下载文档原格式
TalkingData T11 2018数据智能峰会成功举办以数据驱动突破作者：霍娜来源：《中国信息化周报》2018年第36期9月11日，以“突破”为主题的T11 2018暨TalkingData数据智能峰会于在北京成功举办。
大会设置数据智能峰会、“数创未来”智慧城市峰会、“智变金融”新金融峰会、“数聚零售”新零售峰会以及智胜营销颁奖盛典，吸引数千名相关行业从业者到场参会，探讨以数据驱动突破发展的新模式、新路径。
围绕“突破——新生态下的数据智能服务”主题，TalkingData 创始人兼首席执行官崔晓波从战略与产品、安全合规、行业合作、研究探索等几方面，对TalkingData的发展历程、目前规划与企业愿景进行了深入解读。
依托自2011年成立以來的七年发展与不断探索，TalkingData 公开了以“数据智能服务平台”为核心的整体平台全景图，夯实数据工程、数据科学基础能力，针对各行业业务场景提供数据智能应用，同时连接多维度数据源与第三方服务商，构建完善数据智能生态。
践行开放共享的核心战略，在这次大会上TalkingData重磅发布合作伙伴共创计划——“百灵计划”，宣布将投入价值1亿元的资源，为100家合作伙伴提供100天的免费开放数据、开放算力以及服务与培训，加速赋能合作伙伴发展。
此外，TalkingData还在大会上正式宣布与三大运营商建立深度合作，以“连接”实现数据价值的飞跃。
商业发展方面，TalkingData合伙人兼执行副总裁林逸飞带来了“以数据智能探索业务突破”的分享。
他着重介绍了TalkingData总结提出的“D2D数字化转型方法论”，强调从业务“数字化”到目标结果“数字化”的核心思维，并以整合合作伙伴与TalkingData自研的全景数据应用与方案，为企业客户提供业务场景落地服务。
民生银行信用卡中心、绫致时装、中国移动物联网有限公司也作为重要合作伙伴代表登台，分享了在企业数字化转型方面的独到见解，以及与TalkingData合作探索转型创新的经验。
人工智能和大数据在零售业的应用随着科技的不断发展，人工智能和大数据技术在各行各业都得到了广泛的应用。
在零售业中，人工智能和大数据的应用也日益增多，为零售企业提供了更多的商业机会和挑战。
本文将从不同角度探讨人工智能和大数据在零售业的应用。
一、供应链管理人工智能和大数据在供应链管理中起到了至关重要的作用。
传统的供应链管理依赖于人工处理信息、预测市场需求和进行库存管理等。
而人工智能和大数据技术可以根据历史数据和实时市场信息，实现供应链的自动化管理。
通过深度学习算法，人工智能可以更好地分析市场需求，并预测未来趋势，从而帮助零售企业降低库存成本，提高供应链的效率。
二、个性化推荐在购物体验中，个性化推荐起到了重要的作用。
通过大数据和人工智能技术，零售企业可以对顾客的购物行为和偏好进行全面的分析和挖掘。
在这基础上，通过算法模型将个性化推荐应用到产品展示和推广中，提高用户购买的满意度和转化率。
个性化推荐将消费者的需求与企业的商品进行了有效的匹配，对于提升销售额和用户体验起到了重要的推动作用。
三、智能支付人工智能和大数据技术在支付领域的应用，使零售企业的支付方式更加智能化和便捷化。
通过人脸识别、指纹支付等技术，顾客可以实现线上线下的无缝支付体验，提高支付的安全性和便利性。
同时，通过大数据分析用户的支付行为和消费习惯，零售企业可以更好地制定优惠政策和促销策略，增加用户的忠诚度和购买频率。
四、智能客服在传统的零售业中，客服需要大量的人力投入进行顾客咨询和问题解答。
而借助人工智能和大数据技术，零售企业可以实现智能客服的自动化处理。
通过自然语言处理和机器学习算法，智能客服可以准确理解和回答用户的问题，提供更加高效和个性化的服务。
智能客服的应用不仅提高了客服的效率，节省了人力成本，同时也为顾客提供了更好的购物体验。
五、门店分析通过人工智能和大数据技术，零售企业可以对门店进行全面和准确的分析。
传感器、摄像头等设备可以采集顾客的行为信息，如逛店时间、流量等，同时也可以分析顾客的人数、年龄、性别等特征。
国外学者对新零售的见解新零售是指通过科技、数据和互联网等新兴技术手段来改变传统零售模式的商业模式。
在国外，许多学者对新零售提出了自己的见解和研究成果。
本文将对国外学者对新零售的见解进行综述。
首先，新零售被广泛认为是商业模式的变革和创新。
根据斯坦福大学的教授拉杰·贾因达尔（Rajiv Lal）的研究，传统零售商主要依靠供应链和物流优势，而新零售则注重创造与消费者互动的体验。
新零售通过整合线上线下渠道，打造无界消费环境，实现了“随时随地、个性化、便捷”的购物体验。
与此同时，根据麻省理工学院的教授菲利普·埃文斯（Philip Evans）的研究，新零售在数据分析和人工智能技术的应用方面具有独特优势，能够更好地了解消费者需求，提供更加个性化的产品和服务。
其次，国外学者普遍认为，新零售的成功离不开技术和数据的支持。
美国企业家兼投资家马克·安德森（Marc Andreessen）指出，新零售最大的革命在于通过互联网和移动技术将消费者与企业连接起来，实现实时交互和实时反馈。
这一观点得到了加州大学伯克利分校的教授彼得·杜拉克（Peter Drucker）的支持，他认为新零售将大幅度提高企业的可见性和透明度，帮助企业更好地理解市场和消费者，更好地满足其需求。
此外，国外学者也对新零售所带来的机遇和挑战进行了深入研究。
哈佛商学院的教授迈克尔·波特（Michael Porter）认为，新零售的出现改变了市场竞争格局，强调企业应该专注于创新和差异化竞争，打造独特的核心竞争优势。
英国剑桥大学的教授哲学家塞尔吉奥·马利奥尼（Sergio Mario Quintana）则指出，新零售提供了更多的机遇和平台，使小微企业也能够借助技术创新在竞争中脱颖而出。
但同时，新零售也带来了一系列挑战，比如数据隐私保护、信息安全等问题，需要相关机构和企业加强管理和保护。
除了商业模式和技术创新，国外学者还对新零售的影响因素和发展趋势进行了探讨。
人工智能在零售业的应用及其对消费者体验的影响随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在各行各业中得到了广泛应用，尤其在零售业中，其应用已经带来了革命性的变革。
本文将重点探讨人工智能在零售业中的应用，并分析其对消费者体验的影响。
一、人工智能在零售业中的应用1.语音助手语音助手是人工智能在零售业中的一项重要应用。
例如，Amazon 的Alexa和苹果的Siri等语音助手，可以连接到在线购物平台，帮助消费者查询产品信息、下订单等。
语音助手的智能化和便捷性显著提升了消费者的购物体验。
2.智能推荐系统智能推荐系统是一种基于人工智能算法的商品推荐系统。
通过对消费者的购买记录、浏览历史和偏好进行大数据分析，智能推荐系统可以准确预测消费者的购买意向，向其推荐感兴趣的商品。
这不仅提高了消费者的购物效率，也增加了销售额。
3.智能支付智能支付是指利用人工智能技术实现快速、便捷的支付方式。
比如，人脸识别支付和声纹识别支付等，通过识别消费者的唯一生物特征进行支付，无需携带现金或刷卡，为消费者提供了更加便利的支付体验。
二、人工智能对消费者体验的影响1.个性化体验人工智能技术可以根据消费者的个人喜好和需求，为其量身定制个性化的购物推荐和服务。
通过分析消费者的购物历史和偏好，智能推荐系统可以为消费者提供更加准确和个性化的推荐商品，提高其购买满意度。
2.智能客服人工智能技术还可以应用于零售业的客户服务领域。
智能客服系统可以通过自然语言处理和机器学习技术，理解和回答消费者的问题，提供即时的客户支持。
这种智能化的客服系统不仅提高了服务效率，也减少了人力成本，为消费者提供了更好的体验。
3.商家优惠人工智能还可以帮助商家更好地了解消费者的需求和购买习惯，从而制定相应的优惠政策和营销策略。
通过分析消费者的购物数据，智能推荐系统可以推送个性化的优惠券和促销信息，吸引消费者购买，提高销售额。
三、人工智能在零售业中的挑战与展望尽管人工智能在零售业中的应用带来了巨大的改进，但仍然面临一些挑战。
新零售背景下传统零售业转型升级的策略探讨目录一、内容概览 (3)1.1 背景介绍 (4)1.2 研究意义 (5)1.3 研究方法与数据来源 (6)二、新零售的发展现状与趋势 (7)2.1 新零售的概念与特点 (8)2.2 新零售的发展历程 (9)2.3 新零售的发展趋势 (10)三、传统零售业面临的挑战与问题 (11)3.1 技术革新压力 (13)3.2 市场竞争加剧 (14)3.3 消费者需求变化 (15)3.4 经营模式转型困难 (16)四、传统零售业转型升级的策略探讨 (17)4.1 以消费者为中心的产品与服务创新 (19)4.1.1 个性化定制 (20)4.1.2 增值服务 (21)4.2 销售渠道优化与拓展 (22)4.2.1 多元化线上线下融合 (24)4.2.2 跨境电商 (25)4.3 数据驱动的精准营销 (27)4.3.1 用户行为分析 (28)4.3.2 数据化决策支持 (29)4.4 组织架构与流程再造 (30)4.4.1 供应链协同管理 (31)4.4.2 精简高效的运营体系 (32)4.5 创新商业模式探索 (33)4.5.1 社交电商 (35)4.5.2 无人超市 (36)五、案例分析 (37)5.1 阿里巴巴集团新零售实践 (38)5.2 京东无界零售探索 (39)5.3 其他行业传统零售企业转型升级案例 (41)六、政策环境与影响因素分析 (42)6.1 政策支持与引导 (43)6.2 市场竞争机制 (44)6.3 科技创新推动 (46)七、结论与展望 (47)7.1 研究总结 (48)7.2 研究不足与局限 (49)7.3 对未来发展的展望 (50)一、内容概览随着互联网技术的飞速发展和普及，以及人工智能、大数据等前沿技术的广泛应用，“新零售”这一新型商业模式应运而生，并迅速崛起，成为当今零售行业发展的新趋势。
新零售以消费者为中心，通过整合线上线下的资源，优化消费体验，实现零售业的升级和转型。
人工智能在零售业中的应用随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为了各行各业的热门话题。
在零售业中，人工智能的应用也越来越广泛。
本文将探讨人工智能在零售业中的应用，并分析其对零售业的影响。
一、智能推荐系统智能推荐系统是人工智能在零售业中最常见的应用之一。
通过分析用户的购买历史、浏览记录、兴趣爱好等数据，智能推荐系统可以为用户提供个性化的商品推荐。
这不仅可以提高用户的购物体验，还可以增加销售额。
例如，当用户在电商平台上浏览商品时，智能推荐系统会根据用户的兴趣和购买历史，向其推荐相关的商品，从而引导用户进行购买。
二、智能客服智能客服是另一个人工智能在零售业中的重要应用。
传统的客服需要人工操作，效率低下且容易出错。
而智能客服则可以通过自然语言处理和机器学习等技术，实现自动回复和问题解答。
智能客服可以为用户提供24小时不间断的服务，解决用户的问题，提高用户满意度。
同时，智能客服还可以通过分析用户的问题和反馈，为企业提供改进产品和服务的参考。
三、智能库存管理在零售业中，库存管理是一项重要的任务。
传统的库存管理需要人工进行，容易出现错误和浪费。
而智能库存管理系统可以通过人工智能技术，实时监控商品的销售情况和库存水平，预测需求量，优化库存配置。
这不仅可以减少库存积压和缺货现象，还可以降低企业的成本，提高运营效率。
四、智能支付智能支付是人工智能在零售业中的另一个重要应用。
传统的支付方式需要用户手动输入密码或刷卡，操作繁琐且不安全。
而智能支付可以通过人脸识别、指纹识别等技术，实现快速、便捷、安全的支付体验。
例如，某些零售商已经开始使用人脸支付技术，用户只需通过摄像头扫描面部特征，即可完成支付，无需携带现金或银行卡。
五、智能营销智能营销是人工智能在零售业中的另一个重要应用。
通过分析用户的购买行为、兴趣爱好等数据，智能营销系统可以为企业提供精准的营销策略。
例如，当用户在电商平台上浏览商品时，智能营销系统可以根据用户的兴趣和购买历史，向其推送相关的促销活动和优惠券，从而提高用户的购买意愿。
大数据与人工智能在零售行业中的应用研究随着科技的不断进步与创新，大数据与人工智能已经成为当今时代的热门话题。
这两个领域的蓬勃发展，为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
而在零售行业中，大数据与人工智能的应用更加引人瞩目，对于改进商业模式、提升销售效率和优化用户体验起到了重要作用。
一、大数据在零售行业中的应用大数据在零售行业中的应用，主要表现在以下几个方面：1. 消费趋势分析与预测通过大数据技术，零售企业可以从庞大的数据中，挖掘出消费者的购买喜好、消费习惯以及潜在需求。
通过对消费趋势的深入分析，零售企业能够更加精确地预测市场需求，优化商品搭配和库存管理，从而提高商品销售和运营效率。
2. 客户个性化推荐借助大数据技术，零售企业可以对海量客户数据进行整合和分析，建立客户画像，并基于个性化需求进行产品推荐。
通过精准推荐，不仅可以提高销售转化率，还能够提升客户的满意度和忠诚度。
3. 营销策略优化通过对消费者行为和反馈数据进行挖掘，零售企业可以更好地了解市场需求和趋势，进而调整和优化营销策略。
例如，根据用户的购买记录和喜好，推送定制化的促销活动和优惠券，以吸引更多的消费者进行购买。
4. 库存管理与供应链优化大数据技术可以帮助零售企业进行实时库存管理和供应链优化。
在销售出现波动、需求峰值或突发事件时，系统能够迅速调整采购计划和库存策略，确保货物的及时供应和满足消费者需求。
二、人工智能在零售行业中的应用人工智能在零售行业中的应用，主要体现在以下几个方面：1. 智能客服系统通过人工智能技术，零售企业可以搭建智能客服系统，实现对话式人机交互。
该系统可以为消费者提供24小时全天候的在线咨询和售后服务，提高消费者的满意度和购买体验。
2. 人脸识别技术人脸识别技术在零售行业中有着广泛的应用。
零售企业可以利用人脸识别技术，对顾客进行身份识别和验证，提供个性化的购物体验和服务。
同时，也可以通过人脸识别技术实现安全防范，减少盗窃和欺诈行为。
人工智能在零售业中的应用案例随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在各个领域的应用日益广泛。
其中，零售业也不例外。
人工智能技术的引入，为零售业带来了一系列的创新和改变。
本文将介绍人工智能在零售业中的一些应用案例及其对零售业的影响。
一、智能客服机器人随着电子商务的快速发展，线上商户面临的客户咨询和服务工作量越来越大。
为解决这一问题，许多零售企业开始利用人工智能技术，引入智能客服机器人。
智能客服机器人可以通过自然语言处理和机器学习等技术，实现与顾客的实时互动和问题解答。
这不仅能够提高客户满意度，还能减轻线上客服人员的工作压力。
案例：阿里巴巴的淘宝网在2016年引入了“淘宝小蜜”，这是一款基于人工智能的智能客服机器人。
通过与顾客的文字、语音互动，淘宝小蜜能够智能回答顾客的问题，实时解决问题，提供个性化的购物建议。
这一技术的引入，大大提高了淘宝网的客户服务效率和质量。
二、个性化推荐系统随着用户对个性化体验的需求不断增加，零售企业需要更好地理解用户的兴趣和需求，为其提供个性化的推荐产品和服务。
人工智能技术的应用，使得个性化推荐系统在零售业中得以实现。
通过分析用户的购买历史、浏览行为等数据，个性化推荐系统可以精确地预测用户的需求，为其推荐最适合的产品和服务。
案例：亚马逊是个性化推荐系统的典型代表。
亚马逊利用人工智能技术，通过分析用户的购买历史、浏览记录等数据，提供个性化的产品推荐。
这种个性化推荐系统的引入，不仅能够提高用户购买的满意度，还可以促进销售量的增长。
三、智能支付系统随着移动支付的快速普及，传统的支付方式已经无法满足用户的需求。
智能支付系统的出现，为零售业带来了更便捷和安全的支付方式。
通过人工智能技术中的图像识别和人脸识别等功能，智能支付系统能够快速准确地完成用户的身份认证和支付操作。
案例：中国的无人零售店“盒马鲜生”利用人工智能技术，引入智能支付系统。
国外新零售发展现状及未来趋势分析随着科技的不断发展和消费者需求的变化，零售行业正在经历一场从传统零售模式向新零售模式转变的革命。
新零售的概念首次由中国互联网巨头阿里巴巴提出，其核心理念是通过整合线上线下渠道、数据技术和人工智能等技术手段来提升消费者的购物体验和零售业务效率。
国外的新零售行业也在积极探索和应用这一全新的商业模式。
本文将就国外新零售发展现状及未来趋势进行深入分析。
一、国外新零售发展现状1. 个性化消费体验：在新零售时代，个性化消费体验成为各个零售商竞争的关键。
许多国外零售商通过数据分析和人工智能技术，为消费者量身定制产品和服务，提供个性化的购物体验。
例如，美国的服装品牌Stitch Fix使用人工智能算法为顾客推荐符合其个人喜好和风格的服装。
2. 线上线下融合：在新零售时代，线上线下融合成为一种趋势。
国外零售商积极探索线上线下融合的模式，通过提供线上购物、线下体验以及线上线下无缝对接等方式来满足消费者不同的购物需求。
例如，美国零售巨头沃尔玛推出Pickup Tower服务，消费者可以在线上购物后选择在离家最近的线下门店取货。
3. 新技术应用：新技术的广泛应用是新零售的重要特征之一。
国外零售行业正积极应用人工智能、物联网、大数据等技术来提升效率和服务质量。
例如，澳大利亚的可口可乐公司通过人工智能和物联网技术实现了智能自动售货机的推广，提供了更加个性化和便捷的购物体验。
二、国外新零售未来趋势分析1. 数据驱动商业决策：随着大数据技术的不断发展，数据将成为未来零售行业竞争的核心。
零售商将借助数据分析来预测消费者需求、优化产品组合和供应链管理等商业决策，从而提升效率和盈利能力。
2. 人工智能普及应用：人工智能技术的快速发展将在新零售领域得到更加广泛的应用。
通过人工智能算法和机器学习技术，零售商可以实现智能推荐、智能客服、智能物流等业务改进，提升消费者的购物体验和运营效率。
3. 无人零售店：无人零售店是新零售的重要创新形式之一。
人工智能在智慧零售中的应用及其特点人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种模拟人类智力的技术，可以通过机器学习、大数据分析等方法自动完成一系列的任务。
在智慧零售领域，人工智能的应用正在发挥日益重要的作用。
本文将探讨人工智能在智慧零售中的应用及其特点。
首先，人工智能在智慧零售中的应用包括但不限于以下几个方面：1. 人脸识别：人脸识别技术可以在商场或超市的入口处进行人脸采集和分析，实现顾客的身份识别。
通过顾客的购买记录和偏好，商家可以提供个性化的服务和推荐，提高购物体验和顾客的满意度。
2. 智能推荐系统：通过分析顾客的购买行为和历史数据，智能推荐系统可以预测顾客的喜好和购买意向，为顾客推荐适合的产品或服务。
这不仅能够提高顾客的购买率和转化率，还可以增加商家的销售额和利润。
3. 智能支付：人工智能技术可以实现自动识别和结算顾客的付款方式，例如通过人脸识别或声纹识别等方式。
这既方便了顾客的结账过程，又提高了支付的安全性和效率。
4. 智能安防：人工智能技术可以通过视频监控、行为分析等方式对商店内的安全风险进行实时监测和预警，及时发现和应对潜在的安全威胁，提高商店的安全防范能力。
其次，人工智能在智慧零售中的应用具有以下几个特点：1. 高效准确：人工智能技术可以通过大数据分析和机器学习，处理和分析庞大的数据集，快速准确地完成复杂的任务，提高工作效率和准确度。
2. 个性化定制：人工智能技术可以根据顾客的个体差异和偏好，提供个性化的推荐和服务。
不同于传统的批量生产和服务模式，智慧零售可以根据每个顾客的需求和偏好进行定制，提高顾客的满意度和忠诚度。
3. 智能学习演化：人工智能技术可以通过不断学习和演化，提高自身的智能水平和适应能力。
人工智能系统可以从不断的数据输入和反馈中不断优化自身的算法和模型，不断提升自己的表现和性能。
4. 数据驱动决策：人工智能技术可以通过对海量数据的分析和挖掘，提供基于数据的决策支持。
