京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
供应链大数据:O2O体系的建立指南_数据分析师考试
O2O之火几乎点燃了各家企业寻求变革与跃进的热情。企业渴求O2O转型能带来蓬勃生机。然而O2O并不是简单的在网上开个商城,做个APP或者微信营销,那只是实体企业市场营销电子化, 并没有发挥线上线下O2O整合的力量。只有通过整合企业上下游供应链,科学的规划,大数据支持,结合产业特点,才能打造符合企业自身特点的O2O平台。
近期笔者有幸负责参与实施了国内一家著名轮胎企业的O2O战略,发现一些企业已经逐步意识到了这一点,更多的企业在审视自身的情况下结合产业优势,通过供应链大数据整合,成功的实现O2O模式和企业运营升级。
以轮胎行业为例,作为具有独立特点的汽车后市场领域产业,其客户包含了终端消费者,整车厂、物流园、各类维修机构、车队等。服务特点不仅要满足终端消费者的安装需求,还要满足整车厂的时效性、维修机构流动性等特点。这就要求企业在搭建O2O平台时要从需求拉动生产的角度,运用供应链大数据从客户购买需求、仓储、物流配送、采购、生产、售后等各方面实现真正的线上线下一体化整合,这其中的重点有以下几项:
1、第一步:实施O2O, 先整合渠道
O2O线上线下整合需要互联网渠道和实体门店渠道同时作为消费者接触面,将渠道信息进行实时、有效的整合并相互促进。而这两类渠道有着不同的渠道管理模式,其业务和管理方式存在着复杂性。除了利用现有大型电商平台建立接触面或自建电商平台外,实施O2O首先要考虑经销商和门店体系的整合,不通过信息化、数据化手段无法掌握门店终端的信息和数据,更无法将线上订单与门店交付结合,实现线上线下协同,也就失去了实施O2O的根本,仅仅是做了一些业务的电子商务化。
2、第二步:全触点数据采集,形成最完整的用户需求大数据全息图
针对不同用户群体应用特点,从便利性和可靠性角度,通过信息化手段,尽可能全面的覆盖用户需求数据。面向终端消费者的自营B2C、第三方电商平台,与主机的EDI数据对接,物流园、公交公司等其他企业的B2B电商门户。通过最合适的方式快速、准确的获取到客户需求。同时也要实时掌握各地库存信息,物流信息,以便了解供应链整体情况,为需求分析和预测提供准确的数据支撑。
3、第三步:建立基于供应链大数据的预测补货体系
对于需求的响应和相关预测体系是另外一个核心环节,这里要考虑到的是客户需求、各地库存数据、物流运输能力、生产排程乃采购环节。通过建立智能预测补货模型实现对用户需求的快速响应。一方面是将线上需求订单通过线下门店交付,另一方面可根据门店销售交付建立预测性补货,O2O平台建立的过程是实现线上线下一体化、整合化,通过供应链大数据的整合,实现线上线下数据联通、业务联通。而最终目的是使企业从更高层次的运用大数据作为企业战略分析决策支持,更好的分析用户喜好、企业各组织机构运营能力、未来市场走势,实现企业的持续健康成长。
O2O体系的建立是一个长期、系统的过程,而在这个过程中,供应链大数据是这项工作的指南针,供应链大数据所发挥的作用正在逐步影响更多的企业。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16