阿里伯俊联合举办“数据驱动业务 赋能零售未来”主题沙龙，全面解析新零售！

　  随着零售技术的创新与迭代，中国的零售业也在不断升级，促使数字化转型成为零售业发展的主流。怎样将数据转化为成果，让数据真正赋能于业务？如何借助于新技术，实现由传统企业向互联网企业的升级换代？俨然已成为众多品牌方的一大课题。

　　2019年5月16日，阿里联合伯俊软件共同举办的“数据驱动业务 赋能零售未来”新零售沙龙在上海召开。其中，伯俊软件一直专注于零售行业管理软件系统的研究、开发与服务，先后为众多国内外一线品牌提供信息化解决方案。

　　本次会议聚集了多位行业意见领袖、领军企业代表，一起前瞻未来发展趋势、分享创新逻辑，共同探讨如何用大数据洞察消费者需求，助力企业降低成本，实现业务增长与创新！

新零售沙龙留影

　　会上，伯俊软件总裁孙一晖、阿里巴巴集团副总裁肖利华、伯俊软件研究院院长高融、伯俊软件新零售拓展总监Eric、阿里巴巴集团数据部商业应用总监列文分别发表主题演讲。

伯俊软件总裁 孙一晖

　　伯俊软件总裁孙一晖以“数据驱动零售”为主题发表演讲。他认为新零售将通过数据与商业逻辑深度结合，真正实现消费方逆向迁移产生的变革，将传统零售业进行量化处理、数据建模，优化资源配置，重塑了零售供应链，催生了零售新业态。

　　并表达了新零售的实质就是用大数据赋能，进行人、货、场的重构。品牌应根据自身业务需求做整体的分析规划最后落实到具体的业务场景，基于场景得出差异原因，充分发挥企业优势，实现数据驱动的新零售业务增长模式。

阿里巴巴集团副总裁 肖利华

　　阿里巴巴集团副总裁肖利华发表了主题为“新零售、新商业、新动能时代的全链路数字化转型变革之道”的演讲。

　　他表示，从市场发展来看，过去是品牌主导的年代，现在是消费者主导的时代，这让商业零售发生了巨大的变化。为什么数字化如此重要？因为当消费者在线的情况下，门店的导购和服务还没在线，这时候数字化就能帮助更多品牌方去解决这一问题。

　　就如盒马，不断通过数据在实时优化商业，不断迭代优化商品，所以现在做出了有目共睹的成绩。品牌是在做实体商业，为地产“打工”的同时，租金每时每刻都在发生，零售讲求的是店效，人效，时效，坪效，而在线上有众多的数字化用户，如何去覆盖这线上市场，同时优化实体市场，是品牌值得思考的问题。

伯俊软件研究院院长 高融

　　伯俊软件研究院院长高融以“大数据赋能零售玩转人货场”为主题发表演讲。她认为，库存积压是困扰零售品牌多年的一大问题。究其原因是货品没有在正确的时间、准确的地点，以准确的数量触达消费者，也就是所谓的TOC原理。

　　为了帮助企业解决库存问题，伯俊软件通过对库存平衡机制业务流的理解，以及结合TOC原理，研发出AI智能高阶库存管理模式，通过对影响库存平衡因素的分析，整合商品数据、门店数据、销售数据和库存数据，结合先进的机器学习，对库存进行预测，以数据指导业务，为配补货提供决策支撑，帮助企业做到配货、调货、补货的全智能化。

伯俊软件新零售拓展总监 Eric

　　伯俊软件新零售拓展总监分享了“数据驱动新零售，实现智能商业决策”的主题演讲。他表示，现在的品牌企业在做决策时，都是基于结果型的数据，其实顾客在买单之前也会发生很多的场景数据，这些数据同样应该在计算范围内。品牌可以通过门店的场景数据分析得出顾客对于喜欢的款式为什么最后没有购买等，这些在订单数据上不会体现的信息，从而更好的指导商品调整运营决策。

　　为了更好的采集这些场景数据，门店势必会增加很多的硬件设备和应用设备。这时门店的智能设备应用一定要统一它的管理入口。不然在统计数据时，发现场景数据分散，造成数据统计不全面，直接影响到品牌后期的决策判断；以及设备应用需要迭代时，发现每个应用都是独立的管理后台，增加了很多不必要的运营成本。

阿里巴巴集团数据部商业应用总监 列文

　　阿里巴巴集团数据部商业应用总监列文以“数据中台推动企业数字化升级”为主题发表演讲。他表示，数据中台的出现，弥补了数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。

　　例如，数据中台解决了数据仓库不能处理的非结构化数据和报表开发周期长的问题。把企业所有的数据都抽取出来放到一起，成为一个大的数据集，其中有结构化数据、非结构化数据等。当业务发生需求时，把需要的若干个小数据集单独提取出来，以数据集的形式提供给数据应用，从而赋能业务决策。

　　伯俊软件作为国内领先的零售服务商，以“让零售变得更简单”为使命，已经举办过多期的行业主题分享沙龙。通过这些沙龙，伯俊软件与战略合作伙伴们共同探讨新零售环境下的“新”变革，分享业内的标杆案例等，通过信息化手段帮助品牌企业提升核心竞争力！

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