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《零售行业商品竞争力提升的数据探索》- 尹彦飞.pdf

上传人: 张** 编号:168907 2024-07-06 31页 5.80MB

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本文主要内容为2024年4月尹彦飞在DataFunCon的演讲,主题为“零售行业商品竞争力提升的数据探索”。文章从业务视角出发,探讨了商品数据资产服务建设与典型应用场景,以及面向数据智能化大趋势下的探索思考。 关键点包括: 1. 商品数据资产服务能力建设与典型应用场景,如商品标签与用户标签建设、统一的数据资产管理与服务平台、提升商品竞争力的数据应用举例。 2. 数据智能化的长期趋势,包括数据视角智能化的尝试方向和智能化可能的误区。 3. 零售行业从消费者需求到商品开发经营的全链路强依赖数据,包括商机洞察、品类策略、商品研发、生意计划、商品运营、商品评估等环节。 4. 提升商品竞争力的核心思路:全链路+全周期,即全链路商品流转和全周期从商品引入到汰换。 5. 数据能力体系:1个平台+2副画像+N项能力,包括数据资产管理服务平台、商品标签画像与用户标签画像、商品属性抽取、类目识别、同品匹配、商品质量分、商品价格分等数据服务。 6. 商品标签画像和用户标签画像在业务链路的各类消费场景中的应用,如CRM拉新、商品成交分层、时令管理、新品类、新品等。 7. 数据资产中心整体能力与服务框架,数据管理与数据服务相结合,包括指标管理、维度管理、标签管理等。 8. 数据智能化需要长期探索,避免求新求快求时髦,聚焦数据本身,寻找确定性。
如何利用数据提升商品竞争力? 数据智能化在零售行业中的应用有哪些? 如何构建数据资产服务平台?
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