商品源数据服务助力新零售
商品源数据——商品全新的“身份认证”
条码与信息系统2019年第2期BAR CODE &INFORMATION SYSTEM在当今信息化蓬勃发展的时代中，消费者在超市里或者是路边广告牌上看到一件商品，只需拿出手机动动手指、点点手机、扫描条码，商品的信息就能直接显现在手机屏幕上，随后心仪的商品就被送到消费者身边，这是当下最常见也是最流行的“新零售”消费模式。
正如阿里巴巴集团所倡导的“新零售是在大数据驱动下，现代化商业人、货、场重构，如未完成基本商业元素的数字化，重构将无从谈起”。
可是，您知道吗？全球每天流通的数以百亿计的商品，都有自己的“身份证”，正是这些“身份证”保障了商品真实、可靠、可追溯，保障了消费者的权益。
这一个个“身份证”，就是商品的“源数据”，就是基本商业元素的“数字化”。
中国物品编码中心（以下简称编码中心）作为统一、协调、管理我国物品编码及自动识别技术的专业机构，为更好地服务于商品条码系统成员企业、服务于社会，已在全国设立了32个商品条码源数据服务工作室，通过向生产方、流通方、销售方、购物方提供标准化商品信息数据采集服务、协助贸易各方进行信息交互，实现“新零售”的消费模式。
商品源数据（Trusted Source of Data,TSD ）具有来源可靠、准确及时、发布权威、全球通用等特点，可广泛应用于商贸流通、行业监管过程中。
编码中心在各地的源数据工作室向制造企业提供商品实物的测量、拍摄、包装信息采集整理服务，帮助客户完整全面地整理商品信息，方便客户向各类应用系统分享展示标准化商品信息。
这些信息符合国际物品编码组织及全球主要发达国家对商品信息的通用规范，可以直接应用于全球数据同步系统（GDSN ）。
目前，越来越多的大型零售商直接通知其供应商，在所供应的商品上统一采用GS1的全套数字化方案，企业在商品上使用统一的编码方案后，可实现供应链的各个环节可溯源，其中源数据起到了关键的作用。
那么源数据工作是如何完成的呢？让我们通过以下七个步骤来了解。
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。
新零售与传统零售的融合打造全新的消费场景
新零售与传统零售的融合打造全新的消费场景随着科技的迅速发展和消费者需求的不断变化，新零售概念应运而生。
新零售是将线上线下销售渠道、商品库存管理、支付结算等进行全面融合的全新零售模式。
而传统零售作为早期的零售形式，经历了数十年的发展，仍然扮演着重要的角色。
然而，新零售与传统零售的融合为消费者打造了全新的消费场景。
一、融合带来更便捷的购物体验新零售的优势在于将线上线下进行融合，消费者可以通过手机等移动设备进行购物，不再局限于实体店面。
这一融合使得购物变得更加便捷，消费者可以随时随地选择商品并下单，无需亲自前往实体店面。
而传统零售则通过线下实体店提供传统的购物方式，尤其在购买大件商品时更能提供实物展示和试用的机会。
新零售和传统零售的融合，使得消费者可以根据自己的需求选择购物方式，大大提高了购物的灵活性和便利性。
二、融合创造全方位的消费体验新零售的融合还带来了跨界合作的机会，例如电商平台与实体店面的合作、品牌与明星的合作等。
这种跨界合作为消费者提供了全方位的消费体验，消费者不仅可以购买到所需商品，还可以参与到各种线下活动中，如明星见面会、品牌发布会等。
传统零售的优势则在于实体店面可以提供更加真实和直观的消费体验，消费者可以通过亲自触摸、试穿等方式来感受商品的质量和特点。
传统零售和新零售的融合为消费者提供了更加多元化的消费体验，满足了不同消费群体的需求。
三、融合挖掘消费数据价值新零售的融合使得销售数据更加全面和准确。
通过线上线下的数据整合，商家可以更好地了解消费者的购买习惯、喜好和需求。
这些数据可以为商家提供准确的消费者画像，帮助他们更好地了解市场需求，优化产品布局和品牌推广。
传统零售则可以通过对顾客的沟通和观察来获取消费者的反馈和意见，从而改进产品和服务。
新零售与传统零售的融合，使得消费者的消费数据变得更加宝贵，为商家提供了更多的经营依据，提高了销售的精确性和效率。
四、融合推动行业创新发展新零售的兴起引领了整个零售行业的创新发展。
大数据分析在新零售行业中的应用
大数据分析在新零售行业中的应用一、概述新零售是近年来兴起的一种零售业态，它主要是指利用互联网和数字化技术让线上线下渠道互通，并在消费者电商、社交网络及线下零售商店进行商品、服务及信息的最终整合，以满足消费者高效便捷地获取高品质、个性化商品和服务的需求。
而大数据分析在新零售行业中的应用，则是新零售迅速发展的重要原因之一。
二、大数据应用于新零售的重要性1. 帮助商家了解消费者需求大数据分析可以帮助商家更加深入地了解消费者需求，通过对海量数据的分析，可以洞悉消费者的心理、喜好和购买行为等，这样就能够制定更加精准的营销策略，提高商品销售量，实现利润的提升。
2. 提高客户的粘性消费者不仅喜欢高品质的商品，更注重商品的体验和服务。
大数据分析能够帮助商家实现对消费者购物、服务的全过程监控，提高客户的满意度和购买体验，从而增强客户忠诚度，提高客户粘性，为企业持续的业务发展提供保障。
三、大数据在新零售中的应用1. 监控商品的运营情况大数据分析可以实现对商品货架布局、商品搭配、商品销售状况等数据的收集和分析，从而帮助商家了解商品的运营情况，制定合适的销售策略，提高商品的销售量。
2. 进行用户画像分析通过对用户的浏览、购买和评价等数据的分析，可以建立用户画像模型，帮助企业了解不同类别用户的需求和商品偏好，更加精细化地推销商品和服务。
同时，通过预测和分析用户未来的购买行为，还可以进行更具针对性的目标营销，提高营销效果和效率。
3. 实时监控库存和商品状态大数据分析可以通过RFID技术等手段，实时监测商品的库存和状态，以及消费者在购物过程中的行为和喜好，及时适应市场变化，制定合理的购物策略和销售策略，从而提高利润和客户满意度。
4. 智能化的供应链管理通过大数据分析技术，可以对供应链进行监控和管理，实现供应链的智能优化，包括生产和仓储、物流配送等方面的智能化管理。
从而有效地控制成本，提高效率，提高客户的满意度。
四、大数据分析在新零售中的应用案例1. 星巴克星巴克利用大数据技术，建立了“星巴克数字卡”，并通过这个数字卡实时收集消费者的信息。
数字经济背景下“新零售”驱动产品全渠道供应链整合优化
数字经济背景下“新零售”驱动产品全渠道供应链整合优化随着数字经济的蓬勃发展，"新零售"这一概念逐渐成为零售行业的新趋势。
它不仅改变了消费者的购物体验，也对产品供应链的整合与优化提出了新的要求。
在这种背景下，企业需要重新审视和构建其供应链管理策略，以适应新零售时代的需求。
一、新零售的兴起与特点新零售是一种以消费者为中心，通过数据驱动和技术创新，实现线上线下融合、服务和商品一体化的零售模式。
它的特点包括个性化服务、无缝购物体验、以及供应链的高效整合。
新零售的兴起，为消费者提供了更加便捷、个性化的购物体验，同时也对供应链管理提出了更高的要求。
二、产品全渠道供应链整合的挑战在新零售时代，产品供应链需要实现全渠道整合，即线上线下、不同销售渠道的供应链要实现无缝对接。
这不仅涉及到物流、信息流、资金流的整合，还涉及到供应链的透明度和响应速度。
企业需要面对的挑战包括：- 数据整合：如何将不同渠道的数据进行有效整合，实现数据驱动的供应链管理。
- 库存管理：如何实现库存的实时监控和动态调整，以应对不同渠道的需求变化。
- 物流优化：如何优化物流网络，提高物流效率，降低成本。
- 顾客体验：如何在供应链的每个环节提供一致且优质的顾客体验。
三、供应链整合优化的策略为了应对新零售带来的挑战，企业可以采取以下策略来优化其供应链：1. 数据驱动决策：利用大数据分析，对消费者行为进行预测，实现精准库存管理和需求预测。
2. 技术赋能：运用物联网、人工智能等技术，提高供应链的自动化和智能化水平。
3. 灵活的物流体系：构建灵活的物流网络，以适应不同渠道和地区的物流需求。
4. 供应链协同：加强与供应商、分销商的合作，实现供应链的协同效应。
5. 顾客体验优先：在供应链的每个环节，都以提升顾客体验为目标，实现服务的个性化和差异化。
四、案例分析以某知名电商平台为例，该平台通过整合线上线下资源，实现了商品的快速配送和个性化推荐。
“商品+内容+服务”才能赢得“00后”
“商品+内容+服务”才能赢得“00后”作者：王迪来源：《杭州（上半月）》 2018年第8期“90后”的红利期已经过去苏宁是“老企业”，对于新的人群研究刚刚起步。
很多观点认为，新零售是人、货、场不同组合的方式和模型的更迭。
能够在“人”字上做深入的挖掘，也是很好的机会。
分享几个有意思的数据。
第一个，先回到20 年前的1999 年。
1999 年，是不太被关注的一个年份。
但是，这一年，教育部下发了一个文件——《面向21 世纪教育身心行动的计划》，文件规定要做到15％的适龄人群能够上大学，这就是“扩招”,“扩招”会带来一系列的蝴蝶效应。
第二个数据是在2003 年。
当年发生了很多的事情——第一是“非典”，第二是“淘宝成立”，第三是“1999 年扩招的第一批大学生已经毕业走向社会”。
同时在这一年，还有一些行业里面的大事件——现在苏宁云商的“前身”苏宁电器，和我们的友商进入了电器“跑马圈地”的时代。
包括线下大型的连锁卖场，也进入非常旺盛的鼎盛时期。
2003 年，我们认为是连锁时代爆发和巅峰的一个年份。
此外是，网络上一些“触网”的人群越来越多。
尤其是第一批接触的网络，包括搜狐、网易等等，开始进入到寻常的人群生活中，这个统称为“第一时代”。
第二时代是2012 年——经过了2009年到2011 年三年的酝酿期，最后形成整个电商的爆发期。
电商的爆发，源于两个动力：第一，移动支付和信用支付的完整化和体系化。
第二，2012 年“90 后” 开始毕业。
为什么要讲这两个时期？因为这两个时期，带有人群特点和人群结构的鲜明特征。
2012年称之为“电商的红利期”。
今天谈的“新零售”时代，苏宁作为转型的企业，也处在转型期。
现在之所以要谈新零售，有一个大家一直不愿意承认，但是不得不承认的话题——就是“获客成本”越来越高。
因为“90后”这一波的红利期已经过去，“80后”红利期也已经消失殆尽。
互联网时代，手机慢慢成为标配，不再作为突出的价值体系和可以炫耀的体系，而是作为生活中必不可少的工具。
商品源数据服务助小微企业走上电商之路
商品源数据服务助小微企业走上电商之路摘要：随着商品条码在电子商务产品监督管理上得到应用，条码信息的质量管理显得尤为重要，还能为整个产品质量信息平台建设创造有利条件。
本文根据以往工作经验，对源数据的建设意义进行总结，并从利用源数据拓展网络销售、建立企业、消费者和政府的三方共赢模式、利用源数据拓展跨境电子商务业务、提升电商市场的信誉度四方面，论述了小微企业如何利用商品源数据走上电商之路。
关键词：商品源数据；小微企业；电子商务前言：在源数据使用过程中，主要以商品条形码为关键词，做到商品相关信息的自行维护，具备专业性、及时性等特点。
源数据管理与应用可以帮助企业实现信息化和标准化发展，进一步提升商品的贸易率，这样一来，企业在电子商务方面的业务也会得到更所拓展机会。
随着市场调查的日渐深入，很多企业均意识到源数据服务具有很高的市场应用价值。
1.源数据建设的意义1.1是信息标准化服务的起点现如今，由于大数据技术的出现和频繁使用，将人们的生活和工作方式改变。
我国正处于转型发展的重要阶段，信息的公开和共享成为了新时期发展的主题所在。
数据信息价值的逐步提升，让信息标准化服务特点展现的淋漓尽致，尤其是在电商行业发展过程中，商品的生产制造、销售等流程均需要完整的商品数据为支撑点。
在各方交易之中，商品编码是对商品标准化的全面解答，而且高质量的商品编码和标识更是相关工作开展的基础所在，可以为标准化管理提供更多途径。
1.2推进质量诚信体系建设源数据属于是物品编码过程中的重要手段，可以为信用信息平台建设创造更多有利条件。
管理人员可以通过商品采购、仓储物流等信息记录的查看，对重点商品进行监管，提升商品的可溯到程度。
除此之外，源数据以生产企业一手资料收集为主，构建出全球商品的统一化标识，这样一来，产品信息的透明度将会得到进一步提升，消费者在消费过程中也可以清晰的看到商品价值是否与消费金额相对应，有效抑制了假冒伪劣产品的横行。
1.3是大数据生态体系构建的基础源数据可以作为全球商品的认证基础，从生产在商品结算，数据服务的作用越来越突出。
商品源数据及其重要性
条码与信息系统2019年第3期BAR CODE &INFORMATION SYSTEM 商品源数据服务工作室是商品数字信息标准化的执行者。
通过开展商品数字信息标准化工作，将传统零售整体升级，服务零售新形态。
随着信息数字化、标准化、网络化、智能化的突飞猛进，信息共享、传输与接收越来越方便快捷，每一次的技术变革都在快速改变着我们的日常生活。
电子商务的飞速发展，让中国成为全球电商的领先者。
伴随着电子商务和移动电子商务的崛起，线上线下企业都在密切关注并积极积累着来自于内、外部市场的数据，因此生产源头的源数据质量高低就显得尤为重要。
在日常网购里，主要是以阿里、京东平台为主的几大体系，消费行业的每一次仓储管理、销售配送、商品补货、货品供应、订单接收等环节中，还有很多地方需要完善，例如退换货、售后服务、假货(实物照片不真实)等等问题需要改进。
目前，零售业大数据的类型非常丰富，主要包括：消费者数据、零售方数据和供应方数据。
其中，由生产商提供的供应方数据是零售业数据中的基础，只有提供准确、真实的数据才能分析出优质科学的结果。
消费者在购物前，一定希望能更全面、更便捷地了解所购商品的全部信息，以便准确地选择购买。
因此，企业诚信、政府监管、网购等各个环节对关联产品配方、含量、样式、颜色、规格、包装等各类产品信息及品质的商品条码数据质量也都提出了前所未有的高要求。
为此，中国物品编码中心（以下简称编码中心）提出了要构建中国商品大数据生态系统的商品源数据战略。
在电子商务快速发展的今天，在全社会对商品数据高度重视的背景下，该战略的提出大大满足了消费行业关于商品数据方面的市场需求，突出了商品条码的特点，充分发挥了行业现有的资源优势，为电商线上线下消费行业、中国商品条码系统成员提供了适合当下最新发展趋势的数据方案策略和实施方法。
商品源数据是什么商品源数据（Trusted Source of Data ，简称TSD ，意思是可信的数据源），是编码中心对商品条码系统成员及其产品推出的一项数字化标准标识服务。
大数据分析如何推动新零售发展
大数据分析如何推动新零售发展在当今数字化时代，大数据分析已成为推动各个行业变革和发展的关键力量，新零售领域也不例外。
新零售，作为一种将线上线下融合、以消费者为核心的全新零售模式，正借助大数据分析实现了精准营销、优化供应链、提升用户体验等多方面的突破，从而为企业创造了更大的商业价值。
大数据分析为新零售企业提供了深入了解消费者的有力工具。
通过收集和分析消费者的购买历史、浏览行为、兴趣爱好、社交互动等多维度的数据，企业能够绘制出精准的消费者画像。
例如，一家服装零售企业可以了解到消费者的尺码偏好、风格喜好、购买频率以及对不同品牌的关注度。
基于这些详细的画像，企业能够更有针对性地推荐商品，满足消费者的个性化需求，提高销售转化率。
在精准营销方面，大数据分析发挥了巨大的作用。
以往，企业的营销活动往往是基于经验和直觉进行的大规模推广，效果难以衡量且成本较高。
而现在，借助大数据分析，企业可以精确地筛选出目标客户群体，并根据他们的消费习惯和行为特征，制定个性化的营销方案。
比如，在特定的时间向特定的消费者推送符合其需求的优惠券或促销活动信息。
这种精准的营销方式不仅提高了营销效果，降低了营销成本，还增强了消费者对品牌的好感度和忠诚度。
大数据分析还能够帮助新零售企业优化供应链管理。
通过实时监控销售数据、库存水平、物流信息等，企业可以更准确地预测市场需求，从而合理安排生产和采购计划。
这样一来，既能避免库存积压导致的成本增加，又能减少缺货现象，保证商品的及时供应。
例如，一家食品零售企业通过分析历史销售数据和天气、节日等因素对销售的影响，能够提前预测某种食品的需求量，及时调整库存和采购策略，确保在销售旺季有充足的货品供应，同时在淡季避免过多库存积压。
另外，大数据分析有助于提升线下门店的运营效率。
利用传感器、摄像头等设备收集门店内的人流数据、消费者行为数据，企业可以对门店的布局、商品陈列进行优化。
比如，发现某个区域的人流量较大但销售额较低，可能意味着该区域的商品陈列不够吸引人，企业就可以及时调整商品摆放位置或增加促销标识，提高销售额。
大数据技术如何帮助零售商洞察市场趋势
大数据技术如何帮助零售商洞察市场趋势在当今竞争激烈的零售市场中，了解和把握市场趋势对于零售商的生存和发展至关重要。
大数据技术的出现为零售商提供了强大的工具，帮助他们更好地洞察市场动态，做出明智的决策。
大数据技术能够整合来自多个渠道的海量数据。
过去，零售商可能主要依赖于内部销售数据和有限的市场调研来了解消费者的需求和行为。
但如今，随着电子商务的兴起、社交媒体的普及以及各种智能设备的应用，数据的来源变得极为广泛。
大数据技术可以将线上线下的销售数据、顾客在网站和社交媒体上的浏览和评论数据、供应链中的库存和物流数据等整合在一起，形成一个全面的数据集。
通过对这些整合后的数据进行分析，零售商能够更准确地了解消费者的偏好和需求。
例如，通过分析消费者的购买历史和浏览行为，零售商可以发现哪些产品最受欢迎，哪些产品的关注度在上升或下降。
这有助于他们优化产品组合，及时调整库存，确保热门产品的供应充足，同时减少滞销产品的积压。
大数据技术还可以帮助零售商进行精准的市场细分。
传统的市场细分方法可能基于一些比较宽泛的特征，如年龄、性别、地理位置等。
但借助大数据，零售商能够基于更细致和个性化的特征来细分市场。
比如，根据消费者的购买频率、购买金额、品牌偏好、消费场景等因素，将市场细分为多个具有独特需求和行为模式的小群体。
这样，零售商就可以针对每个细分市场制定更有针对性的营销策略，提供更符合特定群体需求的产品和服务，从而提高营销效果和客户满意度。
在预测市场趋势方面，大数据技术也发挥着重要作用。
利用历史数据和先进的分析算法，零售商可以预测产品的需求走势。
这不仅有助于提前做好库存准备，避免缺货或库存过剩的情况，还能为采购和生产计划提供有力的依据。
比如，在节假日或促销活动之前，通过大数据预测需求的增长幅度，零售商可以提前增加库存，确保能够满足消费者的购买需求，同时避免因过度备货而导致的成本增加。
另外，大数据技术能够实时监测市场动态。
在信息快速传播的时代，市场趋势可能会在短时间内发生变化。
新零售模式中数据分析的应用
新零售模式中数据分析的应用随着信息技术和大数据的快速发展，新零售模式已成为中国零售业的新趋势。
伴随着新零售模式的发展，数据分析在零售领域中的应用越来越受到关注。
本文将浅谈关于新零售模式中数据分析的应用。
一、背景以互联网为基础的新零售模式是指以网上商城和实体商店为基础的双重模式，对于零售业来说，新零售模式是一种融合了线上和线下资源，整合了海量数据，并且能够实现个性化服务的全新业态。
新零售模式通过数据分析和挖掘隐藏在海量数据中的有价值的信息，为公司提供了更好的管理和决策支持，通过准确把握市场需求和消费者行为来加快零售业的数字化转型。
二、新零售模式中的数据来源数据是新零售模式实现数字化转型的关键资源，新零售模式主要有以下几种数据来源：1. 线上数据：包括网站、移动端、社交媒体、在线广告等平台上获取的数据。
2. 线下数据：包括店面销售数据、会员卡数据、POS机数据等。
3. 穿越式数据：即跨终端多场景数据，包括电视、广播、户外广告和活动、线下体验等。
新零售的数据来源多样，保持数据的准确和及时对于进行数据分析显得尤为重要。
三、新零售模式中数据分析的应用1. 商品管理在新零售模式中商品的管理是非常关键的，对于商品在不同的平台上的销售情况进行分析，可以有针对性地推出相应的营销策略来提高销售，满足消费者需求。
通过进行商品分类、分组管理、商品搭配分析、销售趋势分析等方式，可以有效提高商品库存管理的效率，并提高商品销售收益。
2. 客户管理新零售模式中的客户管理是非常重要的一环节，客户的数据处理和分析可以更好地了解客户的需求和偏好，进而制定有效的营销策略进一步提高客户满意度。
通过数据分析实现客户数据挖掘，了解客户的消费习惯和购物行为。
例如：客户购买金额，购买次数，卖场浏览时间，商品属性偏好等，这些分析结果有助于公司了解客户需求，及早推进客户维护工作，推进客户关系的长远化和稳定化。
3. 营销策略新零售模式中的营销策略是指制定针对不同消费者群体的营销策略。
全渠道零售如何实现全链条的数据驱动
全渠道零售如何实现全链条的数据驱动在当今数字化的商业环境中，全渠道零售已成为企业获取竞争优势的关键策略。
全渠道零售意味着企业能够通过多种渠道，如实体店、线上商店、移动应用、社交媒体等，为消费者提供无缝的购物体验。
然而，要实现真正高效的全渠道零售，全链条的数据驱动是必不可少的。
全链条的数据驱动，简而言之，就是利用数据贯穿整个零售业务的各个环节，从商品的采购、库存管理、营销推广，到客户服务和售后支持，从而做出更明智的决策，优化业务流程，提升客户满意度和企业盈利能力。
首先，数据驱动在商品采购环节发挥着重要作用。
通过对历史销售数据的分析，企业可以了解不同商品在不同地区、不同时间段的销售情况。
这有助于预测市场需求，精准地采购商品，避免库存积压或缺货的情况发生。
例如，一家服装零售商通过分析过去几年的销售数据，发现每年春季蓝色系的衬衫销量较高，于是在新的春季采购中加大了蓝色系衬衫的采购量，满足了市场需求，提高了销售额。
库存管理是全渠道零售中的另一个关键环节。
实时的库存数据能够让企业清楚地了解各个渠道的库存水平，实现库存的动态调配。
当线上商店某种商品库存不足时，可以从实体店调配库存，反之亦然。
这样不仅能够提高库存的周转率，还能减少因库存不准确而导致的销售损失。
同时，结合销售预测数据，企业可以制定合理的补货策略，确保库存始终处于最优状态。
在营销推广方面，数据驱动更是具有显著的价值。
企业可以利用消费者的行为数据，如浏览记录、购买历史、搜索关键词等，进行精准的营销推送。
比如，一位消费者在网上多次浏览了某品牌的运动鞋，但一直没有购买。
企业可以通过电子邮件或短信向这位消费者推送相关的优惠信息，刺激其购买欲望。
此外，通过对不同渠道营销活动效果的数据分析，企业能够评估哪种渠道的营销投入产出比更高，从而优化营销预算的分配。
客户服务环节也离不开数据的支持。
通过对客户投诉、咨询等数据的分析，企业可以发现客户的痛点和需求，及时改进产品或服务。
大数据在零售业的应用
大数据在零售业的应用
大数据在零售业的应用包括以下几个方面：
1. 营销策略：通过数据分析了解消费者的偏好、购买习惯和需求，针对不同消费群体制定个性化的营销策略，提高营销效果和转化率。
2. 库存管理：利用大数据分析仓储、销售、物流等数据，预测消费者需求和货物流转情况，优化库存管理，减少库存积压和浪费，提高运营效率。
3. 商品定价：通过对大量销售数据的分析，了解市场价格、竞争对手的定价策略和消费者购买力，制定合理的定价策略，提高商品销售额和利润。
4. 客户服务：通过大数据分析消费者行为和反馈信息，了解客户需求和问题，提高客户使用体验和满意度，增强客户忠诚度和口碑效应。
5. 供应链管理：通过大数据分析供应链上游和下游的数据，了解供需关系和产品流向，优化供应链管理，提高供应链效率和快速响应能力。
综上所述，大数据在零售业的应用可以帮助企业了解市场、优化库存、提高销售、增加利润和提升客户满意度，对于企业的发展具有重要的意义。
新零售时代门店如何利用大数据洞察
新零售时代门店如何利用大数据洞察在当今的新零售时代，数据已成为企业决策的重要依据。
对于门店而言，充分利用大数据洞察顾客需求、优化运营流程以及提升销售业绩，已成为在激烈市场竞争中脱颖而出的关键。
大数据洞察能为门店带来诸多好处。
首先，它能够帮助门店更精准地了解顾客。
通过对顾客的购买行为、偏好、消费频率等数据的分析，门店可以将顾客细分为不同的群体，从而为每个群体提供更具针对性的产品和服务。
例如，一家服装门店通过大数据发现，年轻女性顾客更倾向于购买时尚、价格适中的服装，而中年女性则更注重品质和舒适度。
基于此，门店可以调整进货策略，分别为这两个群体采购更符合其需求的服装款式。
其次，大数据洞察有助于优化门店的商品陈列和布局。
根据顾客在店内的行走路线、停留时间以及关注的商品区域等数据，门店可以合理调整商品的摆放位置，将热门商品和关联商品放在更容易被顾客发现和购买的地方，提高顾客的购物体验和购买转化率。
比如，一家超市发现，在奶制品区域，顾客往往会同时购买面包和果酱，于是将这几种商品放在相邻的位置，促进了关联销售。
再者，大数据能够预测销售趋势，帮助门店合理控制库存。
通过对历史销售数据、季节因素、市场动态等的分析，门店可以提前预估未来一段时间内各类商品的需求量，从而避免库存积压或缺货的情况发生。
一家电子产品门店在新品发布前，利用大数据预测市场需求，提前储备了适量的货源，既满足了顾客的需求，又避免了库存过多造成的资金占用。
那么，门店要如何获取和利用大数据呢？首先，门店需要建立完善的数据收集系统。
这包括在店内安装传感器、摄像头等设备，收集顾客的行为数据；利用会员制度、线上线下销售平台收集顾客的个人信息和购买记录；与第三方数据平台合作，获取行业数据和市场趋势等信息。
例如，一些门店在入口处安装了人脸识别设备，可以统计顾客的进店次数和时间，为后续的精准营销提供数据支持。
其次，要对收集到的数据进行有效的分析和处理。
这需要门店配备专业的数据分析师，或者使用专业的数据处理软件和工具。
新零售中的数据分析和实践
新零售中的数据分析和实践随着互联网技术的不断发展，在线购物逐渐成为人们生活中的一个重要组成部分。
而这种趋势促使新型零售业态的出现，即新零售。
新零售以数据为驱动力，带来了很多新的商业模式和营销方式。
在这篇文章中，我将探讨新零售中的数据分析和实践，以及这种趋势对于商业生态的影响。
一、新零售中的数据分析数据分析是新零售中的关键一环。
新零售依赖于不断变化的市场环境和消费者需求，而数据分析则能够在这一过程中提供宝贵的帮助和指导。
首先，新零售能够通过数据分析来更加准确地了解消费者的需求和行为。
比如，通过消费者的搜索行为和购买记录，电商平台能够推荐更加符合消费者需求的商品，提高销售量和用户满意度。
此外，数据分析也能够揭示潜在消费者的需求和偏好，帮助企业确定产品线和市场定位。
其次，新零售中的数据分析也能够为企业提供更加高效的运营手段。
比如，进一步掌握消费者的行为习惯和购买动机，企业能够优化营销活动，提高营销效果。
此外，通过对供应链和物流数据的分析，企业能够更加准确地了解产品的流向和库存情况，实现更加精准的库存管理。
最后，数据分析还能够帮助企业发现和解决问题。
比如，通过对用户流失数据的分析，企业能够找到问题所在，并且及时采取措施来挽留用户。
此外，数据分析还可以帮助企业优化网站和应用程序的设计和功能，提高用户体验和留存率。
二、新零售中的数据实践数据实践是数据分析的应用过程，它包括数据收集、数据处理和数据应用等环节。
新零售中的数据实践是一个复杂的过程，涉及到对多个数据源的整合和分析。
首先，新零售的数据实践需要收集大量的数据。
电商平台有各种方式来收集消费者数据，包括搜索行为、购买记录、会员信息、评论等。
此外，供应链和物流信息也是电商平台的重要数据源，这些数据能够帮助企业了解产品的流向和库存情况，优化供应链管理。
其次，数据实践需要利用各种技术和工具来完成数据的处理和分析。
数据处理包括数据清洗、数据建模和数据可视化等工作，需要使用各种软件和算法来完成。
全渠道零售如何实现全链条的数据驱动
全渠道零售如何实现全链条的数据驱动在当今数字化的商业世界中，全渠道零售已成为企业发展的重要战略方向。
全渠道零售旨在为消费者提供无缝的购物体验，无论他们是在实体店、线上商城、移动应用还是社交媒体上进行购物。
然而，要实现真正的全渠道零售，关键在于全链条的数据驱动。
那么，究竟如何才能做到这一点呢？首先，我们需要明确什么是全链条的数据驱动。
简单来说，就是在零售业务的各个环节，从产品研发、采购、库存管理、营销推广到销售服务，都依靠数据来做出决策和优化运营。
这意味着数据不再只是辅助工具，而是成为了驱动业务发展的核心力量。
在产品研发阶段，数据可以帮助企业了解消费者的需求和偏好。
通过收集和分析消费者在不同渠道的搜索、浏览和购买行为数据，企业能够精准地把握市场趋势，开发出符合消费者需求的产品。
例如，如果数据显示消费者对于健康食品的关注度不断上升，企业就可以加大在这方面的研发投入，推出更多的健康食品系列。
采购环节同样离不开数据的支持。
准确的销售预测数据可以帮助企业合理规划采购量，避免库存积压或缺货的情况发生。
同时，通过分析供应商的绩效数据，企业可以选择更优质、更可靠的供应商合作伙伴，确保原材料的质量和供应的稳定性。
库存管理是全渠道零售中的一个关键环节。
实时的库存数据能够让企业清楚地了解各个渠道、各个仓库的库存情况，从而实现库存的优化配置。
当线上店铺某种商品缺货时，可以及时从实体店调配库存，或者反之，以满足消费者的需求。
此外，利用数据分析还可以预测库存的周转率，提前做好补货或促销清仓的准备。
营销推广是全渠道零售中数据驱动的重要应用场景。
通过整合来自不同渠道的用户数据，企业可以构建更完整的用户画像，实现精准营销。
例如，根据用户的年龄、性别、地域、购买历史等信息，向他们推送个性化的广告和促销活动。
同时，通过对营销活动效果数据的分析，企业可以及时调整营销策略，提高营销投入的回报率。
在销售服务环节，数据可以帮助企业提升客户满意度。
新零售研究报告
新零售研究报告新零售研究报告随着科技的不断发展，新零售概念逐渐兴起并在零售行业中占据重要地位。
新零售是指传统零售业通过互联网技术和智能化手段，实现线上线下融合的零售模式。
本报告将对新零售的特点、发展趋势以及挑战进行分析和探讨。
新零售的特点主要包括线上线下融合、数据驱动和智能化服务。
线上线下融合意味着消费者可以通过线上购物平台预约线下实体店的商品，并实现线下取货或者线上购物、线下配送的灵活购物方式。
数据驱动是指通过对消费者行为数据的分析和挖掘，为消费者提供个性化推荐和定制化服务。
智能化服务是指通过人工智能和物联网技术，提供更智能、高效、优质的购物体验，如无人店铺、自助结账等。
新零售的发展趋势主要体现在三个方面。
首先是线下实体店和线上平台的深度融合。
传统线下实体店可以通过线上平台增加曝光度，吸引更多线上用户到店消费；线上平台可以通过线下实体店提供线上订单的操作、退换货等更便利的服务，提升用户体验。
其次是物流配送的智能化和高效化。
借助物联网技术和大数据分析，零售企业可以实现更准确的配送预测和更高效的配送路线规划，提升配送速度和服务质量。
最后是消费者个性化需求的满足。
新零售通过对消费者行为数据的分析和挖掘，可以为消费者提供个性化的商品推荐、购物体验和优惠活动，增强消费者黏性和忠诚度。
然而，新零售也面临一些挑战和问题。
首先是数据安全和隐私问题。
大规模的数据收集和利用可能导致消费者个人隐私的泄露，引发社会舆论的关注和监管的限制。
其次是技术和人才的挑战。
新零售需要大量的互联网技术支持和高素质人才的配合，而这在传统零售行业尚存在不足。
最后是传统零售企业的转型难题。
传统零售企业要实现新零售的转型，需要面临资源整合、组织架构调整等一系列困难。
综上所述，新零售是一种合理应对科技发展的零售模式，具有线上线下融合、数据驱动和智能化服务的特点。
新零售未来的发展趋势呈现线上线下深度融合、物流配送智能化和满足消费者个性化需求的特点。
商品源数据标准化采集
商品源数据标准化采集
刁瑞强;李艳梅
【期刊名称】《条码与信息系统》
【年(卷),期】2022()2
【摘要】标准、准确的商品数据应用是企业生产管理标准化、智能化的重要基础,只有做到商品数据的标准化,才能实现商品数据整合和数据资源的深度挖掘利用。
源数据标准化采集工作是商品数据服务的一项重要内容,自2015年中国物品编码中心(以下简称编码中心)源数据服务项目启动以来,经过6年的时间,在标准制定、数据质量、数据覆盖率等方面,都得到了快速发展,在促进新零售业的发展、对外贸易等方面发挥了十分重要的作用。
【总页数】2页(P28-29)
【作者】刁瑞强;李艳梅
【作者单位】烟台市标准计量检验检测中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.可信数据源打造“标准化”商品数据库
2.标准化的商品源数据:新零售数据的基础
3.商品源数据采集工作的现实意义和价值
4.源数据建设助推商品数据标准化
5.商品信息源数据采集步骤
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新零售与大数据的关系
新零售与大数据的关系随着互联网技术的不断发展，新零售成为了零售业的一个重要发展方向。
新零售是指通过整合线上线下渠道，以数据驱动运营，提供个性化、便捷的消费体验的零售模式。
而大数据则是新零售的重要支撑，新零售离不开大数据的分析和应用。
新零售离不开大数据的支持。
传统零售业在经营过程中，缺乏对消费者行为和偏好的深入了解，往往只能通过主观经验来进行经营决策。
而新零售则通过大数据技术，能够实时获取、分析和处理大量的消费者数据，从而获得更全面、准确的消费者信息。
通过对消费者数据的深入分析，新零售企业可以更好地了解消费者需求，优化产品设计和销售策略，提供更符合消费者期望的产品和服务。
大数据为新零售提供了精确的市场预测能力。
通过对大数据的分析，新零售企业可以了解市场的变化趋势，预测市场需求的变化。
例如，通过分析消费者的购买行为和偏好，新零售企业可以预测到某个产品的热销趋势，然后及时调整供应链以满足市场需求。
这样可以减少库存积压和滞销产品，提高销售效率和利润率。
大数据还为新零售提供了个性化营销的可能。
通过对消费者数据的分析，新零售企业可以对消费者进行个性化推荐和定制化服务。
例如，根据消费者的购买历史和偏好，新零售企业可以向消费者推荐符合其兴趣的产品，提高购买转化率。
同时，通过对消费者行为的深入洞察，新零售企业可以为消费者提供更贴心的服务，增强消费者的忠诚度和满意度。
大数据还可以帮助新零售企业进行供应链的优化。
通过对供应链数据的分析，新零售企业可以实现精细化管理，减少库存积压和滞销产品，提高供应链的运转效率。
同时，通过对供应链数据的分析，新零售企业可以实现供应链的协同管理，提高供应链的响应速度和灵活性，更好地满足市场需求。
大数据还可以帮助新零售企业进行风险管理。
新零售企业面临着各种风险，例如供应链风险、市场风险和消费者信任风险等。
通过对大数据的分析，新零售企业可以及时发现和预测风险，并采取相应的措施进行风险管理。
例如，通过对消费者评论和社交媒体数据的分析，新零售企业可以及时发现消费者的不满和投诉，避免负面影响的扩大。
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条码与信息系统2019年第1期
BAR CODE &INFORMATION SYSTEM
随着信息化与新零售时代的到来，标准化、高质量的数字商品信息越来越重要。
而以商品条码为载体的标准化、高质量的数字商品信息，能够为新零售时代下各个销售渠道提供必要的信息化支撑，为供应商、零售商、电商企业以及相关产业未来的发展提供强有力的支持。
商品条码是指由一组规则排列的条、空及其对应代码，是表示商品代码的条码符号，包括零售商品、储运包装商品、物流单元、参与方位置等。
尽管商品条码在我国已施行多年，相关部门及企业也都在推行商品数字化工作，但是一些企业对商品数字化工作认识不足或存在误区，错误地认为商品数字化只是将商品的信息维护到相关的信息系统。
多年来，由于标准、统一的商品数字化管理没有完整、有效的数据解决方案与相应的数字化渠道，导致商品信息分享效率不高，加之商品信息需要在不同的客户系统中维护，工作量过大，更新不及时等原因，数据错误问题时有发生，重复工作严重，效率低下，这些都给供应商、零售商、电商企业及相关利益方商品信息化管理带来极其不利的影响。
商品源数据服务源数据（Trusted Source of Data ，简称TSD ），是指由商品数据提供方商品条码系统成员通过中国商品信息服务平台自主填报和维护的以商品条码为关键字的商品相关信息。
中国商品信息源数据采集与加工服务（以下简称商品源数据服务）是中国物品编码中心向供应商、零售商等提供的包括商品实物的拍摄、测量、包装信息采集和整理的标准化数
据采集及加工服务。
商品源数据服务的数据采集与加工遵循国际国内一系列相关标准与规范，采集的信息主要包括商品描述，如品牌、名称、特性、系列、成分；企业相关信息，如制造商名称、品牌商名称、品牌所有者等；测量信息，长、宽、高；营销信息，如商品的主宣传语、其他描述语以及商品的其他信息。
数据采集与加工完成后生成标准化的数据，可以同步到传统零售领域、电商平台、搜索引擎以及移动应用领域，从源头上提升了商品数据的完整性、准确性、标准化、时效性与一致性。
标准化的商品数字化数据可以共享给多个合作伙伴和领域应用，真正实现数据跨平台、跨领域的同步和规范应用。
商品源数据服务优势
基于条码的商品源数据服务，确保了商品数字化信息商品源数据服务助力新零售
河北省标准化研究院张炎位玉佩王友建李海波
源数据提供的商品信息通过全球标准规范，所有的合作伙伴可以快速、及时应用商品信息；商品信息
可以应用在任何场景，并且具有可快速扩展的能力，信息被第三方机构进行全方位验证，符合相关标准。
底层的商品数据实现了标准化后就可以实现线上、线下多渠道应用，真正做到商品销量精准的跟踪与评价
等，从而进一步提高供应链效率，降低企业成本。
商品信息服务
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条码与信息系统2019年第1期
BAR CODE &INFORMATION SYSTEM 采集的准确性，解决了商品信息的电子化与数字化。
商品源数据服务采用GS1全球统一的数据管理标准，打造商品数据资产管理平台与高质量商品数据库，保证数据池服务的可靠性，而可靠的数据管理机制与数据池之间的无缝协作，可以使数据使用者获取相同标准的全球商品信息，保证企业间商品信息交互的准确性与业务间的连续性，有利于多方面、深层次的应用高质量的商品数据，形成完整的商品数字化解决方案，这对于供应商、零售商、电商企业及相关行业来说都具有十分重要的作用，同时高质量的数据还可以被进口商、海关、监管部门、消费者等应用。
供应商商品源数据服务能够为供应商提供数据资产服务，包括商品基础数据采集、拍摄、信息比对等服务，商品源数据服务能够对商品包装进行合规性检查、数据属性分享等，并能提供商品图片存储、标准图及场景图等多种类型的图片加工服务；依托云存储，为供应商提供商品信息云存储服务，实现阿里、京东到家、饿了么等多平台数据分发，商品进行快速信息共享与应用。
针对供应商的商品源数据服务实现了商品实物到商品数字资产的转换，为供应商提供标准化、高质量的数字商品信息，有效降低供应商参与O2O 等营销方式的运营门槛。
零售商商品基础信息是商品未来进行新零售全渠道销售的必要支撑，做好商品数字化，能够为新零售时代下零售业的发展打下基础。
商品源数据服务能为零售商及其合作伙伴提供新品数字化转换方案；协助零售商实现便捷商品数字化，完成快速上架；包装寻源，即产品信息版本的溯源查询、快速
获取各时间段的产品信息；提供商品详情页的制作、选品、分析等增值应用以及提供快速可靠的全球数据同步服务。
对于零售商来说，商品源数据服务实现商品快速上架为零售商实现全渠道转型及新零售部署提供基础支撑，有效避免商品条码管理不规范、条码冒用、过期、条码印刷质量不合格等问题，大大减少工作量，简化业务流程，商品信息建立过程更快，数据质量更高，对零供企业均有大量好处。
电商企业
商品源数据服务与线上各类型电商平台进行了密切合
作，统一将商品源数据推动到电商平台上应用，推进标准化商品信息的应用，既有利于电商平台提高数据质量，也为生产企业争取到更多的电商营销机会，如商品源数据服务已经与阿里巴巴开展了淘宝百科、扫条码放心购、电商追溯专区等多个项目，生产企业通过数据库也可以直接参与这些营销活动。
商品源数据服务工作从源头为电子商务提供完整、准确、标准化和全球一致化的商品数据，在定向数据采集、SPU （Standard Product Unit ）建立、打通库存仓储信息和提升O2O 购物体验等方面发挥了卓越作用。
源数据商品信息还可以与其他营销工具相结合，将静态数据快速转换为电商展示内
容，服务电子商务企业和手机端用户，形成商品发布展示综合解决方案。
行业整合
不论是从供应商、制造商、零售商，还是从消费者来看，整个行业对商品数据数字化、标准化的需求越来越强烈。
对于行业整合来说，标准化的数字商品不仅能降低品牌和零售商的经营成本，还能降低消费者的信任成本；通过提升商品信息数据质量及仓储物流和库存周转率，实现跨渠道、点对
点的O2O 场景应用。
源数据提供的商品信息通过全球标准规范，所有的合作伙伴可以快速、及时应用商品信息；商品信息可以应用在任
何场景，并且具有可快速扩展的能力，信息被第三方机构进行全方位验证，符合相关标准。
底层的商品数据实现了标准化后就可以实现线上、线下多渠道应用，真正做到商品销量精准的跟踪与评价等，从而进一步提高供应链效率，降低企业成本。
未来发展趋势
商品条码技术的应用革新了整个零售行业的流通模式，
在今天数字时代带来经济发展和社会管理巨大变革和进步的同时，基于商品条码的商品源数据服务将服务于各领域，为新零售赋予更多生态。
未来，产品出厂一定包含了商品实物与虚拟两种形态，其中商品数字化信息将成为出厂标配，
服务于新零售下的各个利益相关方。
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