2022人工智能数据治理:高频数据价值及痛点零售篇

2022人工智能数据治理:高频数据价值及痛点零售篇

本文来源:其他媒体

简介

零售信息化建设阶段:面对消费者购物渠道的多元化和消费主力军的年轻化,零售企业可通过数字化创新应用赋能企业,另受疫情宅经济和社区团购等零售新势力影响,中国零售行业以及相关企业正加速数字化升级进程,向全渠道、数字化、智能化的新零售转型。

高频高价值业务场景:如今零售企业面临线上和线下渠道的双重压力,需积极通过大数据和人工智能等新技术,赋能高频高价值的核心业务场景,而营销运营和供应链管理为零售转型升级的核心业务场景。

面向人工智能的数据治理:在营销运营和供应链管理的两大高频高价值的AI应用中,存在从数据采集、数据处理到数据应用的全维度数据痛点,极大影响AI模型的落地应用效果。零售企业大多为民营企业,上层管理者在进行项目决策时,会首要关注于开展此项目所带来的价值和产出。零售企业面向人工智能的数据治理体系建设多会通过AI应用驱动。以高频高价值的AI应用场景带来的价值产出打动管理者进行项目决策,并在AI应用的开发建设过程中,从数据层面进行针对性治理体系的建设和丰富。

二、行业发展背景

受疫情宅经济和竞争新势力影响,行业加快数字化升级进程

面对消费者购物渠道的多元化和消费主力军的年轻化,零售企业可通过数字化创新应用赋能企业,线下渠道向数字化、智能化转型,线上渠道积极利用大数据和人工智能应用,以全渠道流程优化提升消费者体验和企业竞争力。另外受疫情宅经济和社区团购等零售新势力影响,中国零售行业以及相关企业正加速数字化升级进程,向全渠道、数字化、智能化的新零售转型。

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三、高频高价值业务场景

营销运营和供应链管理为零售转型升级的核心业务场景

如今零售企业面临线上和线下渠道的双重压力。线上来看,互联网红利逐步见顶,流量争夺日趋白热化,企业的获客成本持续攀升;线上来看,门店“坪效”天花板明显,亟待提升经营质效。对此,零售企业需积极通过大数据和人工智能等新

技术,赋能高频高价值的核心业务场景,为企业在竞争日益激烈、产品日趋同质化的零售行业找到自身立足之地。

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四、数据痛点与核心诉求

从数据采集、数据处理到数据应用的全维度治理需求

传统零售时代依靠人力经验做出商业决策,而在智慧新零售时代,大数下的AI应用可帮助零售企业能够快速知晓现况并做出最优反应,及时改进销售策略和调整产品,加深优化对消费者的服务质量与深度。在营销运营和供应链管理的两大高频高价值的AI应用中,存在着从数据采集、数据处理到数据应用的全维度数据痛点,极大影响AI模型的落地应用效果。零售企业可通过建立面向人工智能的数据治理体系针对性解决AI应用的数据问题,以提高AI应用的落地质量与效率。

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五、面向人工智能的数据治理体系

以AI场景应用为驱动力,行业Know how为重点厂商衡量

零售企业大多为民营企业,上层管理者在进行项目决策时,会首要关注于开展此项目所带来的价值和产出。因此,零售企业面向人工智能的数据治理体系建设多会通过AI应用驱动。以高频高价值的AI应用场景带来的价值产出打动管理者进行项目决策,并在AI应用的开发建设过程中,从数据层面进行针对性治理体系的建设和丰富。

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六、产业图谱

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