用发展观点看待新零售 | UCloud新零售2.0解决方案

引言

在新零售1.0中，无论线上订单系统、线上支付系统，还是线下连锁店铺之间的互联、与总部信息互通，均可实现云端部署与管理。还可以对接供应商系统、多货主WMS等，后端营销系统、CRM分析系统等进行管理和营销，实现整个业务的全云化管理。

随着新零售行业的迅猛发展，云计算厂商仅帮助用户实现业务全云化管理是远远不够的，还需要通过用户行为数据、交易数据、POI数据等进行分析，对影响新零售业务增长的关键因素进行分析和精准定位，包括线下门店选址、精准客户获取等。由此，我们推出基于模型的分析决策——新零售2.0解决方案。

新零售2.0在精准分析及预测上面临以下挑战：

• 预测模型建立门槛高

• 分析模型预测准确率不高

• 难以在有限成本与时间内支持扩张需求

UCloud新零售2.0解决方案

架构分析

核心技术

公有云基础

UCloud产品线涵盖IaaS、PaaS、AI，为用户提供稳定、可靠的云计算平台。坚持自主研发云计算操作系统通过优盾安全防护体系，在网络安全、主机安全、数据安全等方面保护业务、数据安全。同时，公有云具有很好的融合性，通过专线接入或VPN与自有IDC进行打通，通过混合云的形式既能享受云端带来的弹性可扩展、按需计费等便利，也能对已有资源进行利旧节省成本。

企业专有云UStack

UCloud Stack企业专有云采用模块化设计，底层核心架构保留基础虚拟化能力。其他服务均以插件的形式存在系统中，例如计费、多租户、负载均衡等。客户可以选择自己想要的插件或按需定制想要的产品。

UStack做了大量兼容性测试来确保对异构硬件的兼容，充分利用客户已有硬件，降低企业IT成本。并且在虚拟化核心模块，统一管理所有的基础硬件设置，从计算、存储、网络上提供统一化的资源池。通过管理控制中心，它管理整个虚拟化资源池的调度，以及全部的产品功能。

另外，支持自主升级，远程升级，跨版本升级。升级过程为平滑升级，客户无需担心维护会造成现有业务的中断。

安全屋

安全屋（SafeHouse）是一套通过实现数据所有权和数据使用权分离，以确保数据流通过程安全可控的产品技术方案。安全屋的产品构成包括：数据流通平台、计算平台、安全机制。安全屋的产品愿景为打破数据垄断，让数据流通便捷安全，实现数据民主化。

安全屋实现了基于区块链的全流程审计、基于计算沙箱的实时操作监控和历史回放、基于结果使用规范的访问限制，可全方位保证数据的使用安全，确保数据不泄露。用户不仅可基于大数据计算环境，提交算法、执行分析。还可以使用安全计算沙箱，在封闭、安全的计算环境中，实现更自由的建模分析。

GIS系统（基于地理位置的数据集成和分析）

GIS系统作用于数据源，需将经纬度数据转换成地球经纬网线上的具体描点，并转换成图片格式回传安全屋主体，赋予LBS数据可用性和可视能力。通过脱敏&封装避免敏感数据外泄造成的数据流通风险，将LBS数据脱敏转换成图片格式，并隐藏具体数值信息。

在安全屋中采用同一套GPS定位体系和经纬网线。将多数据源LBS信息分别描点，分步回传到安全屋主体，实现安全屋内数据融合集成。帮助多数据源进行位置数据的相互共享和补充，提高商业应用价值。将地理位置数据描点，拟合曲线，热力图等点线面转换能力全部归置于安全屋主体中进行操作。减小数据源部分关于GIS能力的部署和工作量。

具备与其他数据打通应用的能力，如POI信息、人流车流信息等。落地于安全屋公有主体部分。包括智能电子地图的应用及可视化处理，完成数据处理的双向保密。

应用场景

01

新零售选址经营预测模型

定制预测模型

摒弃以往选址模式，选址试错成本基本为零，新店营额可建模拟输出，准确率可高达90-95%。

多模型组合建模过程

  1. 输入用户已有店铺信息

包括影响营业额的因素，例如地段、季度、产品类型等；

  2. 对于单个因素选取最优的影响因素及其取值

对于每个影响因素，取出使得最接近于已有周营收额的影响因素的值，遍历所有影响因素，最后得出最优的影响因素及其取值；

  3.  考虑所有影响因素，确定最优划分

对于每个影响因素，运用拟合时间序列的方式，得出对应的最优的划分方式以及取值方法；

  4.  生成关于影响因素的预测营业额函数

运用模型及数学计算，拟合出最接近真实营业状况的函数；

  5.  助力决策店铺选址

预测出的总体营业额及未来周营业额状况与决策影响因素之间关联，根据需求协助商家进行商业决策。

优势

规划-预测-开店模型优化全流程管理，提高了选址效率和准确性，规范了开店流程，助力企业收获更多盈利店面。

• 智能选址提升开店效率，降低投入成本

• 安全私有

• 可融合

• 模型全流程管理

应用

?  O2O数据打通。通过安全屋实现（Online to Offline）数据交叉打通能力；

?  科学选址决策。最终几乎0成本的科学选址决策。

02

精准人群定向引流

通过新零售选址经营预测模型可以获得科学的选址决策，待门店开张，还将精准定位人群并进行引流。

收集各种数据

2

大数据分析进行精准投放

3

面向精准人群做出广告及宣传

4

完成门店客户引流

 ?  实现门店数字化，使线下店能够洞察顾客的兴趣、偏好、去留等，更好的服务于消费者；

?  识别线下客群，实现精准大数据营销，打通门店和线上渠道之间的数据，结合运营经验和数据，提供精推的营销信息推送；

?  支撑智慧供应链，通过大数据分析，实现商品陈列、补货、选品、销售的预测。

结语

在完成了新零售业务实现全云化管理之后，可以充分享受云端的弹性伸缩、海量资源、按需收费等便利，在此之上通过安全屋、GIS系统等收集数据、融合数据并结合算法建立预测模型，通过模型完成预测并辅助决策，应用在门店科学选址以及精准人群定向引流等场景。UCloud通过云计算、大数据、人工智能，为新零售客户带来便利的管理与精准分析运营，也为新零售直接用户带来更佳的购物体验。

—End—