隨著互聯網電商的發展，顛覆了人們的傳統消費方式，線下消費品零售受到了一定的沖擊，根據國家公布的相關數據顯示，目前線上消費行為在總體消費中所占的比例仍不足20%，而線下消費每年平均能夠占到80%左右的份額。同時，在人工智能趨勢，無人值守零售店、智能營銷等應用技術逐步完善下，線下零售商超已在悄然變革。

智慧商超發展的機遇與挑戰

炫生活智慧商超大數據解決方案

幫助商超企業聚合支付、聚合用戶、聚合數據，同時利用大數據、人工智能等技術搜集和分析會員發生的消費及行為，打通會員體系和營銷體系，形成會員的全方位的畫像標簽與營銷策略，為商家提供會員洞察、會員決策、會員智能營銷等大數據服務，提升線下門店的服務水平與產品質量，提升用戶的體驗。

炫生活智慧商超大數據解決方案核心要點如下：

1、基于數據領域最主流的三大開源基礎技術架構Hadoop、Spark以及Storm，構建高效彈性的大數據分析中心架構。滿足批量數據存儲與計算處理、實時數據在線存儲與計算處理為一體的大數據分析平臺要求，實現高并發、高可用的大數據離線與實時計算架構，同時具備可靠性、易用性、安全性、開放性等一系列的特點。

2、聚合支付、聚合用戶、聚合數據。聚合用戶信息、商品信息、用戶消費信息、用戶行為信息等結構化、半結構化及非結構化的海量用戶數據，形成大數據數據資產，為形成會員的全方位的畫像標簽與營銷策略，為商家提供會員洞察、會員決策、會員智能營銷等大數據服務奠定了基礎。

3、會員畫像標簽體系的構建。對會員的基礎資料、消費能力、行為偏好、購物偏好、客戶服務、算法挖掘等進行歸納、分析和推理，最終提煉出的定性描述（如：重要價值會員、重要發展會員、重要挽留會員等）。

4、基于會員畫像標簽體系的精準營銷應用。精準營銷的目標：為商家找到合適的會員，為會員找到合適的商家?；跁T畫像標簽體系功能，通過不斷完善精準匹配過程，逐步實現精準營銷的自動化、智能化。

5、營銷效果評估與分析。效果評估與分析包括：營銷前、營銷中和營銷后。評估方法包括前后比較法、投入產出比較法、沙盤推演法等。同時注意設置評估與分析的周期，保證效果評估與分析的合理。 最后通過營銷效果，提高轉化，找尋優質資源，調整營銷投放策略， 提高轉化與ROI，形成全方位的營銷流程閉環。