智慧零售企业向服务升级进行时,全面实时监控成重点 客流统计 远程巡店

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在智慧超市里,通过扫描商品二维码,人们可以看到商品的产地、运输过程等流通信息,也能瞬间获取分销商的经营许可证、食品安全证;在智慧理发店,借助AR屏幕,人们可以实时更换发色,挑选适合自己的发色……

毋庸置疑,智慧零售正以前所未有的速度实现规模化落地,逐步渗透日常生活的方方面面。而在普通人能够感受到的表象之下,有着更深刻的行业变革:人工智能、大数据等技术介入零售的各个环节,保障高效的链路、精准的营销效果和多样化的应用场景。

尤其是2020年,突如其来的新冠疫情迫使零售企业纷纷寻求线上线下融合之路。表面来看,企业特殊时期的“求生欲”催化了智慧零售的发展,但如果综合零售行业近年来发展情况及技术趋势,可以看出转型智慧零售并非一时之需,而是时代浪潮下的必为之举。

据国家统计局数据显示,2011-2019年,我国社会消费品零售总额持续增长,已迈上40万亿台阶,但增速呈现逐年下滑态势:从最高点17%降至2019年的8%。要想挖掘发展的新动力,传统零售行业的数字化转型迫在眉睫。

此外,随着“新基建”建设力度不断增强,5G、人工智能、大数据、云计算等技术将广泛应用于零售行业的生产经营环节,提高人效、坪效和商品的周转效率,降低获客成本和运营成本,为“人货场”数字化重构奠定技术基础。人、货、场的边界在溶解,随着人的数字化驱动,从割裂走向融合。实现货随人变,场随人变,最终形成消费者指导商家进行决策,形成”以人为中心”的消费市场。

2020年,国家发改委、网信办、工信部等部门密集出台了一系列政策,鼓励企业加快数字化转型升级,培育新经济,促进新消费。而“十四五”规划则更进一步指出,要“发展数字经济,推进数字产业化和产业数字化,推动数字经济和实体经济深度融合,打造具有国际竞争力的数字产业集群”、“增强消费对经济发展的基础性作用,顺应消费升级趋势,提升传统消费,培育新型消费,适当增加公共消费”。
在政策推动下,作为拉动消费的主力,零售行业数字化和智慧化转型进程将释放出更大的市场规模。据中商产业研究院数据显示,在2017年这一“智慧零售元年”,市场规模仅为389亿元,预计2022年智慧零售市场规模将达到1.8万亿元,复合增长率达116%。

由此,智慧零售企业也在这一大潮中更多的“汹涌”。

面临

智慧零售背后的IT 服务

可以预见的是,智慧零售的未来是“人的数字化零售”。随着新消费升级趋势的出现:一方面,国内零售电商经过10多年的高速发展,线上获客成本一步步抵近天花板,部分零售企业陷入增长瓶颈;另一方面,伴随着大数据、AI、物联网等新技术的应用,更高效率的线上和线下交易流程、更智能的科技与解决方案,成为零售企业打造“第二增长曲线”的有力武器。

面对以消费者为中心的零售行业趋势,零售商如何加快数字化转型、实现线上线下一体化,以及在全渠道智慧零售的趋势中,实现“提质,降本、增效”,是很多零售企业面临的重要课题。

而在智慧零售的新时代,没有好的网络,数据无法有效收集,进而影响运营,数字化转型也就难以实现。正是从这个角度而言,打造一个弹性且高效的网络联接,是很多零售企业在数字化转型的过程中都必须趟过的一条河。

当然,打造一个弹性且高效的网络联接需要的是扎实的IT 服务建设。对于智慧零售而言,一般需要从第三方购买IT 服务设备或者自己建设机房甚至数据中心。随着数字化进程的加快,智慧零售企业的IT 服务问题也显现出来。

比如各种IT服务商尤其是CDN服务商,既有自己部门自建也有多个品牌服务商的服务,急需定标定量管理体系进行品控,提供管理效率,这就导致了服务商管理效率跟不上。

再比如重要活动期间如双11等,官网等关键网站的性能及可用性要求高,对于区域性能及各大运营商的服务情况需要实时监测机制,现有的IT 服务建设无法实时监测问题提升问题解决效率,进一步提升用户体验。

除此之外,智慧零售企业也面临着来自竞争对手的挑战。

一边是IT 服务提升管理效率,提升用户体验的紧迫要求,一边是监测分析的需求需要更进一步。因此,对于智慧零售企业而言,亟需一套更为全面的IT 服务。

打通IT 运维难点,全面实时监测

博睿数据作为APM领导厂商,多年来依靠专业技术和服务能力,在监测、分析、优化企业软件应用的性能状况、判断企业系统是否卡顿崩溃、服务器负载等情况方面做出了诸多成效。对于智慧零售企业当前面临的监测与分析问题,博睿数据也恰好成为智慧零售企业的选择之一。

2020 ,博睿数据与国内某智慧零售企业合作,助力其监测应用性能,提升管理效率。

针对该智慧零售企业面临的问题,博睿数据通过博睿数据Bonree Net 对该智慧零售企业各大页面可用性监测、各区域及各大运营商性能监测、服务商服务质量监测、重要活动页面监测及竞争对手监测,全年监测量高达4000万次。最终不仅帮助该智慧零售企业提升了管理效率,提高了问题效率,同时也进一步缩短了与竞争对手之间的差距。

解决

2020年双十一期间,博睿数据工程师进行了驻场服务,对重要的下单页面进行持续地性能监控, 驻场过程中发现购物车可用性有明显的下降趋势,通过详细数据分析发现,部分上海电信的解析地址发生了偏差,立刻向用户反馈,并建议服务商进行了调整,助力其性能得到提升,并在活动后数据统计中发现同比上次活动提升了2.2%的订单转化率。

在日常的监测服务中,博睿数据从解析策略和资源支撑的角度建数据指标体系出发,定标定量的规范服务商服务质量,把CDN就近解析到位率稳定在98%以上。同时建立服务商&博睿服务质量保障小组,发现问题直接与服务商沟通,以解决问题优先,事后问题总结的中心思想建立品控体系,把原来的服务商问题解决流程由1天缩短至1小时。

在一次三方质量会议上,博睿数据发现南方地区联通的就近解析到位率有所下降,但是从目标节点数据中发现未就近解析的服务节点属于跨地区不跨运营商,建议服务商密切关注该节点负载情况并在月度报告中进行数据跟踪。即帮助服务商解了围,又帮用户提出了解决方案。

此外,在分析竞争对手方面,博睿数据通过对竞争对手App视图元素吞吐量数据作为视图的编辑规则,并且对元素布局到页面结构以及域名的使用全面分析,全面掌握竞争对手的数据,将自身App开打时间比竞争对手提升了1秒以上。

随着消费升级的快速迭代,可以预见,未来在智慧零售行业内将产生更细分化的场景、更多样性的需求,品牌商、渠道商、平台商要做到以人为中心的更深度服务。