網(wǎng)上有很多關(guān)于pos機(jī)廠家急需轉(zhuǎn)型,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型駛?cè)肷钏畢^(qū)的知識(shí)，也有很多人為大家解答關(guān)于pos機(jī)廠家急需轉(zhuǎn)型的問(wèn)題，今天pos機(jī)之家(www.afbey.com)為大家整理了關(guān)于這方面的知識(shí)，讓我們一起來(lái)看下吧!
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pos機(jī)廠家急需轉(zhuǎn)型
前言
當(dāng)算法開(kāi)始驅(qū)動(dòng)世界，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為必然趨勢(shì)，越來(lái)越多巨頭瞄準(zhǔn)這片藍(lán)海。
近日，阿里動(dòng)物園又添新丁——定位企業(yè)數(shù)智服務(wù)的瓴羊一躍而起，將阿里內(nèi)部核心數(shù)字化能力整合輸出，形成對(duì)千行百業(yè)的DAAS服務(wù)(Data intelligence as a Service數(shù)據(jù)智能即服務(wù))。瓴羊提出“Not SAAS，But DAAS”的口號(hào)，也帶火了DAAS概念。
歷經(jīng)歲月波蕩，千行百業(yè)貫穿不變的都是商品和服務(wù)。實(shí)體零售業(yè)作為商品流通的終端，是經(jīng)濟(jì)的晴雨表，曾一度在種種沖擊下走向衰落，如今依靠線(xiàn)上線(xiàn)下融合，價(jià)值再度回歸。
在疫情催化下，實(shí)體零售數(shù)字化升級(jí)也步入“Not SAAS，But DAAS”的深水區(qū)。而提起零售DAAS，不得不提一款由在業(yè)內(nèi)深耕三十年的專(zhuān)家馬達(dá)教授打造、已經(jīng)成熟落地的、真正稱(chēng)得上是零售DAAS的新品牌——點(diǎn)三三。
點(diǎn)三三本是圍棋里一招有些爭(zhēng)議，略顯“雞肋”的招式，使用不當(dāng)不僅會(huì)局限自身棋路，還會(huì)給對(duì)手留下可趁之機(jī)。
但在2016年，Alphago對(duì)弈金庭賢時(shí)卻頻繁使用“點(diǎn)三三”這招，通過(guò)人工智能“價(jià)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“策略神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”綜合“蒙特卡洛搜索樹(shù)的程序”，以高維建模和強(qiáng)大計(jì)算能力作為基礎(chǔ)，喚醒點(diǎn)三三強(qiáng)大的生命力，最終一戰(zhàn)封神。
前國(guó)防科技大學(xué)系統(tǒng)工程系副教授、結(jié)行科技首席數(shù)據(jù)科學(xué)家、點(diǎn)三三創(chuàng)始人馬達(dá)認(rèn)為：“點(diǎn)三三取名的意義也在于此，在對(duì)實(shí)體零售行業(yè)的深刻洞察基礎(chǔ)上，擁有高維數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘和分析的技術(shù)，擺脫超市經(jīng)營(yíng)中對(duì)人的絕對(duì)依賴(lài)，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)企業(yè)增長(zhǎng)?！?/p>
01
“盲盒轉(zhuǎn)型”不是好轉(zhuǎn)型
在新舊世界的交叉點(diǎn)上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背后迷霧重重。
麥肯錫在2016年調(diào)研統(tǒng)計(jì)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功率僅20%。2021年，貝恩咨詢(xún)統(tǒng)計(jì)，受疫情影響，73%的受訪企業(yè)將數(shù)字化提上日程。但僅有4%的受訪企業(yè)圓滿(mǎn)完成或超越預(yù)期，其余皆是喜憂(yōu)參半甚至轉(zhuǎn)型失敗。
尤其在實(shí)體零售行業(yè)，重金投入轉(zhuǎn)型失敗的案例并不鮮見(jiàn)，部分人因此怕“池水太深”持觀望態(tài)度。
馬達(dá)教授認(rèn)為：“隔行如隔山，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的思路大部分要么從眾，要么砸錢(qián)試錯(cuò)，把實(shí)際運(yùn)營(yíng)中要不斷調(diào)整和檢驗(yàn)的轉(zhuǎn)型方案變成了開(kāi)盲盒。”
有的小企業(yè)斥資百萬(wàn)買(mǎi)數(shù)字化軟件，有的大企業(yè)上來(lái)就做“一把手工程”，投資上億自建系統(tǒng)運(yùn)維環(huán)境和技術(shù)團(tuán)隊(duì)，轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出比低。技術(shù)部門(mén)與業(yè)務(wù)部門(mén)協(xié)同成本高，往往以轉(zhuǎn)型失敗“打落牙和血吞”收?qǐng)?。即使有進(jìn)步也輕易被大環(huán)境變化和激烈的競(jìng)爭(zhēng)抵消。
馬達(dá)教授認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗的“鍋”不能都由企業(yè)自己背。好的外部支持，一定是先進(jìn)理論與超市實(shí)際結(jié)合的，結(jié)果一定是可以量化的。如果技術(shù)手段和經(jīng)營(yíng)結(jié)果之間不能建立起橋梁，一頓折騰，最后結(jié)論是企業(yè)無(wú)能，這不是好的外部支持。
02
用30天的數(shù)據(jù)找出企業(yè)增長(zhǎng)抓手
某國(guó)內(nèi)知名連鎖超市創(chuàng)始人在與馬達(dá)教授初次接觸時(shí)，懷著謹(jǐn)慎的心情接待了他。
在聽(tīng)完馬達(dá)教授介紹點(diǎn)三三產(chǎn)品后，對(duì)方出其不意的來(lái)了場(chǎng)“考試”，他遞給馬達(dá)教授一紙文檔說(shuō)：“一個(gè)隱匿店，一個(gè)月的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，請(qǐng)說(shuō)幾句有用的話(huà)?！?/p>
看不到現(xiàn)場(chǎng)，看不到完整數(shù)據(jù)，這不是難為人嗎？
不過(guò)，在馬達(dá)教授看來(lái)，一個(gè)月按天匯總的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，雖然不是一個(gè)理想樣本，但也包含了一個(gè)月內(nèi)有銷(xiāo)售的商品的部分企業(yè)信息。
就像醫(yī)生依賴(lài)儀器，零售數(shù)據(jù)分析依賴(lài)模型。點(diǎn)三三中臺(tái)的模型就象醫(yī)學(xué)儀器，是一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)，數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和超市經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)的有機(jī)綜合體，包含了對(duì)數(shù)據(jù)中信息的解讀能力。
將數(shù)據(jù)對(duì)接給點(diǎn)三三，馬上檢測(cè)出有相當(dāng)大比例的商品行為異常。
馬達(dá)教授用一個(gè)比喻來(lái)形容問(wèn)題的嚴(yán)重性：超市有20％的骨干商品，在超市的經(jīng)營(yíng)中起到80％的作用。不幸的是，這20％的骨干商品由于沒(méi)有得到有效的監(jiān)督，其中的33％處于“出工不出力”的非正常狀態(tài)。與其它數(shù)據(jù)完整的超市相對(duì)比，可以推斷，該客戶(hù)整個(gè)商品的缺品率應(yīng)在12％以上，顯性和隱性缺貨加起來(lái)可能會(huì)更高。
這樣的判斷，不僅僅是數(shù)理統(tǒng)計(jì)上的判斷。盡管點(diǎn)三三在自動(dòng)補(bǔ)貨、商品結(jié)構(gòu)優(yōu)化、促銷(xiāo)管理等方面積累了大量的模型和算法，是業(yè)內(nèi)首個(gè)將導(dǎo)彈控制論、微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、高等數(shù)學(xué)理論等引入超市經(jīng)營(yíng)，超越報(bào)表把操作指令直接對(duì)接到ERP軟件和實(shí)際操作中的產(chǎn)品。但判斷出異常只是第一步。實(shí)體零售中有大量的不確定性因素，天氣、促銷(xiāo)活動(dòng)、社會(huì)環(huán)境、貨品陳列甚至店員的心情都可能影響銷(xiāo)售結(jié)果。
馬達(dá)教授說(shuō)：“點(diǎn)三三之所以被稱(chēng)為數(shù)字大腦，因?yàn)樗馨唁N(xiāo)售結(jié)果和行業(yè)規(guī)律、科學(xué)理論結(jié)合，動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整參數(shù)，而不是輸入數(shù)字得到結(jié)果的公式化軟件。”
這也是控制論的精髓。就像一個(gè)人開(kāi)車(chē)，即便只是保持直線(xiàn)行駛，但雙手握著方向盤(pán)也在實(shí)時(shí)持續(xù)的進(jìn)行了無(wú)數(shù)次校正和微調(diào)。
而點(diǎn)三三與所有競(jìng)品最大的不同就在于導(dǎo)彈控制論的應(yīng)用，能夠千店千面的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，即使同一家店在不同時(shí)間的算法都是不同的，這才是真正的數(shù)據(jù)智能。
馬達(dá)教授師承錢(qián)學(xué)森，畢業(yè)于國(guó)防科技大學(xué)系統(tǒng)工程系，畢業(yè)后留校任教，一直到創(chuàng)業(yè)前都在國(guó)防大學(xué)研究導(dǎo)彈控制論。讓一枚導(dǎo)彈精準(zhǔn)的發(fā)射向目的地，需要在過(guò)程中不斷調(diào)整各項(xiàng)參數(shù)。
同理，數(shù)字化超市經(jīng)營(yíng)方案也需要在過(guò)程中不斷動(dòng)態(tài)調(diào)整各項(xiàng)參數(shù)，才能保證結(jié)果最優(yōu)。調(diào)整依據(jù)包括但不限于實(shí)體零售行業(yè)規(guī)律、超市ERP數(shù)據(jù)、數(shù)理科學(xué)、商圈數(shù)據(jù)、社會(huì)大數(shù)據(jù)等。
在初步診斷出問(wèn)題后，點(diǎn)三三根據(jù)超市數(shù)據(jù)建模運(yùn)算給出解決方案，對(duì)癥下藥，不斷動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)各項(xiàng)參數(shù)，相當(dāng)于讓企業(yè)找到增長(zhǎng)的抓手。
當(dāng)客戶(hù)的業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人拿出完整數(shù)據(jù)核驗(yàn)檢測(cè)結(jié)果，結(jié)合實(shí)地考察，不禁對(duì)點(diǎn)三三的精準(zhǔn)診斷拍案叫絕。按照點(diǎn)三三的方案執(zhí)行，當(dāng)月整體銷(xiāo)售額提升15%，此后一直與點(diǎn)三三保持合作。
03
“是零售DAAS，不是零售SAAS”
雖然點(diǎn)三三的品牌很年輕，事實(shí)上并非以新人之姿入場(chǎng)。
從1998年開(kāi)始，馬達(dá)教授的團(tuán)隊(duì)就為超市開(kāi)發(fā)紅太陽(yáng)POS系統(tǒng)；2005年，開(kāi)始為零售企業(yè)做數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案，得到了國(guó)家科技部最早的零售行業(yè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)支持；2015年，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)升級(jí)模型和算法，開(kāi)始為零售企業(yè)做智能經(jīng)營(yíng)決策解決方案；2018年前馬達(dá)教授團(tuán)隊(duì)已操盤(pán)2萬(wàn)家以上實(shí)體店鋪完成數(shù)字化改造。
在2021年接受結(jié)行科技集團(tuán)投資后，馬達(dá)教授將零售DAAS產(chǎn)品進(jìn)行品牌升級(jí)起名點(diǎn)三三，結(jié)行科技遍布全國(guó)的幾千萬(wàn)商家成為點(diǎn)三三現(xiàn)成的種子用戶(hù)。
目前點(diǎn)三三客戶(hù)量已逼進(jìn)十萬(wàn)家，積累下業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的實(shí)體零售案例和數(shù)據(jù)量。
在采訪中，馬達(dá)教授強(qiáng)調(diào)：“點(diǎn)三三是零售DAAS，不是零售SAAS?！彼倪@一觀點(diǎn)可以追溯到2000年。
當(dāng)時(shí)馬達(dá)教授在與一位客戶(hù)溝通需求之后，看到來(lái)競(jìng)標(biāo)的都是SAAS服務(wù)商。大家輪番上臺(tái)介紹產(chǎn)品，客戶(hù)卻并不滿(mǎn)意。馬達(dá)教授意識(shí)到，SAAS產(chǎn)品可以在各個(gè)環(huán)節(jié)幫助企業(yè)提高數(shù)據(jù)和信息流轉(zhuǎn)的效率，但是并不能對(duì)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，診斷和判斷出企業(yè)決策上的弱點(diǎn)和企業(yè)經(jīng)營(yíng)指標(biāo)的異常，這往往才是零售行業(yè)乃至所有企業(yè)真正的需求痛點(diǎn)。
因此在2000年時(shí)，馬達(dá)教授就提出了數(shù)據(jù)智能和輔助決策才是未來(lái)的發(fā)展方向，這就是DAAS產(chǎn)品的雛形——數(shù)據(jù)智能成為產(chǎn)品和服務(wù)本身。
在為零售行業(yè)客戶(hù)做軟件定制開(kāi)發(fā)的時(shí)候，馬達(dá)教授得到大量一手零售數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)反復(fù)喂養(yǎng)自研的人工智能算法模型，再與他的導(dǎo)彈控制論研究結(jié)合，能夠挖掘出更多深埋的實(shí)體零售行業(yè)規(guī)律，應(yīng)用到企業(yè)經(jīng)營(yíng)后，得到正反饋就形成閉環(huán)，逐漸打磨出今天被稱(chēng)為“做導(dǎo)彈的幫你賣(mài)茶葉蛋”的零售DAAS產(chǎn)品點(diǎn)三三。
隨著實(shí)體零售行業(yè)生存日益嚴(yán)酷，客戶(hù)早已不再滿(mǎn)足于單純的數(shù)字化工具，也沒(méi)有耐心提前布局，而是希望投入后馬上看到實(shí)實(shí)在在的增長(zhǎng)；需要的不再是一個(gè)干活的乙方技術(shù)團(tuán)隊(duì)，而是一個(gè)能提供整體解決方案陪跑的良師益友；以前只要技術(shù)強(qiáng)就能一招鮮吃遍天，如今要在此基礎(chǔ)上對(duì)行業(yè)規(guī)律有深入的了解和產(chǎn)業(yè)鏈成功實(shí)踐積累。而不是把業(yè)務(wù)與技術(shù)協(xié)同的難題留給企業(yè)，任其掉進(jìn)“高投入低產(chǎn)出”的數(shù)字化陷阱。
“如果數(shù)字化不能為企業(yè)帶來(lái)增長(zhǎng)，甚至成為負(fù)擔(dān)，數(shù)字化就是企業(yè)的新問(wèn)題?！瘪R達(dá)教授說(shuō)。也因此點(diǎn)三三是業(yè)內(nèi)唯一先使用后付費(fèi)、按效果付費(fèi)的數(shù)字化服務(wù)商，幫助企業(yè)一邊造血一邊成長(zhǎng)。
04
幫你自動(dòng)補(bǔ)貨 讓鮮食降損不再難
以點(diǎn)三三服務(wù)某國(guó)內(nèi)頭部連鎖超市為例，客戶(hù)是國(guó)內(nèi)排名前三的知名連鎖便利店品牌，門(mén)店遍布全國(guó)各省市，總數(shù)超過(guò)2萬(wàn)家。銷(xiāo)售商品種類(lèi)繁多，總部SKU數(shù)在5000個(gè)左右，門(mén)店SKU數(shù)平均2000左右。
其中，短保商品鮮食SKU雖然只有300個(gè)~500個(gè)左右，但最容易產(chǎn)生過(guò)期報(bào)損。行業(yè)目前普遍的解決方案是“誰(shuí)要貨誰(shuí)負(fù)責(zé)”，因此門(mén)店要貨趨于保守。據(jù)點(diǎn)三三測(cè)算后統(tǒng)計(jì)，保守策略要貨會(huì)壓抑近一半銷(xiāo)量。
尤其對(duì)于客戶(hù)這種大型連鎖超市，短保食品過(guò)期報(bào)損如果由門(mén)店承擔(dān)，會(huì)降低門(mén)店的要貨積極性，如果由總部承擔(dān)，又會(huì)造成大量損耗。而鮮食品類(lèi)如果經(jīng)常缺貨，整體營(yíng)業(yè)額、毛利率、用戶(hù)粘性等關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)明顯下滑。
客戶(hù)曾經(jīng)采用過(guò)多種方式試圖來(lái)解決烘焙商品的配送問(wèn)題：由計(jì)算機(jī)設(shè)上下限控制；派送貨司機(jī)在現(xiàn)場(chǎng)和門(mén)店一起下計(jì)劃等等，問(wèn)題都沒(méi)有解決。
點(diǎn)三三在業(yè)內(nèi)首創(chuàng)鮮食自動(dòng)補(bǔ)貨模型，首先點(diǎn)三三專(zhuān)家調(diào)研走訪客戶(hù)全部門(mén)店，與一線(xiàn)員工進(jìn)行深入業(yè)務(wù)交流，包括店員和采購(gòu)人員，了解鮮食補(bǔ)貨的真實(shí)場(chǎng)景中面臨的問(wèn)題和訂貨時(shí)的考量因素，結(jié)合系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行問(wèn)題分析和影響因子的數(shù)據(jù)化處理。
其次，點(diǎn)三三把鮮食分為季節(jié)性商品和非季節(jié)性商品，在穩(wěn)定銷(xiāo)售階段和出清階段分別給出不同的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的鮮品配送智能化解決方案。
通過(guò)分析店鋪經(jīng)營(yíng)各項(xiàng)數(shù)據(jù)、所在商圈數(shù)據(jù)、供應(yīng)商數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、所在地社會(huì)大數(shù)據(jù)等，快速清洗數(shù)據(jù)，梳理數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)，建立起完整的“數(shù)據(jù)清洗-系統(tǒng)工程建模-模型訓(xùn)練-結(jié)果輸出-誤差監(jiān)控-參數(shù)修正-結(jié)果輸出-參數(shù)修正”的AI迭代流程，自動(dòng)部署門(mén)店經(jīng)營(yíng)任務(wù)，每日對(duì)接新數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)4-6天的預(yù)測(cè)輸出，合理規(guī)劃管理鮮食供應(yīng)鏈，指導(dǎo)門(mén)店配貨和資源分配以及日常經(jīng)營(yíng)。
點(diǎn)三三零售數(shù)字大腦具有自?xún)?yōu)化能力，系統(tǒng)基于決策論和導(dǎo)彈控制論，根據(jù)經(jīng)營(yíng)反饋不斷修正AI算法和參數(shù)，并建立經(jīng)營(yíng)異常預(yù)警機(jī)制，及時(shí)提醒店員將滯銷(xiāo)產(chǎn)品進(jìn)行打折處理或汰換。點(diǎn)三三還具有自適應(yīng)能力，在商圈環(huán)境變化時(shí)，點(diǎn)三三自適應(yīng)系統(tǒng)能夠捕捉到市場(chǎng)的變化，自動(dòng)進(jìn)行跟蹤調(diào)整。
點(diǎn)三三先選擇客戶(hù)20家門(mén)店對(duì)零售數(shù)字大腦進(jìn)行兩周的試點(diǎn)測(cè)試，最終在三種測(cè)試鮮食上，兩周的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升7%，銷(xiāo)售額提升15%。不僅降低鮮食的損耗和報(bào)廢，也保持鮮食的最佳賞味期限。
后續(xù)擴(kuò)展到全國(guó)門(mén)店以及每個(gè)門(mén)店的全部鮮食品類(lèi)，始終保持在10%以上的整體盈利提升，為企業(yè)帶來(lái)年均數(shù)百萬(wàn)的經(jīng)濟(jì)效益。
05
有回報(bào)轉(zhuǎn)型才可持續(xù)
任何轉(zhuǎn)型本質(zhì)都是人思維方式的轉(zhuǎn)型。曾有企業(yè)多次邀請(qǐng)馬達(dá)教授去做顧問(wèn)，計(jì)劃每年投資上千萬(wàn)成立開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)，做數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“一把手工程”，都被馬達(dá)教授否定了。
馬達(dá)教授說(shuō)：“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型全部自己做開(kāi)發(fā)，建環(huán)境、部署硬件、請(qǐng)人來(lái)開(kāi)發(fā)，成本非常高昂，很多企業(yè)好不容易做起來(lái)了，最后發(fā)現(xiàn)沒(méi)效果。點(diǎn)三三希望提供輕轉(zhuǎn)型模式。客戶(hù)用了有回報(bào)，就會(huì)長(zhǎng)期用，不需要上來(lái)搞一個(gè)大工程。”
點(diǎn)三三的“輕轉(zhuǎn)型模式”即，客戶(hù)不需要開(kāi)發(fā)投入，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和系統(tǒng)維護(hù)，這些都可以通過(guò)購(gòu)買(mǎi)第三方服務(wù)實(shí)現(xiàn)。
就好像用戶(hù)不需要家家戶(hù)戶(hù)自建發(fā)電站，而是引電入戶(hù)后，安裝各種開(kāi)關(guān)和電源，就可以直接享受有電的便利生活。點(diǎn)三三負(fù)責(zé)算法系統(tǒng)的研發(fā)和維護(hù)，各家企業(yè)接入點(diǎn)三三的系統(tǒng)，點(diǎn)三三首先為其提供千店千面的診斷報(bào)告，找出企業(yè)各維度的數(shù)據(jù)異常和原因分析，并將問(wèn)題量化。
例如缺貨損失有10%，用點(diǎn)三三后把缺貨損失降到1%，客戶(hù)看到效果繼續(xù)使用形成閉環(huán)。
點(diǎn)三三給客戶(hù)的回報(bào)不僅僅是短期的效果(ROI)而是更加明確，并且可衡量、可管理、可提升的用戶(hù)全生命周期價(jià)值(CLV)。
點(diǎn)三三數(shù)字大腦能夠根據(jù)門(mén)店數(shù)據(jù)和商圈數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)生成單店最佳盈利模型，通過(guò)對(duì)目標(biāo)客戶(hù)數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)規(guī)律，建立模型，并結(jié)合等同衛(wèi)星定系統(tǒng)的算力推算匹配出精準(zhǔn)指令。結(jié)合算法引擎為不同品類(lèi)的商品流通生命周期進(jìn)行智能化管理，提升新品引進(jìn)、舊品淘汰的準(zhǔn)確性和合理性，讓數(shù)據(jù)的力量深度釋放，轉(zhuǎn)化為直觀的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。
馬達(dá)教授說(shuō)：“零售行業(yè)未來(lái)一定是智能經(jīng)營(yíng)時(shí)代。點(diǎn)位量的粗放式經(jīng)營(yíng)已經(jīng)結(jié)束，未來(lái)的行業(yè)賽道一定是通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化、智能化經(jīng)營(yíng)。而在智能化經(jīng)營(yíng)方面，點(diǎn)三三已垂直深耕多年，積累了足夠的案例和算法模型。構(gòu)建了足夠強(qiáng)的技術(shù)護(hù)城河，擁有核心優(yōu)勢(shì)?！?/p>
隨著智慧零售時(shí)代的來(lái)臨，“人、貨、場(chǎng)”三要素?cái)?shù)智化愈加融合，零售企業(yè)不斷向DTC(Direct To Customer直連消費(fèi)者)模式轉(zhuǎn)型，行業(yè)從“買(mǎi)賣(mài)關(guān)系”轉(zhuǎn)向“服務(wù)關(guān)系”，用數(shù)據(jù)做好服務(wù)、驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)也是后疫情時(shí)代零售企業(yè)的核心能力。
零售DAAS并不遙遠(yuǎn)，它就是現(xiàn)在。
以上就是關(guān)于pos機(jī)廠家急需轉(zhuǎn)型,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型駛?cè)肷钏畢^(qū)的知識(shí)，后面我們會(huì)繼續(xù)為大家整理關(guān)于pos機(jī)廠家急需轉(zhuǎn)型的知識(shí)，希望能夠幫助到大家！
