良品鋪?zhàn)右呀?jīng)成為傳統(tǒng)行業(yè)O2O探索的卓越領(lǐng)軍者,從中心化電商平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)、自媒體的建設(shè)到如今的全渠道布局,其探索之路的深度與廣度已經(jīng)被其他企業(yè)借鑒和學(xué)習(xí)。尤其在2013年天貓雙十一中,單日銷售額超過(guò)500萬(wàn),成為休閑食品天貓商戶中的成功案例之一。
但對(duì)于良品鋪?zhàn)拥奈磥?lái),其若想完成“在未來(lái)5年100億的銷售目標(biāo)里,互聯(lián)網(wǎng)銷售額占比達(dá)到了30%”來(lái)說(shuō),中心化的電商平臺(tái)可能并不能作為其核心競(jìng)爭(zhēng)力,二真正的核心競(jìng)爭(zhēng)力,是未來(lái)良品鋪?zhàn)尤ブ行幕脚_(tái)上的運(yùn)營(yíng)。
O2O的真正內(nèi)核,對(duì)于所有的傳統(tǒng)企業(yè)來(lái)說(shuō),都不是開(kāi)一個(gè)網(wǎng)店那么簡(jiǎn)單的事情,真正的內(nèi)核是獲得用戶的數(shù)據(jù),并且以此數(shù)據(jù)進(jìn)行的企業(yè)的戰(zhàn)略定位、管理、銷售體系的調(diào)整等。即O2O包含的三個(gè)內(nèi)容,線上開(kāi)店、線下開(kāi)店和CRM,而CRM才是真正的核心。只有建立了CRM,才能真正實(shí)現(xiàn)線上線下的統(tǒng)一,內(nèi)部與外部的統(tǒng)一,才能重新建立基于O2O模式下的新發(fā)展。
隨視傳媒正在為良品鋪?zhàn)拥奈⑿欧?wù)號(hào)建立CRM平臺(tái),并且積極擴(kuò)大CRM數(shù)據(jù)量,讓良品鋪?zhàn)荧@得具有溫度的數(shù)據(jù)。
良品鋪?zhàn)拥奈⑿欧?wù)號(hào),正在隨視傳媒的服務(wù)不斷完善下,力圖打造多功能綜合服務(wù)平臺(tái),通過(guò)線下部署帶參數(shù)的二維碼,導(dǎo)流門(mén)店和線上用戶至微信平臺(tái),然后引導(dǎo)用戶完成注冊(cè)和綁定大批量微信集客(一店一碼),而一店一碼的帶參數(shù)二維碼應(yīng)用,可以實(shí)現(xiàn)門(mén)店導(dǎo)流數(shù)據(jù)可視化,刺激各門(mén)店強(qiáng)化自有會(huì)員的維護(hù)。
用戶完成微信平臺(tái)的注冊(cè)或綁定后,會(huì)自動(dòng)生成會(huì)員的一人一碼電子會(huì)員卡功能,后臺(tái)的CRM數(shù)據(jù)也會(huì)自動(dòng)更新,會(huì)員在良品鋪?zhàn)拥钠脚_(tái)上可以實(shí)現(xiàn)微購(gòu)物,微支付,以及訂單的查詢和微信退貨,會(huì)員卡的積分、兌換等功能,初步實(shí)現(xiàn)了建立“全渠道、全流程、全通路”的客戶關(guān)系管理體系。
為什么CRM會(huì)成為O2O的核心?在CRM系統(tǒng)中,可以實(shí)現(xiàn)以客戶為中心,記錄客戶的所有數(shù)據(jù)、標(biāo)識(shí)客戶的所有身份,研究分析客戶的行為習(xí)慣、消費(fèi)心理、消費(fèi)需求,在和客戶接觸的每個(gè)觸點(diǎn)上都為其提供個(gè)性化的服務(wù),搭建全渠道零售模式,實(shí)現(xiàn)客戶隨時(shí)、隨地、隨意的享受良品鋪?zhàn)拥漠a(chǎn)品和服務(wù)。
對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),建立CRM之后,還需要不斷進(jìn)行線下產(chǎn)品創(chuàng)新,讓線下產(chǎn)品具有卓越競(jìng)爭(zhēng)力,并采用合理的定價(jià)模式。不斷進(jìn)行線上體驗(yàn)創(chuàng)新,讓消費(fèi)者有溫度地體驗(yàn),表達(dá)強(qiáng)烈的價(jià)值觀,促成品牌共建。
在線下門(mén)店中,線上也為線下提供“數(shù)據(jù)”服務(wù):借助線上提供CRM采集的大數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢(shì),對(duì)線下門(mén)店進(jìn)行數(shù)字化體驗(yàn)升級(jí),讓消費(fèi)者在門(mén)店的購(gòu)物過(guò)程中擁有線下的觸感體驗(yàn)和情感體驗(yàn),同時(shí)也能享受方便搜索、易于比較、查閱評(píng)論的數(shù)字體驗(yàn)。
而未來(lái),隨視傳媒也將與更多傳統(tǒng)企業(yè)合作,為其搭建CRM平臺(tái),助力企業(yè)進(jìn)行系統(tǒng)化的改革,實(shí)現(xiàn)O2O時(shí)代的彎道超車。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。