潮宏基（奉光亲）：AI时代，数据分析在品牌零售的思考-23页_2mb

数据分析在品牌零售的思考

潮宏基集团信息部总监在2023年帆软第五届智数大会上的演讲话稿摘要

1. 数据建设历程

• 背景与痛点：

  • 人工数据处理效率低下，资料获取困难；
  • 部门数据断层，统计口径不统一，形成数据孤岛；
  • 需要提升运营策略适应能力，支持精细化管理。

• BI建设及成果：

  • 2018年启动、2019年初步上线，构建可视化经营数据平台；
  • 提升了公司关键领域（财务、销售、产品等）的数据分析水平；
  • 支持多维度数据查询，实现深度运营策略调整，提升企业管理效率。

2. 分析方法论与实践实例

• 基础分析方法：时间线分析、比较分析、归因分析、聚类分析、例外分析、指标分析。
• 具体应用案例：
  • 用户运营分析：以会员为核心，通过消费习惯、场景需求制定精细化运营策略；
  • 产品投资回报分析：搭建产品成本与利润核算体系，指导资源配置。

3. AI在品牌零售中的应用思考

• AI全球趋势：

  • 麦肯锡报告指出生成式AI将带来显著价值增长，年均贡献相当于一个英国的GDP；
  • 近75%的增长集中于客户运营、营销销售、软件研发等四大领域；
  • 部分职业可能面临被取代。

• 应用场景：

  • AI推荐：商品相似性/用户相似性推荐算法提升用户体验；
  • AI销售预测：基于历史数据预测需求波动，辅助优化库存和供应链；
  • 其他应用包括：AI代码生成、AI设计、AI办公、AI数字人直播等。

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