大数据背景下F5未来商店的营销策划.docx

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1、大数据背景下F5未来商店的营销策划内 容 摘 要大数据简单来说是一种海量的数据，并且具有种类多、规模大、生成速度快和密度低的特点。然而，在现代的社会里，实体店经营逐渐没落，新零售通过运用大数据、人工智能等先进技术手段、对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造、进而重塑业态结构与生态圈。大数据的重要性越来越能体现出来，深入调查大数据在“F5未来商店”的应用情况，分析大数据运用于“F5未来商店”所面临的困难，大数据在“F5未来商店”运用所取得的成绩，进而将提出大数据运用于“F5未来商店”改进建议。关键词：大数据；新零售；营销策划IMarketing plan of F5 future store

2、under the background of big data AbstractBig data-in short, is a huge amount of data, and has the characteristics of many types, large scale, fast generation speed and low density. However, in modern society, the operation of physical stores is gradually declining. New retail uses advanced technolog

3、y such as big data and artificial intelligence to upgrade the production, distribution and sales process of goods, thereby reshaping the format structure and ecosystem. The importance of big data can be more and more manifested. In-depth investigation of the application of big data in the “F5 future

4、 store”, analysis of the difficulties faced by big data in “F5 future store”, big data application in F5 future store The results achieved will further put forward big data for F5 Future Store improvement suggestions.Key Words: Big Data; New retail; Marketing PlanningII目 录内 容 摘 要IAbstractII第一章 绪 论1（

5、一）大数据的定义1（二）大数据的特点11.数据量大12.数据价值密度低13.数据处理速度快2（三）大数据核心技术21.数据采集22.数据挖掘23.数据可视化2（四）大数据在营销中的应用2第二章 “F5未来商店”的现状4（一）“F5未来商店”产生的背景41.科技创新42.行业需要43.零售方式的变革4（二）“F5未来商店”的营销特色51.渠道一体化52.经营数字化53.卖场智能化5（三）“F5未来商店”的经营模式6第三章 “F5未来商店”营销存在的问题7（一）技术与成本7（二）价格体系混乱7（三）互动场景化创新不足7（四）用户局限性8第四章 “F5未来商店”的营销策略9（一）构建消费场景提高消费

6、体验9（二）“F5未来商店”的数据精准定价9（三）构建良好的一体化渠道10（四）增加设备功能10第五章 结论与展望11（一）结论11（二）展望11参考文献12致 谢13第一章 绪 论（一）大数据的定义社会进步，传统的数据处理系统无法满足当下庞大数据的需求，因此庞大数据统称为大数据。大数据受到时间、能力、处理系统等因素影响，甚至数据的大小已经超过十兆字节，对于技术方面有绝对的要求，往往采用计算机作为基础工具，在计算机中进行统计、对比，获得相应数据分类，通常云计算平台、数据库是大数据常用的储存系统。大数据的准确性及客观性能影响统计大结果，大数据统计下的结论通常备用为商业上的决策依据。这次以大数据为

7、核心的智能革命也不例外，其催生了新的思维模式和商业模式。11计算社区联盟发表了报告“Big data computing: Creating revolutionary breakthroughs in commerce,science,and society”证明，大数据的需求，向数据处理领域提出更高的要求。由此可见，我认为大数据的出现并非是偶然，正是因为有这样的研究背景下才能衍生出大数据以此来为人们服务。Science推出专刊“Dealing with Data”，主要围绕科学研究中大数据的问题展开讨论，以此说明大数据对于科学研究的重要性。同年，全球知名咨询公司麦肯锡在海量数据，创新、竞争

8、和提高生成率的下一个新领域的研究报告表示，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素，对于海量数据的运用将预示新一波的生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。13世界各地的专业人士都表明大数据的重要性，并且将会渗透到人们的生活。（二）大数据的特点1.数据量大当前互联网的快速发展，人类要获取数据的方式相对比之前容易，人们生活水平的不断提升，互联网开始成为了人们日常生活中必不可少的部分，所以在这种趋势下，互联网的用户群，不管是个人还是企业也都在不断的扩张，而在这之前，想要获得数据都需要寻找专门的机构来对其进行调查、取样。现在随着互联网的发展，数据分享、获取的逐渐变得简单了。因此数据量

9、会非常庞大。大数据的特点之一，容量大，数据量大。百度导航每天向用户提供超过1.5PB的数据，可是，当前人类所有的印刷资料数据量仅200PB。2.数据价值密度低传统数据在结构方面有较高的要求，传统数据在应用时需要充分考虑数据的信息，但是大数据数据价值密度较低，传输时更多会保留数据原有的情况，不会进行抽象的数据整理，较为直观的呈现到用户的面前。通过更少的采样和抽象，您可以查看所有数据，所有细节并分析更多信息。9但是，有很多毫无意义的信息，即使是错误信息，与特定应用程序相比，大数据关注的非结构化数据的价值密度也相对较低。3.数据处理速度快数据具有流动性，它在互联网中是不断变化流通的，这种数据会的价值

10、会随着时间的流逝而不断下降，如果不对其数据针对性的进行有效处理，那么将完全失去它的价值，它便会成为没有意义的数据而存在。所以，大数据大多数情况下在瞬间形成结果后，就应该立刻对其进行快速的实时处理，这样才不会导致其数据在形成结果后无效和过时。同时这也是大数据和传统数据在技术上的主要差别之一。（三）大数据核心技术1.数据采集数据采集等范围比较广，比如传感器、智能设备；离线系统、网络平台等。数据类型多种多样，比如结构化、半结构化、非结构化。海量数据分别如下：RFID数据，传感器数据，用户行为数据，社交网络交互数据和移动网络数据。102.数据挖掘大数据中的数据并非传统数据形式呈现，有用的信息或知识会被

11、以模糊、随意、不完全的数据中挖掘出来。数据挖掘可以通过各种分析工具用以在庞大的数据量中发现数据与模型之间的关系，在这过程中以此作为依据为模型和关系提出预测。1因此，人们通过挖掘数据，通过 整理和分析数据，最终达到预测某个领域发展方向，最终做出决策。Fayyad等人设计的多处理阶段模型是目前广为接受的一种处理模型。3.数据可视化数据可视化的主要目的是通过图形方式清晰有效地交流和传达信息，有效地交流思想和概念需要多种美学形状和功能的组合，并且在视觉上传达关键方面和功能可以提供对稀疏和复杂数据集的深刻见解。为了清晰有效地传递信息，数据可视化使用统计图形、图表、信息图表和其他工具。可以使用点、线或条对

12、数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。2 数据的可视化有助于用户充分利用数据进行推理，从而将复杂的数据以简单有用的方式呈现。通常人们采用计算机生产的图像方式获取数据，进而转化为知识；人类将带宽作为数据的描绘，让不同领域的数据以大型抽象的方式出现。（四）大数据在营销中的应用大数据的存在还在多方面辅助销售，它不仅可以将潜在客户的质量进行一定程度的提升，并且在销售机会数据上也能保证其质量，将目标客户人群定位更加精准。除此以外，还在区域规划、盈利率上也有一定的积极影响。在帮助销售以外，大数据在市场营销中也有着不可忽视的重要作用。转换率策略的提供，销售前景预测，收入数据的增长等，还有一个至关重要的

13、作用，那就是大数据还能帮助企业判断销售周期，并确定分析出这个期间中最有效的内容数据，并在客户关系管理系统上也有一定帮忙改进的作用。如果大数据基于云计算的企业软件服务至上，那么他还能给企业提供获取成本的降低及客户终身价值的相关信息。这些相关数据的提供对一个企业经营云服务来说，是不可忽视的。很多大公司在大数据的辅助下核心业务效率也从以前的缓慢的局势在向上不断提升，基于大数据的帮助下还将其商业模式进行了不断的创新与拓展。在某些市场中，数字平台的网络效应已经远远占据了领先的位置。这些公司聘请了专业的团队，在这些问题中都有资深的专业人士来进行处理，除此以外，还在积极的开辟其他行业的道路。这些公司通过大数

14、据的体量和数据来不断开展新的业务，这些业务的拓展在无形中潜移默化的打破了传统行业的分割界限。数字原生代公司能基于数据分析来将其系统进行建立，但是老牌公司并没有其优势所以想要适应现在的时代趋势需要耗费大量的时间和精力。部分公司选择在技术领域进行大量金钱的投入，但仍因为自身的组织结构的阻碍，而并没有将这笔资金进行充分的利用。同时也有很多公司将精力放在了人才的挖掘上，只有将业务模式升级并且在内部组织结构上进行正确的调整才能得到数据分析结果的喜悦。公司的核心策略愿景( core strategic vision )中首先必须将数据和分析纳入，之后还应该将业务流程在进行开发的同时将其功能构建，这个流程中

15、包括数据基础设施的完善及人才储备挖掘。并不是将强大的技术系统和现有的业务流畅上进行叠加就能完成的事情。必须要从各个方面来共同转换，这样才能将其数据和分析的全部潜力充分的激发出来。MGI2011年报告中提到的愿景并未实现的原因正是因为老公司在改造时面临的或大或小的挑战。企业经营目标是通过较少的成本创造最大的价值，超大型数字平台能及时把控买卖家。大数据有助于企业将服务和产品用户做到细化，从而提高市场转换率。6大数据对生产力有一定积极大作用，但是也存在一些不足。大数据以科学技术大方式完成人类无法完成大某些计算，统计、对比，这意味着某些领域的人员需求减少。7大数据提高数据收集和分析的能力，能够有效利用

16、这些能力的企业将能够创造巨大的价值和差异化，而其余企业则将发现自己越来越处于劣势。大数据的巨量信息。大数据观点大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速得到有真价值信息的技术，解决大数据问题的核心是大数据。F5未来商店是一家利用机器自动化结合算法替代人工的24小时机器人便利店。这里无需服务员，所有烹饪、冲调饮品、取货、结算、库存盘点、清洁工作均由机器自动完成。未来零售与餐饮的商业空间，重构人与商品的连接场景。414第二章 “F5未来商店”的现状（一）“F5未来商店”产生的背景1.科技创新未来商店的兴起背后有多种驱动力。最重要的是零售业的背景，在线流量已饱和，劳动力成本却在上升。同时，科学技

17、术是未来商店的硬件基础，随着大数据、人工智能的深入发展，促使电子支付方式的普及，这些因素为未来商店提供了落实的基础。另外，随着智能设备终端的逐步普及，诸如4G，5G，WIFI等技术不断突破，并且由于移动支付习惯的发展，支付宝和微信已成为主流的移动支付方式之一，中国正在逐步进入“无现金社会”。由此产生的用户群是未来无人零售的未来可持续发展的引擎。发展动力在线交通饱和，人工成本上升和技术进步正在推动无人驾驶的零售业发展。2.行业需要截止2019年底，我国社会消费品零售总额超过四十万亿元，同比增长8%。从总额和增长率可以看出消费品市场为无人零售模式提供了市场的基础。未来商店的核心消费群体是年轻人，未

18、来商店采用较新的购物体验模式，这样子的模式对于敢于尝试新鲜事物的年轻人有一定的吸引力。但是，尽管传统的零售和电子商务由于流量红利而逐渐丧失，但总体市场仍在增长，而在线流量增长显着放缓，客户获取成本逐渐增加转换很紧急。离线流量再次引起了人们的关注，并已成为初创品牌和巨额资本的战场。办公货架，自助售货机和无人便利店等附近入口是所有用户的战场。另外，从我国人口结构发现，虽然我国人口庞大，但是老龄化趋势严重，劳动力和租金的上升，导致商店运营成本增加，利润减少，无人商店的模式得到更多人的关注。3.零售方式的变革当前的零售市场已经是具有分层利基市场的个性化市场。 这种市场结构与过去的一般市场结构完全不同。

19、“F5未来商店”的推出是零售方式的改革下的产物，目前零售业的主要消费群体是八零后和九零后，其可以围绕这群体需求制定全新的零售模式。年轻人生活节奏较快，日常工作压力大较大，基本没有过多时间关注生活，因此他们对于购物或饮食都追求便捷，因此无人销售模式更适合选择简单，比如可以将海鲜、品质化、小包装一顿吃完、更多的成品和半成品，营销手段社群化、DIY，满足到店、到家不同需求。其零售手法重构了新的零售价值观，让零售企业意识到零售业不仅仅只满足于物质上的需求，还可以满足客户上精神的需求，所以说“F5未来商店的零售方式是属于零售业的一场变革。”（二）“F5未来商店”的营销特色1.渠道一体化对于电商，线上线下

20、并非单独存在，两者是可以充分结合，将未来商店模式与电子商务相结合，可以全方位、全时段、全渠道地满足顾客的消费需求。“F5未来商店”的渠道一体化零售战略是一项系统工程，其中：第一针对顾客购物的方式可以020的方式，向顾客提供便捷的线上购物方式，满足顾客坐在家就可以获得产品的需求；第二种，线上线主一体化解决方案，这样子可以减少未来商店存货方面的压力，可以与电商合作，从而降低成本提供利润。渠道一体化，是未来商店发展的趋势，两者融合着技术、文化等多方面。2.经营数字化随着大数据的开发与利用，企业可以为用户提供定制化产品和服务，满足其个性化需求，因为有数据和销量支持，产销将实现一体化。通过全触点采集、分

21、析及应用客户数据，零售企业实现数字化转型，大数据已经成为企业参与市场竞争的重要战略资源。7通过人工的智能计算，“F5未来商店”每天准时把当天店铺的经营状况、活动效果、热销商品、会员复购等关键数据自动推送到门店老板手机，店铺老板可以随时随地查看，更加合理化地分配时间，决策更高效，告别过去繁复的日常管理，以此大大提升决策效率。并且借助多维度的营业分析，门店可以实现预测及预售商品，及对营销活动的有效评估，让精准的营销和服务变成现实。“F5未来商店”根据大数据中的优势，对数据进行收集和整理，从而制定较为完整的消费者数据分析，未来商店结合大数据的分析结果可以提高服务的质量、明确消费者需求，从而减少不必要

22、的成本。比如，大数据可以只能分析未来商店某个区域的消费群体，消费结构，从而分析该区域的消费者需求，最终制定较为符合的营销模式，加强消费者的粘性，挖掘更多的顾客。传统的数据整理，简单靠个人对现场的了解，进行人为经验上的分析，效率较低，决策并不能完整的满足企业的发展需求。数字管理结合大数据进行系统的分析，能为未来商店提供更加精准的分析结果。3.卖场智能化目前市面上的无人超市解决方案中，一类采用的是 App 扫码的方式，用户通过 App 扫描商品的二维码，然后加入购物车进行结算。还有一类是 Amazon Go 的解决方案，涉及到更多、更复杂的技术和算法，诸如计算机视觉、深度学习算法、RFID、图像分

23、析和感测融合等。“F5未来商店”所采用的方式正是前者。（三）“F5未来商店”的经营模式“F5未来商店”属于全自动销售购物体验方式，买卖货物、热食品、处理食品残余都是自动化、无人模式，而这样的做法是结合了传统商店和自动售货机之间的一种模式。销售层面。当消费者进入“F5未来商店”时，仅看到是用于点餐取货的窗口和方便就座食用的吧台。商店的另一侧是一个超大的显示屏，上面有受欢迎的商品，上面显示了价格和二维码。随着监控系统的完善，也为未来商店提供硬件基础，商店店铺全程监控，能实时监控店铺的情况。在购物方面，下佛诶中可以通过触屏来进行产品的选购，或者通过二维码以手机方式进行选购，未来商店的支付方式采用电子

24、支付模式，没有现金交易。生产层面。“F5未来商店”的所有原材料都是经过通过了国家严格食品规定的厂家直送，并致力为广大消费者选择优质、天然、健康的食品及食品原料，力求消费者吃得安心与健康。其次，机器可以用蒸汽、水煮、微波三种工艺，加工放置在05度冷库中的保鲜食品，即点即做。如此一来，可以让消费者吃到各种口味的食品，并且让消费者吃到最新鲜、热腾腾的食品。管理层面。F5未来商店的自身定位，是利用机器自动化结合算法替代人工的24小时智能无人便利店。无需服务员，所有烹饪、冲调饮品、取货、结算、库存盘点、清洁工作均由机器自动完成。因此，在管理人员方面大大降低了相比正常超市的人员需求。并且，“F5未来商店”

25、通过设备自研自产，将每家店的成本控制在18万左右。好的门店回本周期达到3个月，平均回本周期在10-15个月之间。第三章 “F5未来商店”营销存在的问题（一）技术与成本“F5未来商店”通常包括产品销售、冰箱、熟食、饮品制作等设备。“F5未来商店”是无人销售模式，店铺内所有销售都需要消费者自行操作，这样子的模式对于技术方面有绝对的要求。F5未来商店的主要方式是一物一码，商品和AI视觉，通过一物一码的方式落实商品的支付问题，但是AI视觉对于识物能力有一定的要求，需要解决商品的识别，还需要对人进行识别，完成交易。比如，顾客将产品放入口袋然后走出商店，商店并没有接收到产品需求信息，从而无法提供对人的识别

26、，导致无法收取商品费用。“F5未来商店”实行无人管控，减少人工成本，但是技术、管理方面的成本较高，并且部分技术仍然存在不足。比如RFID 标签无法识别条形码不清晰的产品。或者识别错误标签信息，造成价格系统错乱的情况，给消费者带来经济损失。未来商店利用大数据、云计算的前提收集消费者的信息，偏好信息，通过计算机统计出适合消费者的需求，未来商店利用系统提供的信息，进行产品的推荐。科学技术的进行，但是却存在消费者隐私无法获得保护的隐患。当前我国隐私方面仍然存在一定的滞后，不法分子乘虚而入盗取消费者私人信息。当店内同时出现较多消费者， 未来商店无法及时识别消费者，导致识别错误的问题，造成顾客经济损失或不

27、好的购物体验。未来商店，的核心技术成本较高，虽然节约人工成本，但是监控系统的维修方面仍然是一笔不少的开支。（二）价格体系混乱“F5未来商店”的商业模式中，其商品的价格相比于线上更加昂贵；因为当线上平台与线下平台上的商品价格相同时，线上销售没有竞争优势，但是如果“F5未来商店”降低价格并保持优势，则价格体系必然引起混乱。线上和线下之间的价格差异延长了消费者的决策时间，削弱了消费者的冲动，因此而降低了消费和转化率，并阻碍了“F5未来商店”的创新和发展。5 （三） 互动场景化创新不足对于传统的实体零售商店来说，“F5未来商店”的消费场景化应当才是发展所需的重点。因为目前“F5未来商店”都尚未采取以互

28、动场景化来促进商店消费，主要体现在：第一，主要依靠线下良好实体零售位置的资源，但缺乏利用这些资源的意图和能力，因此造成资源浪费；第二，将商店的主要精力仅放在满足消费者的物质需求上3，并没有专注于满足消费者精神层面的能力；第三，商店与消费者的还没充分的互动起来，活跃消费者。（四） 用户局限性当下绝大多数的“F5未来商店”的购物过程与手机有非常大的关系，因此在用户方面有一定的局限性。对于老人和小孩反而是一种限制，依然拿前面提到“F5未来商店”的举例，这家商店独特地使用机器自动化结合算法技术来优化购物体验，只需要用手机对相应的商品购物车进行二维码结算，即可获得商品，不过当代的小孩和老人还有着相当一大

29、部分的没有拥有智能手机，所以“F5未来商店”所满足的客户群体相比传统商店来说还有所差距。第四章 “F5未来商店”的营销策略现今的“F5未来商店”相比于之前虽说是呈现一个下降的趋势，但是我认为“F5未来商店”不仅仅只是一种潮流，随着潮流的更新换代而没落，更是一种新型的生活方式，令我们的生活迈向新的道路。因此，我对现今的“F5未来商店”提出了几点改善的意见。（一）构建消费场景提高消费体验通过搭配智能科技的手段，让消费者拥有全新的消费体验，并提供更大的消费环境，促使人与人之间的互动及交流。为了加强“F5未来商店”消费体验，因此需要利用大数据构建消费场景一体化，以此提升与顾客之间的互动与交流，并采取多

30、渠道的合作来提升消费服务体验。最后，依靠大数据来实现服务之间的一致性以满足消费者需求强调消费者的心理和情感满意度以及基本的消费者需求消费者服务体验，足以有效地改善和增加消费者的韧性。1提供这样的一个场所，可以重视顾客的体验化，能够使顾客拥有不同的产品接触点，让其拥有沉浸于购物的感觉，提升购物消费的愉悦程度。无人超市的新颖在于智能化，要想吸引消费者就要为他们提供体验式服务，优化消费体验。如何增加智能服务系统，完善智能服务体系是无人超市运营中需要思考的问题。无人超市可以通过大数据记忆按照偏好为消费者在手机上提供商品位置指引，也可以购置一些机器人使消费者通过手机操作店内机器人拣货，到店自提选购商品，

31、增强乐趣及智能化体验，让消费者感受到区别于传统购物的便捷，这将进一步增强无人超市在商超领域的竞争力。（二）“F5未来商店”的数据精准定价在“F5未来商店”的发展过程中，其中会产生大量的顾客数据，通过加强对这些数据的挖掘与利用，“F5未来商店”可以马上找到数据内有用的信息，促进新的零售营销的有效实施。数据挖掘只能从个性化标签系统和顾客分类中执行。根据现有的消费者数据，通过面向消费者的目标标签。现在标签系统主要分为属性标签系统和行动标签系统。属性标签系统主要参照消费者的基本信息，包括消费者的姓名、性别、年龄、联系人信息等。行动标签系统主要是挖掘消费者的消费记录（例如消费者的购买），分析产品类型和购

32、买间隔等数据的挖掘和分析。1顾客的分类主要基于顾客的基本标签，对顾客的信息进行分类，形成完整的顾客分类系统。因此，企业可以根据客户的实际情况调整产品的销售模式，产品可以满足大多数消费者的需求，促进产品的销售增加。 倾听数据。设置最合适的定价的挑战并非来自数据（公司已经拥有巨大的数据宝库），而是来自对于数据的分析。自动化。自动化系统可以识别狭窄的产品细分，决定是什么因素驱动了每一个细分的的价值，并匹配历史交易数据。积极的绩效管理。为了提高企业的绩效管理，企业需要通过设定有用的目标来支持销售人员。精准市场定位，未来商店采用云计算对市场的定位做到精准，获得较好的经济效益以及社会效益。在大数据环境下，

33、对消费者的消费行为进行精准的衡量和分析，并建立起相应的数据体系，通过大数据技术的分析确定精准消费者，并通过市场的测试判断验证市场定位的精准性。未来商店对消费者进行分析、判断时，通过未来商店中的客户关系管理系统所记录的消费者基本信息、历史消费记录、收货地址等信息以此来判断消费者的年龄、工作的性质、文化程度、经济状况等进行精准的市场定位，为不同的消费者提供不同的营销服务，提供更精准的商品信息与服务信息。（三）构建良好的一体化渠道首先，与原材料供应方签订长期供应合同，以减少价格波动，来降低企业采购成本，其次对生产上的一些高耗能、低效率、污染重的落后设备进行有计划地淘汰，同时引进相应的低耗能、高效率、

34、无污染的设备。提供一支技术优秀的设备检修与保养队伍，并引进一些实用的高新科技，利用高新科技生产出优质产品，并促进机器的整体效率提高。一是无人超市作为超市的一种形式，往往与周边的超市产生激烈竞争关系。 且生活用品以及常用物品往往价格又十分透明，所差无几。常用走量的商品可以参考精品超市的定价策略，再根据自身超市供 货商价格进行调整。二是超市作为便民单位尽可能扩展配送业务，提升服务半径与服务特色，快速建立起固定消费群体。三是 运用互联网+的优越性选取一种支付方式进行深度合作，引入折扣推广、优惠券机制、分享有礼等活动。（四）增加设备功能对设备系统增加家庭群组功能，录入家庭成员人像信息，通过人像识别技术

35、来进行家庭账户的实时扣费，即便没有拥有手机或者忘记带手机的人也能进行实时扣费。针对未来商店用户存在局限性问题，可以增加功能，建立AI人脸识别档案系统，通过监控对每个消费者进行面相的信息采集，将每个消费者的人脸生成人脸纹的方式储存。当系统识别人脸信息，然后进行面脸编码和面纹编码的方式进行配对，及时识别出消费者，从而提供更为清晰的商品推荐。提高未来商店在大数据方面的技术能力，从而提高交易过程的识别能力，降低顾客不好的体验感，提高顾客购物体验感，从而吸引更多的人群到未来商店进行消费。对于未来商店而言，最好的广告是曾经消费的用户，通过口语相传的方式，结合互联网时代下的体验经济，消费者在不同的软件中进行

36、体验分享，有助于激发不同的消费群体加入未来商店购物。第五章 结论与展望（一）结论“F5未来商店”除了一定程度上节约人力成本，更大意义是将线下场景数字化、提升运营效率、实现精准营销等，并通过提供更便捷的购买方式提升用户体验。在零售行业中，“坪效”通常用作零售企业经营成效的指标，这种测量方法是单方面的。 如果单位面积所创造的销售额很高，而支付的人力、租金、后台成本很高时，这样的坪效是无意义效的。（二）展望大数据智能时代为促进新零售业的模式，未来商店是新零售业的发展新模式，但是其中存在不少的不足，比如技术、模式等。但是随着人们生活节奏的加快，便捷、简单的模式仍然是当下年轻人热衷。因此，通过无人设备提

37、供“标准化商品简单服务”将会是线下零售新趋势。互联网不再处于用户暴增的状态，未来商店并不是降低人力成本提高营业收入的主要目的，未来商店要把“超市”的线下消费群体转换为线上消费群体，提供线下线上的一体化，提升用户购物体验，刺激用户消费。尽管“F5未来商店”购物体验有其弊端，但这并不是致命的，与采用RFID +机器视觉的无人超市相比，“F5未来商店”的位置倾向于取代人力，因此对小型企业具有吸引力，在同一领域的商店体验也没有做到很好的情况下，“F5未来商店”有机会取得先发优势。参考文献1姜文秀.大数据在新零售中的应用J.信息与电脑(理论版),2017(21):124-126.2吴浩.大数据在新零售中

38、的应用及价值解读J.信息与电脑(理论版),2018(16):123-124.3洪涛.“无人超市”是智能商店革命的创新J.上海商业(理论版),2017(11):31-34.4张培培,谢宏武.无人超市的发展和研究J.中外企业家,2018(29):141-142.5张旭,鲍琴文,徐嘉婧.无人超市的现状与发展趋势探索以武汉市“京东X”为例J.现代商业,2019(12):10-11.6张晓东.大数据时代下新零售发展前瞻J.商业经济研究,2018(13):23-25.7黄升民,刘珊.“大数据”背景下营销体系的解构与重构J.现代传播(中国传媒大学学报),2012,34(11):13-20.8张仪,姚亚男.京

39、东无人超市存在的问题及改进策略探析J.中国市场,2018(29):172-173.9张媛媛.人工智能背景下实体“新零售”创新转型研究以阿里无人超市为例J.山西农经,2019(03):13-14.10Marr, Bernard. Big Data in Practice (How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results) | Walmart: How Big Data is Used to Drive Supermarket PerformanceJ. 2016, 10.10

40、02/9781119278825:5-10.11李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域大数据的研究现状与科学思考J.战略与决策研究，2012（27）:647-65712王波，吴子玉.大数据时代精准营销模式研究J.博士硕士论坛，2013（5）：14-1613邬贺铨.大数据时代的机遇与挑战J.科技与教育，2013（4）:47-49致 谢本文是在李润发老师的精心指导下完成的。论文从选题到完成的整个过程中，得到了李润发老师的热情帮助和精心指导。李润发老师严谨的治学态度、渊博的专业知识、敏锐的学术眼光、精益求精的精神给我留下了深刻的印象，并对我的学习和工作产生极大地促进作用。在

41、论文完成之际，我要感谢李润发老师对我在四年学习和生活中的关心和教诲，特向李润发老师表示深深的敬意和感谢！在此，还要感谢余晓勤、周桂凤等老师在四年的学习中给我的帮助和支持。他们所讲授的品牌管理、商务应用文写作等课程给我思想的启迪，从他们所讲授的课程中我学到了广告策略设计和媒体分析的方法，这些方法在我研究的过程中发挥了巨大的作用，使我能够顺利完成课题的研究和论文的写作。衷心感谢苏晖杰、关振杰给予的帮助！同时我还要感谢梁文磊、何浩威无微不至的关怀！感谢刘国炳老师、林霞老师等所有任课老师的精心授业和教辅人员的辛勤工作！本文在写作过程中参考了大量的文献资料，主要文献资料已开列出来，本文的有些句子或段落引自这些参考文献。在此向所有的作者表示深深的感谢！课题在研究过程中开展了一些调查活动，其中部分调查活动是由我的朋友协助完成，在此对我的朋友以及接受了课题调查的所有公司和消费者一并表示感谢！