时尚行业零售推荐架构
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  • 技术架构

时尚行业零售业务架构

传统时尚行业以货品为中心,渠道单一、消费者与品牌路径过长,线上电商与线下门店不共享商品、订单、库存。通过共享服务中心实现了企业以消费者为核心的全渠道联动,商品、订单、库存、会员、配送、结算一体化,云端优势的弹性资源轻松面对双11场景下的海量订单处理

架构图对应解决的业务问题

  • 消费者洞察,提供更多的决策建议
  • 智慧供应链,给企业带来收益
  • 业务中台,线上线下业务一体化
  • 数据中台,数据分析自助化
  • 商品评价,新增评价自动分析

解决方案客户案例

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时尚行业零售技术架构

通过阿里云进行高可用架构部署

企业级互联网架构平台

  • 实现业务能力云化的基础,支撑业务服务化共享

共享服务层

  • 对集团业务的为服务化抽象共享运营,实现业务能力共享

技术层

  • 高可用,异地多活,数据化运营

业务层

  • 创新快,敏捷;数据实时打通无孤岛;线性扩展
  • 所有业务同架构大平台
  • 高可靠,高可用,无单点
  • 低耦合、高聚合

架构包含的主要云产品

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方案业务场景及优势

  • 消费者洞察
  • 商品评价分析
  • 业务中台
  • 数据中台
  • 智慧供应链

消费者洞察

  • 帮助品牌商进行商业决策的高级研究工具。其特点在于,数据的深度和宽度,可从各种角度切入,深入的研究消费者特征和行为,对现象背后的原因进行深度分析。针对于洞察结果可以做到定制化营销策略及方案。

推荐搭配使用

商品评价分析

  • 商品评价解析产品基于NLP自然语言处理技术和电商行业语料,能够对历史评价和每天新增评价内容自动 分析,将文本转化为结构化的属性字段,从而高效甄别出净负面评论跟进处理,并统计分析最能影响购买转化的相关因素。

推荐搭配使用

业务中台

  • 企业各个前台业务系统调用的服务共享化。通过共享服务中心实现了统一和畅通,从而也最大程度地避免了打通不同系统间业务交互带来的集成和协作成本。 通常应用于线上线下全渠道打通

推荐搭配使用

数据中台

  • 企业的各个业务在共享同一套数据技术和资产。在统一化的数据体系中,不断扩大的业务版图内的各种业务数据,都将按统一的方式接入中台系统,之后通过统一化的数据技术服务反哺业务,形成数据生态。
  • 根据具体业务场景,精准营销、供应链优化、战略决策、业务创新

推荐搭配使用

智慧供应链

  • 时尚品牌在供应链管理时无法洞察消费者趋势,辅助企业进行快速、贴切的商品企划决策,根据市场需求及时调整生产节奏,控制库存短缺或过剩造成的负担。 通过整合供应链各个环节数字化,通过人工智能使得各环节的快速响应和异常情况的快速应对,产品销量的合理预测和市场的把控。方案的意义在于帮助商家抓住流行时尚的能力,这个能力可量化为快速生产、快速补单,以及低起订单量,实现个性化产品、降低库存压力、备货压力、资金压力。

推荐搭配使用

消费者洞察

消费者洞察

  • 帮助品牌商进行商业决策的高级研究工具。其特点在于,数据的深度和宽度,可从各种角度切入,深入的研究消费者特征和行为,对现象背后的原因进行深度分析。针对于洞察结果可以做到定制化营销策略及方案。

推荐搭配使用

商品评价分析

商品评价分析

  • 商品评价解析产品基于NLP自然语言处理技术和电商行业语料,能够对历史评价和每天新增评价内容自动 分析,将文本转化为结构化的属性字段,从而高效甄别出净负面评论跟进处理,并统计分析最能影响购买转化的相关因素。

推荐搭配使用

业务中台

业务中台

  • 企业各个前台业务系统调用的服务共享化。通过共享服务中心实现了统一和畅通,从而也最大程度地避免了打通不同系统间业务交互带来的集成和协作成本。 通常应用于线上线下全渠道打通

推荐搭配使用

数据中台

数据中台

  • 企业的各个业务在共享同一套数据技术和资产。在统一化的数据体系中,不断扩大的业务版图内的各种业务数据,都将按统一的方式接入中台系统,之后通过统一化的数据技术服务反哺业务,形成数据生态。
  • 根据具体业务场景,精准营销、供应链优化、战略决策、业务创新

推荐搭配使用

智慧供应链

智慧供应链

  • 时尚品牌在供应链管理时无法洞察消费者趋势,辅助企业进行快速、贴切的商品企划决策,根据市场需求及时调整生产节奏,控制库存短缺或过剩造成的负担。 通过整合供应链各个环节数字化,通过人工智能使得各环节的快速响应和异常情况的快速应对,产品销量的合理预测和市场的把控。方案的意义在于帮助商家抓住流行时尚的能力,这个能力可量化为快速生产、快速补单,以及低起订单量,实现个性化产品、降低库存压力、备货压力、资金压力。

推荐搭配使用

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