大数据及人工智能新零售应用，对零售企业来说，其核心竞争力在于“提销量，控成本”，即开源与节流。新零售企业的发展，得益于越来越多新技术的落地应用，得益于将新技术不断应用在开源和节流这两个方面上。对于零售行业的管理有这重要意义。
1、会员管理
会员运营是新零售企业很重要的工作，而做好运营工作的前提则是有效认识会员，会员运营则是基于会员标签基础上进行的。
会员标签有基础性标签，也有高级标签。而高级标签则通过建立算法模型计算出来的，主要用到的算法模型有：
会员分群，包括价值分群、行为分群、生命周期分群等等;
会员流失预警，从结果中筛选出流失、沉睡会员，通过流失挽回、沉睡唤醒等活动策略对这些会员进行激活;
会员偏好评估，包括购物偏好、品类偏好、品牌偏好、价格偏好、购买时段偏好、等等;
购买倾向预测，预估会员在未来一段时间内购买某个单品或品类的可能性，可用于筛选出具体某个商品的潜在目标客群;
到店时间预测，预估会员下一次到店或购买的时间，可用于VIP到店提醒;
重复购买预测，分析会员是否存在定期重复购买某一种单品或品类的规律，并以此判断出会员下一次到店购买的时间以及可能购买什么商品;
会员忠诚度，忠诚度高的会员是企业的优质会员，需要重点维护;
会员稳定度，反映会员消费行为的稳定性，不稳定的会员需要加以维护;
会员购买力，包括会员的整体购买能力，以及会员对单一品类的购买能力(即倾向于购买多大价位的商品);
2、活动圈人
发起促销活动时，除了要精心设计活动外，还需要找准目标客群。这时，就需要结合内外部数据，对会员进行精准的特征刻画，形成多维度、深层次、精细化的标签体系。
3、线上运营
新零售一个特点是线上线下融合，线上触达客群，线下购物体验，线上领取优惠券，线下到店享折扣，线上下单，线下提取。在线上，新零售企业一般会有微信公众号、微信群(例如，时下兴起的社群营销)、网上商城(小程序、APP、自建商城、等)、第三方生活服务平台(如美团、饿了么)等渠道和工具。
商品推荐
根据会员基本属性、消费、浏览、搜索、活动参与等信息，分析用户的消费偏好，并在不同的场景和时机下，向会员推荐合适的商品。
例如，当会员浏览圣诞帽的商品详情页面时，则可向其推荐圣诞树、圣诞袜、圣诞苹果等与圣诞节相关的商品;当会员进入购物车页面时，购物车中已有婴儿奶粉，则可向其推荐婴儿用品(如奶嘴、奶瓶等)相关的商品。
网站优化
对于网上商城，通过埋点获取每个会员/游客详细的页面浏览数据，根据这些数据，可以知道会员/游客从哪个页面进入，中间看了哪些页面，停留了多长时间，浏览、点击还是收藏，最后从哪个页面跳出。基于这样的数据，可以进行漏斗分析或浏览轨迹分析，分析网站中某些关键路径的转化率，以确定整个流程的设计是否合理、各步骤的优劣、是否存在优化的空间等，并不断优化页面设计，提升用户体验。
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