3. 门店、商品、交易的数字化门店、商品、交易的数字化，需要借助于业务的力量，将线下的门店、商品上翻，并且通过无线支付沉淀交易信息；例如盒马做到线上线下同库存，门店无现金支付，可以做到与线上几乎同水平的数字化程度 。


4. 数据化数字化对应于线上，仅仅是业务链路的打点信息，这些信息需要融合、挖掘成结构成的数据资产，才能发挥价值 。
从整体架构上，是关于人、货、场的属性，以及他们的关系，大多数的逻辑是与线上数据的建设是一致的，不过由于线下数据的稀缺性和特殊性，数据挖掘的方法是不同的 。


5. 用抽样的数据还原消费者完整的行为重点建设客流还原模型，从20%可识别的数据，结合消费者的行为规律，完整地重建出每类甚至每个消费者线下到店的信息，线上购买的行为，由此推导出线下准确的客流 。
店内行为识别：之前我们对于线下行为识别的深度仅仅到达到店面，但是店内与商品的交互以及动线，是没有获取到的，这些数据对于品类规划、动线设计有非常重要的意义；目前我们正在结合高精度WIFI、视频、IoT等手段，做到消费者在店内无感知的轨迹以及行为识别，包括在货架前的停留时间，拿起、放下商品 。


6. 智能化电商的智能化，90%在于个性化，使消费者以最小的决策成本获得他想要的商品；但是新零售的智能化，就需要深入到供应链，门店、前置仓、分级仓、渠道商重新进入整个商业链路，而线上在供应链端的需求、数据以及算法积累是非常薄弱的 。
通过完整的消费者全链路的消费与偏好模型，在各个业务场景产生精准的消费者和商品颗粒度的需求预测 。
结合运筹学以及机器学习，构建机器优化的算法，产生面向各个应用场景的智能化模型 。
作者：熊绎；微信号：fox-xiongyi

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