<IMG SRC = "/UploadFile/AIImages/Taobao Business Consulting Chức năng mới Cho phép xử lý dữ liệu được giảm từ 1 giờ xuống còn 1 phút.PNG"
Là nỗ lực đầu tiên của nhân viên doanh nghiệp để hợp tác với QuickBI, “Phân tích tự phục vụ” cung cấp cho các cửa hàng các giải pháp phân tích tự phục vụ, hỗ trợ lưu trữ sản xuất báo cáo dữ liệu được cá nhân hóa, hỗ trợ lưu trữ và phân tích dữ liệu dài hạn và hình thành các bảng quảng cáo và phân tích dữ liệu cụ thể của cửa hàng để giúp lưu trữ cải thiện hiệu quả vận hành.
“Hàm phân tích tự phục vụ giúp các thống kê và phân tích dữ liệu của cửa hàng dễ dàng hơn”, Song Fuxiang, người đứng đầu hoạt động nhà bếp tại cửa hàng hàng đầu TMALL của Afen, nói với các phóng viên. Các số liệu thống kê và công việc phân tích đã từng mất một giờ để hoàn thành giờ đây có thể dễ dàng thực hiện trong một phút.
Dữ liệu được điều chỉnh đề cập đến [/h
Song Fuxiang phụ trách cửa hàng hàng đầu TMALL “Afen in the Kitchen”, và chỉ chuyển sự chú ý của anh ấy từ gia vị sang thị trường thức ăn nhanh thuận tiện vào tháng 6 năm nay. Nó vẫn đang trong giai đoạn “dễ dàng đầu tiên và sau đó khó khăn”.
“Trước đây, cửa hàng có thể có doanh số một triệu mỗi tháng, nhưng bây giờ mọi thứ phải bắt đầu lại từ đầu.” Khi nói về doanh số sau khi chuyển đổi của cửa hàng, Song Fuxiang nói điều gì đó tự ti, nhưng anh không lo lắng về “nỗi đau” ở giai đoạn này.
Theo quan điểm của Song Fuxiang và nhóm của anh ấy, tất cả các loại thực phẩm tiện lợi đã bước vào giai đoạn xác định lại sản phẩm và một vòng nâng cấp tiêu thụ mới, đặc biệt là trong lĩnh vực này tự làm nóng gạo. Thị trường trực tuyến đã bắt đầu hình thành và hiệu ứng đầu là rõ ràng. “Đối với các thương hiệu mới tham gia vào đường đua, nếu họ muốn nhanh chóng tạo ra khối lượng, họ cần nhiều cách tiếp cận và chiến lược quảng bá khác nhau hơn.” Song Fuxiang giới thiệu.
Tuy nhiên, việc phục vụ Trung Quốc có nhiều hương vị thuận tiện và nấu chín, và nhóm thiếu sự kết tủa dữ liệu trong giai đoạn đầu, vì vậy họ chỉ có thể dựa vào định vị thương hiệu, phân tích sản phẩm cạnh tranh và các khuyến nghị về hương vị phục vụ ngoại tuyến để tham khảo. Song Fuxiang cho biết: “Chúng tôi sẽ phân biệt các sản phẩm gạo tự làm nóng chính hiện tại với hương vị nặng hơn cho người cổ trắng ở các thành phố hạng nhất và hạng hai. Thịt lợn “và” thịt bò cay “phục vụ cho các hương vị thị trường đại chúng, cũng như các hương vị sáng tạo như” abaloster “và” gà cay “.
Không lâu sau khi lô sản phẩm đầu tiên ra mắt, các nhân viên kinh doanh đã mang nó đến nhóm.Một phản hồi dữ liệu sản phẩm bất ngờ. Song Fuxiang nói với các phóng viên, “Dữ liệu cho thấy trong suốt tháng 6, mặc dù đơn giá của bào bào và gà Huajiao để trao đổi bữa ăn là tương đối cao, nhưng việc mua lại cũng tương đối cao trong vòng đầu tiên của một người tiêu dùng. Thời gian thực, và có thể gọi ngay lập tức dữ liệu đa chiều cho toàn bộ vòng đời bao gồm lưu lượng, tiếp xúc, tham vấn, giao dịch, dịch vụ sau bán hàng, v.v. cho mỗi sản phẩm, theo những dữ liệu này, Afen trong nhà bếp đã bắt đầu kiểm tra lại chiến lược của SKU SKU và sẽ sớm phát triển một loại rượu tự sản xuất.
Sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu của nhân viên kinh doanh thúc đẩy sản phẩm mới của mùa “Cua Roe Hương vị tự làm nóng gạo” [h/]
Phân tích tự phục vụ giúp lưu trữ hoạt động trong 1 phút
Trong năm thứ bảy liên hệ với thương mại điện tử, Song Fuxiang thực sự đã biết cách dựa vào dữ liệu để điều chỉnh các chiến lược kinh doanh của cửa hàng và phát triển thói quen xem dữ liệu cửa hàng thông qua nhân viên kinh doanh mỗi ngày. “Từ quy trình cửa hàng đến quảng bá sản phẩm, đến giao dịch và phản hồi trải nghiệm của khách hàng … thông qua các mô-đun nhân viên kinh doanh khác nhau, thường mất hơn một giờ để kiểm tra và đếm dữ liệu của mỗi cổng.” Là nỗ lực đầu tiên của nhân viên doanh nghiệp để kết hợp với Quickbi, một trong những sản phẩm cốt lõi của Trung tâm dữ liệu đám mây Alibaba, chức năng “Phân tích tự phục vụ” tập hợp dữ liệu đa chiều của nhân viên kinh doanh hiện tại về cửa hàng. Trong giao diện hoạt động trực quan, các nhà khai thác cửa hàng có thể xem hơn 100 chỉ số dữ liệu như lưu lượng truy cập cửa hàng, lưu lượng sản phẩm và tốc độ thoát cùng một lúc. và có thể gọi chúng ngay lập tức để hình thành dữ liệu đáp ứng nhu cầu của bạn.
Song Fuxiang nói rằng trong quá khứ, dữ liệu tương ứng cần được kiểm tra và tính trong các mô-đun nhân viên kinh doanh khác nhau, nhưng bây giờ bạn có thể chọn một lần nhấp vào thế hệ tùy chỉnh trong “Phân tích tự phục vụ”. “Đối với các nhà khai thác cửa hàng của chúng tôi, công việc từng mất một giờ để hoàn thành giờ đây có thể được hoàn thành trong khoảng một phút và kết quả thống kê của dữ liệu chính xác và rõ ràng hơn.” Theo Pu Zhengyang, người đứng đầu cửa hàng hàng đầu Maomantang Tmall, hai loại báo cáo được cung cấp bởi “phân tích tự phục vụ” có thể đáp ứng hầu hết các nhu cầu của cửa hàng để phân tích dữ liệu. “Mẫu dữ liệu được cung cấp bởi chuyên gia tư vấn kinh doanh tập trung vào việc trình bày dữ liệu cốt lõi của toàn bộ cửa hàng, nhưng nếu nó tập trung vào các kịch bản hoạt động, chẳng hạn như kích thước sản phẩm và kích thước từ khóa, các nhà khai thác cửa hàng vẫn cần sàng lọc kích thước dữ liệu của chúng tôi và pp. Lưu trữ để bán cua lông. Năm nay, ngôi nhà chính đã chia sẻ gói cua lông, tất cả cùng kỳ năm ngoáiDữ liệu sản phẩm để tham khảo. Sau đó, có nhiều tình huống quảng cáo khác nhau như Double 11, Double 12, Festival Tết. Các khả năng lưu trữ dữ liệu dài hạn được cung cấp bởi mô-đun phân tích tự phục vụ bổ sung cho nhu cầu so sánh dữ liệu của chúng tôi trong cùng thời gian. “Yan Zhengyang cho biết. Theo quan điểm của Yike, một chuyên gia cao cấp về các sản phẩm dữ liệu trên Alibaba, chức năng “Phân tích tự phục vụ” mới ra mắt cũng có thể làm phẳng phân tích dữ liệu và khả năng quản lý cửa hàng giữa các cửa hàng có kích thước khác nhau đến một mức độ nhất định. ” Nói một cách tương đối, do thiếu cài đặt vị trí dữ liệu chuyên nghiệp, các doanh nghiệp vừa và nhỏ thường không đặc biệt có thể tiến hành phân tích thống kê tập trung dữ liệu cửa hàng phức tạp và đa chiều. Chúng tôi hy vọng sẽ liên tục làm phong phú và cải thiện các chức năng của các chuyên gia tư vấn kinh doanh, giới thiệu nhiều giảng viên và kinh nghiệm phân tích chuyên nghiệp hơn, giúp nhiều cửa hàng lấp đầy năng lực này và cải thiện hiệu quả vận hành cửa hàng. “
