阿里云|鹰云智能携手阿里云主办“智慧商业”讲堂,探讨商圈智慧商业未来

为了让广州购物中心更好的了解数字经济时代下发展的新动态、新挑战和新举措 , 帮助购物中心坚定信心 , 精准应对 , 实现自身发展 。 由天河路商圈协会与阿里云、鹰云智能联合主办2019天河路商圈大讲堂--“阿里云-智慧商业”专场 , 在6月18日下午广州购书中心六楼的天河路商圈党群服务站多功能厅举行 。
本次活动以“智慧商业”为主题 , 邀请来自阿里云专家和天河路商圈购物中心负责人齐聚一堂 , 一共同探讨购物中心“云+智能”的智慧商业新未来 。

阿里云|鹰云智能携手阿里云主办“智慧商业”讲堂,探讨商圈智慧商业未来
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现场聚集了天河路商圈内正佳广场、万菱汇、时尚天河、天环广场、天河城、广州购书中心、天汇城、摩登百货、丽影广场、广百天河中怡分公司、新御房地产开发有限公司等50多个会员单位负责人 , 还吸引了珠海港珠澳大桥商业口岸、合景富泰集团的运营负责人到场 。 阿里云的三位分享嘉宾从客流分析、数据应用、数据变现等多个维度 , 深度探讨购物中心智慧商业的未来场景 。
客流分析
解决购物中心的三大“终极问题”

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照台 , 阿里云新零售产品解决方案专家
“哲学的三大终极问题是:我是谁?我在哪里?我要到哪里去? , 那么购物中心的三大终极问题应该是:TA(消费者)是谁?TA什么时间出现在什么地方?TA将要到哪里去?”阿里云新零售产品解决方案专家照台在分享基于机器视觉技术的客流分析技术时说道 。
阿里云通过5G技术、AI客流识别等技术可以直观、精准洞察场内客流动线、客流与商铺、品牌与品牌之间的生态关系 , 再结合智能支付等技术的力量 , 打通消费者“逛街+支付”的数据壁垒 , 为购物中心运营提供更真实、更精准的客群画像 , 帮助购物中心实现千人千面的数据化营销 , 创造更贴近消费者内心的体验 。
数据中台
打造购物中心的核心数据资产

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微见 , 阿里巴巴数据技术及产品部大数据产品专家
在数据急剧增长的当下 , 购物中心会面临着大量数据问题:数据建设周期与效率越发难以保证 , 因为缺乏工具化支持 , 依赖专业人才设计数仓、开发过程繁杂 , 同时只有文档沉淀、不可持续迭代使用;高效生产管理数据越发困难 。 数据指标不一致 , 数据建设不规范而难维护、资源浪费而成本增高;数据价值难发掘、难用于业务、难量化........
而阿里帮助购物中心实现数据化转型的核心力量是数据中台 。 为此 , 阿里云基于实践验证OneData、OneID、OneService方法论与技术 , 推出了智能数据构建与管理平台Dataphin , 可以帮助购物中心快速智能地建设与管理属于自己的智能数据 。
数据中台的作用是帮助购物中心构建数据资产 , 解决购物中心数据孤岛的问题 , 打破过去的购物中心内部数据局限、IT局限、业务局限 , 实现各部门业务数据融通 , 助力购物中心打造标准统一、融会贯通、资产化、服务化、闭环自优化的智能数据体系 , 以驱动创新 , 让数据为购物中心的运营管理创造更大的价值 。
数据只是开始
变现才是运营的核心

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语道 , 阿里巴巴高级业务发展专家
新零售的本质是用数据打造平台 , 用平台衍生数据智能 , 用数据智能编织态势感知的网 , 最后用这张网来反哺传统商业地产 。
高德、移动服务商等外部客流数据与AI识别等IoT数据感知硬件的场内客流数据相结合 , 通过多维度数据智能清洗算法 , 获取购物中心场内精准、真实的业务数据 , 并通过业务中台 , 实现购物中心各业务数据和场内管理数据的在线化沉淀 。 从价格与频次、拉新与转化、关联关系、关注、坪效、品质等购物中心运营属性维度进行全面分析 , 帮助购物中心进行科学化商业业态组合 。 再结合营销拓客、智慧支付、智能招商........等技术的升华都将为购物中心数据智能化变革赋能 。
阿里云已实现完成Link Platform、 Link Develop、Link Market三大物联网云平台联动 。 依托阿里巴巴生态能力 , 阿里云IoT在云端打造的三大物联网平台 , 构筑了一个“云上闭环” , 开发者利用Link Platform上的基础能力 , 在Link Develop上完成一站式开发 , 并在Link Market上沉淀为产品和解决方案进行交易 , 形成一个从开发到应用的完整闭环 。 未来将持续打造云管边端一体化平台服务能力 , 与鹰云智能一起深度构建购物中心数据智能运营生态 。

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【阿里云|鹰云智能携手阿里云主办“智慧商业”讲堂,探讨商圈智慧商业未来】当信息科技进入万物互联时代后 , 千亿设备互联所产生海量数据 , 厘清数据 , 挖掘价值显得尤为重要 , 鹰云智能系统深度结合阿里云技术打通了购物中心云、管、边、端全链路边界 , 接入、数据挖掘和数据分析应用上的技术优势以及AI能力 , 让购物中心在站在时代变革的最前端 。

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