)第8章员工培训与管理 (13)8.1 员工技能培训 (13)8.1.1 技术应用培训：针对门店信息管理系统、智能硬件设备等，对员工进行系统性的操作培训，保证员工熟练掌握相关技能。
智慧门店方案
智慧门店方案智慧门店是一种集合了先进科技和人性化设计的零售解决方案，通过融合物联网技术、大数据分析和人工智能等创新科技，可以提升门店运营效率、改善顾客体验，从而增加销售额和提升品牌形象。
本文将介绍智慧门店方案的基本原理、关键组成部分以及其带来的商业价值。
一、基本原理智慧门店方案基于物联网技术，通过将门店内的各种设备、传感器和终端设备连接到云平台，实现设备之间的通信和数据传输。
同时，利用大数据分析和人工智能算法，对收集到的数据进行处理和分析，提供决策支持和运营优化的建议。
基本原理包括以下几个方面：1. 数据采集：智慧门店方案通过传感器和摄像头等设备，实时采集门店内的各种数据，如顾客流量、商品库存、温湿度等信息。
2. 数据传输：采集到的数据通过互联网传输到云平台，确保数据的及时和安全。
3. 数据分析：云平台利用大数据分析技术，对采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息和知识。
4. 决策支持：基于数据分析的结果，智慧门店方案能够为门店经营者提供决策支持和运营优化的建议，帮助其做出更明智的决策和策略。
二、关键组成部分智慧门店方案包括多个关键组成部分，每个部分都扮演着重要的角色，确保门店的正常运营和顾客的满意度。
以下是几个常见的组成部分：1. 传感器和设备：智慧门店方案需要安装各种传感器和设备，如摄像头、温湿度传感器、货架传感器等，用于采集门店内各种数据。
2. 云平台：云平台是智慧门店方案的核心，用于数据的存储、计算和分析。
通过云平台，门店经营者可以随时随地查看门店数据和运营情况，做出相应的调整和战略。
3. 移动应用：智慧门店方案通常配备移动应用，方便门店经营者和员工查看和管理门店数据。
同时，移动应用还可以提供顾客导航、优惠券发送等功能，提升顾客体验。
4. 数据分析算法：通过应用大数据分析和人工智能算法，智慧门店方案可以对门店数据进行深度挖掘，发现潜在的商机和提供优化建议。
三、商业价值智慧门店方案带来了诸多商业价值，对门店的运营和发展起到了积极的促进作用。
智慧门店经营系统设计方案
智慧门店经营系统设计方案智慧门店经营系统设计方案一、项目背景和目标随着数字化时代的到来，门店经营模式也在发生着深刻的变革。
为了适应市场需求和提升竞争力，许多门店开始进行智慧化改造。
智慧门店经营系统通过引入先进的技术和管理方法，可以实现门店运营和管理的自动化、数据化、智能化，提升门店的效率、降低成本，同时提升顾客体验和增加销售额。
本项目的目标是设计一个智慧门店经营系统，以提高门店的运营效率和顾客满意度，并在此基础上实现销售额的增加和利润的最大化。
二、系统设计方案概述1. 系统架构智慧门店经营系统采用分布式架构，由多个模块组成，包括前台收银系统、库存管理系统、会员管理系统、营销推广系统等。
2. 功能模块前台收银系统：包括订单管理、交易记录、支付管理等功能，实现商品的销售和收银操作。
库存管理系统：实时监控商品库存情况，根据销售数据自动计算进货量和补货量，提供快速补货和库存调配的功能。
会员管理系统：管理会员的信息和消费记录，并根据消费数据进行分析，制定相应的会员营销策略。
营销推广系统：通过短信、邮件、微信等多种渠道进行推广，跟踪推广效果，并提供优惠券和促销活动管理功能。
3. 技术实现系统采用云计算、大数据、人工智能等先进技术，通过数据分析和预测，提供决策支持和业务优化的功能。
三、系统功能详细说明1. 前台收银系统前台收银系统是门店的核心功能模块，主要包括：- 商品浏览和选择：提供商品分类、搜索等功能，方便顾客查找和选择商品。
- 下单和结算：支持多种支付方式，提供多种结算方式（现金、刷卡、支付宝、微信支付等），实现一键快速结算。
- 交易记录：记录每一笔交易的详细信息，包括购买的商品、金额、支付方式等。
- 退换货管理：为顾客提供退换货的服务，记录退换货的原因和处理过程。
2. 库存管理系统库存管理系统是保证门店正常运营和商品供应的重要模块，主要包括：- 商品库存管理：实时监控商品的库存情况，包括当前库存量、进货量、销售量等，自动计算和统计库存相关数据。
新零售行业智慧门店建设与运营方案
新零售行业智慧门店建设与运营方案第一章：概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目范围 (3)第二章：智慧门店架构设计 (3)2.1 技术架构 (3)2.2 业务架构 (4)2.3 数据架构 (4)第三章：门店硬件设施升级 (5)3.1 智能设备选型 (5)3.2 硬件设施布局 (5)3.3 网络设施建设 (6)第四章：门店软件系统建设 (6)4.1 门店管理系统 (6)4.2 顾客服务系统 (7)4.3 数据分析系统 (7)第五章：商品管理与优化 (7)5.1 商品分类管理 (7)5.1.1 分类原则 (7)5.1.2 分类方法 (8)5.1.3 分类优化 (8)5.2 商品供应链优化 (8)5.2.1 供应链概述 (8)5.2.2 供应链优化策略 (8)5.2.3 供应链协同 (9)5.3 商品数据化管理 (9)5.3.1 数据化管理概述 (9)5.3.2 数据化管理方法 (9)5.3.3 数据化管理优化 (9)第六章：顾客体验优化 (10)6.1 顾客服务流程优化 (10)6.1.1 服务流程梳理 (10)6.1.2 服务标准化 (10)6.1.3 服务流程数字化 (10)6.1.4 个性化服务 (10)6.2 顾客体验创新 (10)6.2.1 购物环境优化 (10)6.2.2 互动体验 (10)6.2.3 产品创新 (10)6.2.4 会员服务 (11)6.3 顾客反馈与改进 (11)6.3.1 反馈渠道多样化 (11)6.3.2 反馈信息收集 (11)6.3.3 反馈处理机制 (11)6.3.4 改进效果评估 (11)第七章：营销策略与应用 (11)7.1 精准营销 (11)7.2 跨渠道营销 (12)7.3 营销活动策划 (12)第八章：门店运营管理 (12)8.1 人员培训与管理 (12)8.1.1 培训体系构建 (12)8.1.2 人员配置与选拔 (13)8.1.3 员工激励与考核 (13)8.2 库存管理与优化 (13)8.2.1 库存管理策略 (13)8.2.2 库存优化措施 (13)8.3 门店安全管理 (14)8.3.1 安全管理制度 (14)8.3.2 安全防范措施 (14)第九章：数据驱动决策 (14)9.1 数据采集与分析 (14)9.1.1 数据采集 (14)9.1.2 数据分析 (15)9.2 数据驱动的运营决策 (15)9.2.1 商品策略 (15)9.2.2 门店布局 (15)9.2.3 供应链管理 (15)9.3 数据驱动的业务创新 (16)9.3.1 个性化服务 (16)9.3.2 新零售模式 (16)第十章：项目实施与监控 (16)10.1 项目实施计划 (16)10.1.1 项目启动 (16)10.1.2 技术研发与实施 (16)10.1.3 运营管理实施 (17)10.2 项目风险管理 (17)10.2.1 技术风险 (17)10.2.2 运营风险 (17)10.3 项目效果评估与优化 (17)10.3.1 评估指标 (17)10.3.2 评估周期 (17)10.3.3 优化措施 (17)第一章：概述1.1 项目背景互联网技术的飞速发展，消费者的购物习惯和消费需求发生了深刻变化，新零售行业应运而生。
智慧门店具体运营方案
智慧门店具体运营方案一、背景介绍随着科技的不断发展和智能技术的不断成熟，智慧门店已经成为了零售业的一个新趋势。
智慧门店通过引入先进的智能设备和技术，为消费者提供更加便捷、高效的购物体验，同时也能为零售商提供更准确的数据分析和精确的营销策略，进而提升经营效率和盈利能力。
因此，智慧门店已经成为了消费者和零售商共同追求的目标。
在这样一个大背景下，智慧门店具体运营方案就显得非常重要。
本文将围绕着智慧门店的运营方案展开具体的讨论，重点包括智慧门店所需的基础设施、智能化的服务模式、智慧门店的营销策略和线上线下融合的发展等方面。
二、智慧门店的基础设施建设1. RFID技术的应用智慧门店的基础设施建设需要以RFID技术为支撑。
RFID是一种无线射频识别技术，可以帮助商家实现库存管理、商品追踪、盘点等功能。
在智慧门店中，商家可以将RFID标签贴在商品上，通过RFID阅读器可以实时监控商品的流动情况，提高库存管理的精准度，减少库存积压和缺货的现象。
2. 智能感知设备智慧门店需要通过部署智能感知设备，如各类传感器、摄像头等，来实现对门店内部环境和顾客行为的监控和分析。
这样的设备可以帮助商家收集并分析顾客的行为数据，用以优化商品摆放、商品推荐和服务路径设计，提升购物体验。
3. 互联网连接和云计算智慧门店需要具备良好的互联网连接和云计算基础设施。
通过互联网的连接，门店可以接入各类传感器和智能设备，实现数据的汇聚和传输。
云计算技术可以帮助门店实现海量数据的存储和处理，为门店的智能化运营提供强大的技术支持。
4. 移动支付和无人收银智慧门店需要支持移动支付和无人收银的功能。
顾客可以通过手机APP扫码支付，无需排队结账，提升购物的效率和便捷度。
同时，在日常运营中，无人收银系统可以帮助门店降低人工成本，提升服务质量。
三、智慧门店的智能化服务模式1. 个性化推荐智慧门店可以通过分析顾客的购物行为和兴趣，实现个性化的商品推荐。
在顾客进入门店时，通过识别顾客的身份和历史购买记录，智慧门店可以向顾客推荐符合其口味和需求的商品，提高销售转化率。
智慧门店会员系统搭建设计方案
智慧门店会员系统搭建设计方案智慧门店会员系统的搭建设计方案一、需求分析1.1 系统目标根据智慧门店的场景和需求，设计一个完善的会员系统，以提升会员的购物体验和门店的运营效率。
1.2 系统功能（1）会员注册和登录：会员可以通过注册成为会员，并通过会员账号和密码登录系统。
（2）会员信息管理：会员可以自行管理和修改个人信息，包括姓名、联系方式、生日等。
（3）会员积分系统：会员可以通过购物、签到等方式获得积分，积分可以用于换购商品或享受会员特权。
（4）会员等级系统：根据会员的积分和消费情况，设立会员等级，并给予相应的特权和折扣。
（5）会员优惠券系统：会员可以领取优惠券，在购物时享受相应的折扣。
（6）会员消费记录：记录会员的消费历史，方便会员了解自己的购物情况。
（7）会员活动和推广：通过系统向会员推送促销活动和优惠信息，提高会员的参与度和消费频次。
1.3 技术实现（1）前端技术：采用HTML、CSS和JavaScript等前端技术，实现页面的美化和交互功能。
（2）后端技术：采用Java语言，结合Spring、Spring MVC和MyBatis等技术，搭建JavaWeb应用程序。
（3）数据库技术：采用关系型数据库MySQL，用于存储会员信息、积分、等级、优惠券和消费记录等。
1.4 数据安全与隐私保护（1）采取合理的加密算法，对会员的敏感信息进行加密存储，确保数据安全。
（2）合法合规地收集、使用和处理会员的个人信息，并遵守相关法律法规，保护会员的隐私权。
二、系统架构设计2.1 前后端分离架构采用前后端分离架构，前端负责页面展示和用户交互，后端负责业务逻辑的处理和数据库的访问。
2.2 业务模块划分将系统划分为会员管理、积分管理、优惠券管理、消费管理和活动管理等模块，每个模块负责相应功能的实现。
2.3 系统接口设计（1）会员管理接口：包括会员注册、登录、信息修改等接口。
（2）积分管理接口：包括积分获取、积分使用、积分查询等接口。
智慧门店商业策划方案
智慧门店商业策划方案一、背景介绍智慧门店是指借助物联网、大数据、人工智能等新兴技术，将传统门店与互联网相结合，通过数字化、智能化的手段提升门店的运营效率和用户体验。
在当前竞争激烈的市场环境下，智慧门店成为了提升企业竞争力的重要利器。
本文将分析智慧门店的商业价值，并制定相应的策划方案。
二、目标定位1. 产品定位智慧门店的产品定位是提供一整套智能化的门店解决方案，包括智能进出管理、智能购物体验、智能支付结算、智能营销推广等多个方面。
2. 目标市场（根据具体情况自行填写）3. 目标用户（根据具体情况自行填写）三、市场分析1. 市场规模智慧门店市场规模庞大，据市场研究机构预测，智慧门店市场规模将在未来几年内迅速增长，达到xxx亿元。
2. 市场竞争目前，智慧门店市场竞争激烈，不仅有传统门店转型的竞争对手，还有纯粹的智慧门店运营商。
因此，为了在竞争中取胜，需要具备技术实力、产品创新能力和市场营销能力。
3. 市场需求消费者对于智慧门店的需求不断增加，他们希望能够在门店购物时享受到更好的体验和服务。
而企业对于智慧门店的需求主要是提升运营效率、降低成本，并提高顾客忠诚度。
智慧门店的商业模式主要包括以下几个方面：1. 智能进出管理通过人脸识别、身份验证等技术，实现门店的智能进出管理。
可以提高门店的安全性和管理效率。
2. 智能购物体验通过扫码购物、虚拟试衣等技术，提供更便捷、快速的购物体验。
同时，通过人工智能算法，向用户推荐个性化的商品，提高用户购买率。
3. 智能支付结算通过无人收银台、手机支付等技术，实现门店的智能支付结算。
可以提高顾客结账速度和门店的收益。
4. 智能营销推广通过数据分析和人工智能算法，实现门店的精准营销推广。
可以提高营销效果和顾客忠诚度。
五、营销策略1. 品牌宣传利用线上线下渠道进行品牌宣传，提高品牌知名度和影响力。
可以通过社交媒体、广告投放、公关活动等方式进行宣传。
2. 用户体验优化通过优化产品和服务，提高用户的购物体验。
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case
案例
案例
传统门店未来趋势
竞争会相对僵持、胶着，彼此的融合会更紧密、深入，线上线下的界 限也会逐渐模糊，但双方的核心业务不会改变，电商依然以线上为主， 店商收入的主要来源还是线下门店
双线竞争相对僵持，融合紧密深入
坚持以消费需求导向、以顾客为中心，加快向商业零售本质回归已成 为实体零售行业的共识，各地的消费需求、消费习惯、消费热点可能 也不尽相同，必然也会导致各地的实体零售表现出越来越多的差异性
过去
人货场关系重构---场
智能接待机器人
• 增强客户现场体验 • 潜移默化品牌标签 • 给予顾客更好的体验 • 白天接待客户，夜间店内巡逻，减少人工成本
店内安全巡逻
远程视频会议
客户接待
人脸考勤
总结
云从能协助客户实现什么？
基础能力
客流统计 属性分析 热力图 娱乐化营销 VIP客户识别 熟客识别 行为轨迹追踪
银行、公安行业PK超过63次折桂 奠定人脸识别行业地位第一
2015年5月
2016年1月
工行软开中心 广州 测试第一名 建行广州 分行 广州 测试第一名
2015年7月
聚龙科技 北京 测试第一名
2016年1月
中行上海分行 上海 测试第一名
2015年9月
西安银行 西安 测试第一名
2015年10月
银联 上海 测试第一名
客流量是零售行业的首要关注点，门店入口是客流必经之处，相比线 上数据能力，还缺乏准确识别客户、计算客流、分析人群的能力.
数据获取（促销区域）
门店入口
促销区域
结账离店
销售后
客户分析：通过人脸识别技术实现热 点分析、轨迹追踪、行为分析
智能机器人：店内引流、 客户接待引导、夜晚巡店
智能广告机：属性分析，感知客户 年龄、性别、心情等属性标签并根 据客户标签推荐商品
产业化国家队——参与国家发改委重点项目建设
2017年3月
云从科技，与百 度、腾讯、科大讯飞 共同承担国家发改委 重大工程建设。 “人工智能基础资源 公共服务平台”项目 任务。 科大讯飞云从腾讯
核心优势：全球顶尖团队提供强大的立体化研发支撑
云从科技研发机构布局，已有超过300人研发团队
30名
成都研发中心
他知道用户买了什么东西，但是不知道用户看了什么东西，在哪家店内停留的时间更长，对哪种
类型产品更有兴趣。
交易数据
过程数据
入店前
购物中
结账时
销售后
数据渗入购物的每一个环节
数据获取（门店入口）
堂外慧眼： VIP识别、熟客识别、 客流统计、属性分析
门店入口
促销区域
结账离店
销售后
娱乐营销终端：，通过娱乐化应用， 实现店内引流、顾客身份信息收集
存储
主信息
通过各类信 息碰撞产生
信息碰撞
附属信息
数据分析1：VIP识别
数据分析2：熟客识别
熟客识别：找到真正的刚需客户。
1对1精准服务
进店顾客
潜在刚需客户筛选
高贡献值客户
➢ 进店熟客数量与成交额分析 ➢ 熟客识别推送，重点服务 ➢ 提供更多智能增值服务，吸引商家入驻
数据分析3：客流分析
数据分析3：客流分析
场
消费场景重塑：增加更为智能化的体验及服务；
方案整体展示
堂口慧眼：通过人脸识别技术针对进出客户进行人脸识别、熟 客分析识别、客流统计（人数、人次、性别、年龄进行统计）
智能广告机：属性分析，感知客户年龄、性别、 心情等属性标签并根据客户标签推荐商品
结算
堂口
辅屏
慧眼
堂口 慧眼
智能货架：顾客驻留时间、人货对应数据采集。
云从科技 智慧门店解决方案
400-151-5992
CONTENT
目M +录
About us
关于我们
Trend analysis
趋势分析
Solution
解决方案
case
案例
云从科技背景简介
产业化国家队 中科院人脸识别技术 的唯一代表
银行业人脸识别 第一大供应商
80%国内枢纽机场 采用云从技术
国标制定 国家发改委认可 战略先导
应用场景
以人脸信息计数，最精准 基于顾客群体分类，为营销提供数据参考 优化商品布局、区域租金定价数据支撑 聚集人气、增加体验、精准营销 优质客户服务， 精准营销，提升转化率 优质客户服务，会员转化 个体顾客行为分析，挖缺真实需求
结合业务形态
行业AI大脑
总结
云从优势
➢ 核心算法自有：基于智慧门店的人脸识别、行为分析、人群计数、行人 再识别等算法均为自研。随着算法迭代，能够有效提升识别精准度以及 支持更多的功能场景。
云从对新零售的理解
重构关系
内容先导 洞察消费者
大数据支撑
重构有效人、货、场的关系
用互联网思想、AI技术重构人、货、场（消费场景）的关系，寻找新机会、带来新效率
云从对新零售的理解（1）
重构关系
内容先导 洞察消费者
大数据支撑
服务引导商品消费
商品成为服务的一个元素，消费者因喜欢服务而消费商品 好的商品生产者，也须是好的服务生产者
“千店一面”坚冰开始消融，个性化零售时代开启
顾客回归实体店，线下零售小幅回暖
经过多年的摸索，实体零售企业在会员管理、自媒体营运、微信 微博营销的能力也已有相当积累，更多的炒作与互动，便捷的支 付与服务，也必将吸引消费者对实体门店的关注
开店、关店并举，线下集中线下分散
一批租赁经营、创新乏力、聚客无方、扩销无门、成本费用控制不力 的实体店有可能因持续亏损而黯然退市，一些优秀的连锁企业则会借 机并购重组，逆势扩张，行业的集中有望逐步提升
2016年3月
重庆市沙坪坝公安 重庆 测试第一名
2016年4月
重庆市公安局大库检索 测试第一名
2015年10月
重庆银行 重庆 测试第一名
2016年4月
晋商银行 太原 测试第一名
2015年11月
2016年4月
广州公安大库检索 广州 测试第一山名东城商行联盟 济南 测试第一名
2016年5月
桂林银行 桂林 测试第一名
……
人货场关系重构---场
营销娱乐化、精准化
• 推出紧跟时事热点的各类AI娱乐应用，配合人脸识别技术，实现“娱乐体验+精准营销”。
移形换影
明星大撞脸
人货场关系重构---场
通过人脸识别技术，实现精准推送，营业厅不再需要无差别的 各类营销轰炸。
未来 人脸识别，精准推送
未来门店更整洁、广告更有效、墙面利用率更高
VIP服务
精准营销
刷脸支付
云从对新零售的理解（2）
以客户需求为中心
运用AI新技术（人脸识别、属 性分析、消费分析、热力图等） 直接洞察消费者需求，可以更 好服务于商品设计、生产、品 牌、营销等
重构关系
内容先导 洞察消费者
大数据支撑
以满足需求为目的
通过人工智能技术、大数据分析，可以精准 获取不同客户群体真实需求
➢ 分析顾客对于各个门店（商品）的关注度 ➢ 提供分析报表供入驻商家参考
人货场关系重构---货
精准画像→定制服务→“货”的改变
数据来源
• 人脸识别系统、Wi-Fi/Portal、POS系统、CRM系统、线上平台/APP、 • 建立大会员系统
顾客标签化
• 基本会员信息、价值贡献、行为偏好
分析模型
• RFM顾客价值分析 • RFD模型（顾客黏着度)：驻留时间、到达频率、最近时间 • 顾客聚类：顾客角色分析 • 关联分析：顾客-顾客-业态-店铺-商品-时间-活动/优惠…
➢ 落地能力强：云从有完整的应用落地解决方案。并已经在移动营业厅、 大型商圈、小米门店等地落地应用。
➢ 客户需求响应快：云从拥有强大的开发团队，遍布全国的售后交付团队， 能够基于客户的具体需求，进行定制开发。
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关于我们
Trend analysis
趋势分析
Solution
数据获取（结账离店）
门店入口
促销区域
结账离店
销售后
降损耗，提营收
功能：
➢ 降低内部损耗，提升门店营收，解决飞单 现象；
➢ 刷脸支付，实现交易信息脸谱化；
数据获取（销售后）
门店入口
促销区域
结账离店
附属信息
购物清单明细
轨迹信息
兴趣点停留信息
时间花费信息
主信息 人的基础信息 人脸 性别 年龄
销售后
XX大数据应用
2016年8月
中国农业银行总行 北京 测试第一名
2016年8月
重庆巴南公安 重庆 测试第一名
2016年10月
洛阳银行 洛阳 测试第一名
2016年10月
交通银行信用卡中心 北京 测试第一名
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About us
关于我们
Trend analysis
趋势分析
Solution
解决方案
case
传统客流统计
每天真实进店人数？ 每天进入店内人员性别、年龄占比？
哪些人多次重复进店？ 店内员工进出如何筛选？
每天真实进店人数统计 每天进入店内人员性别、年龄占比分析
多次重复进店顾客数据筛选 店内员工自动筛选，不计入客流统计
数据分析4：热点数据分析
热点区域分析
入驻商家（商品）受关注度对比
➢ 分析店内热点区域 ➢ 优化店面布局、产品陈列
2016年8月
海南琼海公安 琼海 测试第一名
2016年6月
江苏省农信社 南京 测试第一名