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“人—货—场”是零售中重要的三要素#xff0c;我们一直在追求#xff0c;将零售中的人、货、场进行数字化并在云端进行整合#xff0c;形成属于我们自己的云平台。
随着互联网技术为信息提供的便利#xff0c;消费者的集体力量正在逐渐形成一股强大的反向…场与人的关系
“人—货—场”是零售中重要的三要素我们一直在追求将零售中的人、货、场进行数字化并在云端进行整合形成属于我们自己的云平台。
随着互联网技术为信息提供的便利消费者的集体力量正在逐渐形成一股强大的反向推动力在零售商的“场”中起到十分重要的推动作用。
过往的传统模式下绝大多数的零售商们会通过强化自己的营销方式用以吸引消费者的注意力促成消费者的消费行为。伴随着“消费降级”使用这种方式已经很难吸引消费者。
现如今消费者的消费行为往往会以自身真实的体验为中心寻找满足自身定制化需求的商品更加能吸引消费者进行购买。
场与人的关系从原本单向的“场”对人的“消费吸引”逐渐演变成现在的双向需求升级。 互动消费
在零售1.0时代信息的传递渠道相对较少零售商占据主导地位消费者处于被动接受的角色。产品方面零售商之间产品没有特别大的差别也不具备多样性。
显然零售商在消费者需求方面并没有倾注太多的精力。
在零售2.0时代消费者的可选性逐渐变多了起来消费者的个性化需求开始有所显露。应对这种变化零售商需要在选品之前把握市场需求避免与真正的市场需求脱节。同时消费者开始且能够将自己对产品的体验、需求、建议等反馈给零售商反馈意见可作为零售商持续产品改革的依据进而推出更符合消费者需求的产品。
受到互联网发展的影响信息传递更加便捷消费者可以在互联网平台查询各类信息这也促使了零售3.0时代的到来。消费者开始有更加个性化需求深度的互动参与反向的体现了消费者的创造价值。
如今很多零售商引入“互动消费”的模式在吸引消费者的同时允许消费者发挥自己的创新思维根据自己的实际需求提出产品建议。 GaussDB助力消费逻辑重构
消费逻辑重构
1、消费群体的重构
伴随着移动互联网的发展原本的消费中时间与空间的限制开始逐渐失效消费群体的消费行为开始向移动化、碎片化、场景化的方向演变。
消费群体的重构的一大重要表现为消费群体的精众化细分。即放弃通过地理、人口特征进行群体分类转变为通过兴趣图谱重构新的消费群体。
对于零售商而言消费群体身上所拥有的标签相较于其拥有的存款更加重要。此外高频出没的消费场景也成为零售商需要把握的内容。
2、商品价值重构
信息渠道的不断丰富消费者不再被动地接受信息主动反馈对产品建议、需求。
零售商开始借助多种社会化的媒介平台与消费者进行持续的、深度的、有效的沟通围绕消费者实现商品价值的重构。
商品价值开始由消费者与零售商共同定义以便满足消费者的多层次、定制化需求。
3、商品生命周期重构
随着快速时尚的商品越来越受消费者的青睐商品生命周期也在潜移默化的发生着改变。
消费者对快时尚的追求要求商品的创新必须更快于是商品的更新迭代速度需要紧跟消费者的脚步才能优先被消费者选择。
商品生命周期的重构让零售商跳出原本的商品创新逻辑思维在速度和时尚性等多方面下功夫在最佳的时机将商品推向市场吸引消费者的目光。
消费逻辑数据化
我们收集到的消费者兴趣图谱、商品建议和商品反馈等信息数据存储在我们的大数据平台上便于我们后续的数据挖掘等操作。
这是一项十分庞大且复杂的数据对数据库的要求很高。
相较于本地数据库我们更倾向选择有超强能力且成本更低的云数据库。
在寻找的过程中华为云GaussDB进入我的视野。
为何钟情GaussDB
GaussDB的应用场景
在了解GaussDB时我首先查看GaussDB的应用场景两个应用场景两段描述文字简直像是量身为我们的业务打造的一般十分贴合我们的需求。 GaussDB的产品优势
除了对于业务场景需要安全也是我们最看重的因素之一。GaussDB拥有超高的的商业数据库安全特性同时服务化能力也十分全面基本满足我们所有的日常工作需要。 多样化连接方式
GaussDB提供使用内网、公网和数据管理服务的连接方式。 连接实例
根据我们的安全需要选择“内网连接”的方式连接实例。
接入之前先简单介绍一下我们的大数据平台和数据处理与存储。
大数据平台
简单绘制了一下我们的大数据平台从前台到中间的核心系统的数据流向如下图 数据处理与存储
在进行数据存入数据库之前我们会先简单处理一下数据。
已本地商品文件入库为例
com.cz.comment.GoodManage
public class GoodManagepublic static void main(String[] args) {MySOLConfigmysqlConfig new MySOLConfig();Properties connectionProperties mysqlConfig.getMySOLProp();String url connectionProperties.get(url) ;SparkConf conf new SparkConf0).setAppName(XinLingShou).setMaster(local[8]);JavaSparkContext sc new avaSparkContext(conf);SOLContextsqlContext new SOLContext(sc);SparkSession spark SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate();// 商品本地文件String csvInput data/good.csv;// 写入的数据内容JavaRDDStringgoodData sc.textFile(csvInput);JavaRDDCommentBeancommentBeanJavaRDD goodData.map(new FunctionString,CommentBean(){Overridepublic CommentBean call(String line) throws Exception {CommentBeancommentBean new CommentBean();Stringl[] splited line.split( );if (splited.length 3) {commentBean.setld(splitedr[0]);commentBean.setGood_id(splitedr[1]);commentBean.setGood_id(splitedr[2]);}return commentBean;}});Dataset commentGd salContext.createDataFrame(commentBeanJavaRDD,CommentBean.class):System.out.println(商品数量: commentGd.count());sc.close();}
通过内网连接实例
通过内网连接实例官网提供了详细的文档《通过内网连接实例》。
其中需要额外注意几点。
1、客户端工具包相对位置为解压后位置
实际位置可能与案例提供的有出入以实际解压位置为准。
cd /tmp/tools/GaussDB_driver/Centralized/Euler2.5_X86_64/
cp GaussDB-Kernel_VxxxRxxxCxx_EULER_64bit_Gsql.tar.gz /tmp/tools
2、需要连接的数据库名称
postgres为需要连接的数据库名称如果是分布式实例10.0.0.0为CN的IP地址如果是主备版实例10.0.0.0则为主DN的IP地址root为登录数据库的用户名8000为分布式版CN或主备版DN的默认端口号。
gsql -d postgres -h 10.0.0.0 -U root -p 8000
Password for user root: 总结
新零售时代场与人的关系从原本单向的“场”对人的“消费吸引”逐渐演变成现在的双向需求升级。
需求升级在零售3.0时代中尤为显著消费者开始有更加个性化需求深度的互动参与反向的体现了消费者的创造价值。
消费者创造价值的模式即“互动消费”的模式引发了消费逻辑的重构。
想要满足重构之后的消费逻辑数据化需求我们决定选择云数据库——华为云GaussDB。之所以选择GaussDB主要是它提供的业务场景、产品优势对我们的业务契合度非常高。
所以我们选择华为云GaussDB帮助重构新零售中的消费逻辑升级所带来的数据化的业务需要。
未来我准备继续摸索华为云GaussDB的更多场景化实践。 作者非职业「传道授业解惑」的开发者叶一一 简介「趣学前端」、「CSS畅想」系列作者华夏美食、国漫、古风重度爱好者刑侦、无限流小说初级玩家。 如果看完文章有所收获欢迎点赞 | 收藏⭐️ | 留言。
