零售品牌入驻商场分析
-购物中心整体、分楼层客流评估 -购物中心客群分析、契合度分析 -商圈能级评估（客流辐射范围） -购物倾向分析，消费潜力分析
点位特征数据分析
-区域位置分析：POI类型 -区域到访/常驻人群分析：人群规模，人群特征 -人群行为分析：搜索、兴趣偏好 -区域竞品分析：竞品商圈，竞品客群
- 业务挑战和趋势
- 方案架构
- 方案详细介绍
- 方案优势
- 咨询服务
业务挑战和趋势
巡店体验差
连锁门店遍布全国各地，传统巡店方案耗时耗力，各区域视频数据无法联网汇聚、业务部门无法统一调度，巡店体验较差。
管理效率难以提升
依靠人力巡店效率低、不及时、成本较高，需要借助AI、自动化巡店等手段对门店进行数字化升级，以提高管理效率、降低运营成本。
数据割裂严重
零售企业普遍面临运营数据和行为数据割裂的问题，企业难以利用数据精准决策，对门店业务提升的指导性较低。
改造升级成本高
对门店进行数字化升级所需费用较高，且在升级中经常面临门店内数据无法全部上云、设备无法利旧等难点。
解决方案架构
围绕品牌商、零售商、消费者等参与主体及零售产业链条，构建数据打通、场景贯通、深度触达的智慧零售体系。借助AI和大数据等技术，以线上线下整合的数据平台为基础，实现全生命周期的用户统一服务，满足智能选址、智能营销、智能客服、智能门店等场景需求。
方案介绍
智能选址
智能门店
低代码开发
智慧营销
方案优势
消费者流量获取
在买方市场获取消费流量困难的压力下，提供线上线下的流量打通、个性化商品推荐及精准广告营销等，以技术手段助力更有针对性的消费流量获取。
重塑消费者体验
在语音语义、NLP等AI技术的加持下，智慧客服、精准营销、无人零售等均为消费者的体验重塑提供了价值和想象空间，有效提升消费者购物体验、促进复购。
挖掘消费者价值
对于零售企业及品牌商已经获取或触达的消费流量，支持价值的深度挖掘、提高转化率。如在线下场景洞察消费者在不同店铺的消费关系，进行联动营销和交叉销售，以及线上场景进行的流量运营、社群营销等。