?提到新零售，你的第一印象是什么纲岭？

早上吃飯抹竹，煎餅果子可以手機(jī)支付了；

中午休息止潮，外賣來(lái)得越來(lái)越快了窃判；

加班的晚上，發(fā)現(xiàn)去年剛裝的無(wú)人貨架喇闸，今年因?yàn)殇N售量太低而拆掉了袄琳；

回家的路上，一窩蜂建起的無(wú)人便利店落滿灰了燃乍；

躺沙發(fā)上刷刷手機(jī)唆樊，猜你喜歡，似乎已經(jīng)比伴侶更合心意了刻蟹；

不知什么時(shí)候開始逗旁，親人租賃也成為一種產(chǎn)品了；

人造節(jié)日越來(lái)越多了舆瘪，雙11也開始走向線下了片效；

當(dāng)年神仙打架散下來(lái)的補(bǔ)貼红伦，算算也還得差不多了。

互聯(lián)網(wǎng)公司淀衣、咨詢公司昙读、甚至傳統(tǒng)軟件公司都在談新零售和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，模式之紛繁舌缤，鏈條之廣袤箕戳，史無(wú)前例——似乎不談?wù)劻髁孔儸F(xiàn)某残，不說(shuō)說(shuō)幾個(gè)O国撵，不把人從業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中消滅，不燒燒錢看個(gè)熱鬧玻墅，都不好意思說(shuō)自己是零售從業(yè)者了介牙。

粉絲經(jīng)濟(jì)也好，O2O也好澳厢，無(wú)人也好环础，補(bǔ)貼也好，都只是零售行業(yè)中似新而不算新的手段剩拢，并不構(gòu)成新商業(yè)模式——沃爾瑪在二十世紀(jì)七十年代就推出了電話訂貨线得，門店送貨。然而今天卷土重來(lái)的這場(chǎng)零售變革似乎并未轉(zhuǎn)瞬即逝徐伐。眼前的“新零售”贯钩，它究竟“新”在何處？能帶來(lái)什么樣的企業(yè)價(jià)值办素？如何為企業(yè)賦能角雷？未來(lái)潛力在哪里？今天我們一起通過(guò)真實(shí)案例性穿，來(lái)看看這場(chǎng)熱鬧背后勺三，到底是“無(wú)法阻擋”，還是“無(wú)能為力”需曾。

這一輪新零售的契機(jī)在于數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施能力大幅提升

其“新”體現(xiàn)于人的比特化吗坚、貨的產(chǎn)銷化、場(chǎng)的無(wú)界化

在零售行業(yè)呆万，企業(yè)和消費(fèi)者求變的渴望存在已久商源。企業(yè)有營(yíng)銷預(yù)算，逐漸不知道花在哪里才有回報(bào)桑嘶；消費(fèi)者要求更高炊汹，不像上一輩那樣認(rèn)為消費(fèi)能滿足溫飽就好。然而真正讓這一輪零售變革無(wú)法阻擋的逃顶，是技術(shù)的發(fā)展讨便，是數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施能力的大幅提升充甚。

隨著數(shù)據(jù)采集方式的豐富，數(shù)據(jù)的維度也愈發(fā)飽滿起來(lái)霸褒。從前我們只能對(duì)發(fā)生交易的顧客進(jìn)行分析伴找，而現(xiàn)在已經(jīng)能通過(guò)線上埋點(diǎn)、線下WIFI探針废菱、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)技矮、移動(dòng)支付、位置服務(wù)對(duì)交易前各個(gè)“場(chǎng)”在不同階段的交互行為進(jìn)行分析殊轴，形成POS前洞察衰倦。表面形式上的花樣翻新治標(biāo)不治本，真正的變革是建立在行為的數(shù)字化及數(shù)據(jù)資產(chǎn)的積累基礎(chǔ)之上的旁理。企業(yè)可以通過(guò)設(shè)置場(chǎng)景樊零、增強(qiáng)與既有顧客和潛在顧客的互動(dòng)來(lái)豐富數(shù)據(jù)資產(chǎn)∧跷模互動(dòng)越多驻襟，就越有可能產(chǎn)生更深度的交流，留下更多“痕跡”芋哭，讓企業(yè)為顧客提供更貼心的服務(wù)沉衣。

新零售的“新”，歸根結(jié)底依然圍繞三個(gè)核心元素——人减牺、貨豌习、場(chǎng)，具體體現(xiàn)為人的比特化烹植、貨的產(chǎn)銷化斑鸦、場(chǎng)的無(wú)界化。

1草雕、人的比特化——行為更加清晰巷屿，人群范圍擴(kuò)大

比特化就是通過(guò)數(shù)字化，以最小的單元墩虹，對(duì)人的特征及行為進(jìn)行記錄和傳載嘱巾。

從前企業(yè)只能對(duì)自有會(huì)員的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如今在RFM+模型和CLV+模型中诫钓，我們加入交互行為和場(chǎng)的數(shù)據(jù)旬昭，讓既有顧客行為更加清晰，將顧客人群的范圍擴(kuò)大菌湃。當(dāng)我們說(shuō)高價(jià)值顧客的時(shí)候问拘，會(huì)多思考一層——以哪個(gè)渠道？是購(gòu)買金額最高的顧客？是利潤(rùn)最高的顧客骤坐？還是傳播力最強(qiáng)的平民KOL绪杏？同樣是新客戶期，到底是有活躍到訪但沒有發(fā)生購(gòu)買的顧客纽绍，還是根本沒有到訪行為的顧客蕾久？此外，通過(guò)一三方數(shù)據(jù)相結(jié)合的數(shù)據(jù)挖掘拌夏，我們能夠客觀洞察顧客在品牌外的價(jià)值主張僧著，投其所好，并且在第三方池觸及潛在顧客群障簿。

了解顧客后的下一步是什么盹愚？殺熟嗎？當(dāng)然不是卷谈。對(duì)顧客的運(yùn)營(yíng)要堅(jiān)持利他原則杯拐，一切從顧客的角度出發(fā)霞篡。

在與某零售企業(yè)合作中世蔗，我們結(jié)合一三方數(shù)據(jù)，探索注冊(cè)未購(gòu)買顧客和活躍顧客的APP行為習(xí)慣偏好朗兵、品類偏好污淋、客單價(jià)分布、購(gòu)買時(shí)間分布余掖，設(shè)計(jì)恰當(dāng)?shù)耐茝V品類寸爆，利用品牌自身線下流量規(guī)模與第三方置換異業(yè)權(quán)益。在這場(chǎng)活動(dòng)中盐欺，品牌擺脫了傳統(tǒng)的積分換購(gòu)和特殊折扣等影響毛利的減法行為赁豆，而采用降維打法巧妙避開價(jià)格戰(zhàn)，顧客以遠(yuǎn)低于市面上的價(jià)格獲得心儀的權(quán)益冗美，創(chuàng)造商家與顧客共同獲益的雙贏生態(tài)模式魔种，首次活動(dòng)便創(chuàng)造20%的銷售增量，經(jīng)過(guò)迭代之后更是創(chuàng)造了200%的銷售增量粉洼。

2节预、貨的產(chǎn)銷化——人貨交互可見，銷售即是生產(chǎn)

顧客付款之前的行為是可洞察的属韧，最早從線上開始——通過(guò)線上埋點(diǎn)安拟，品牌能夠分析出哪些顧客加了購(gòu)物車但是沒有購(gòu)買，瀏覽了A商品的顧客又看了哪些其它商品宵喂。隨著物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展糠赦，線下的人貨交互行為洞察，也成為可能。人貨交互的可見讓貨品的設(shè)計(jì)拙泽、生產(chǎn)及陳列不再由品牌自己決定唆铐，而是讓顧客也能夠參與其中，產(chǎn)銷者的概念由此而生奔滑。

90后乃至00后新生代的一人經(jīng)濟(jì)艾岂、共享經(jīng)濟(jì)、KOL經(jīng)濟(jì)朋其、情緒態(tài)度消費(fèi)王浴、去中心化消費(fèi)，對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)梅猿、生產(chǎn)氓辣、互動(dòng)觸點(diǎn)、傳播方式產(chǎn)生了摧枯拉朽般的顛覆袱蚓。這一代消費(fèi)者已經(jīng)不再滿足于坐等“貨”被品牌生產(chǎn)出來(lái)——從江小白的用戶生成內(nèi)容到肯德基的點(diǎn)歌服務(wù)钞啸，無(wú)不體現(xiàn)了消費(fèi)者對(duì)影響產(chǎn)品和服務(wù)的熱情。

3喇潘、場(chǎng)的無(wú)界化——交易交互無(wú)界体斩，虛擬場(chǎng)域概念

場(chǎng)的無(wú)界化的第一層意義是，OMO?融合帶來(lái)了觸點(diǎn)爭(zhēng)奪的白熱化颖低。有人說(shuō)OMO是線上線下導(dǎo)流絮吵，事實(shí)上OMO不是企業(yè)在自己的主場(chǎng)導(dǎo)流，而是到顧客的戰(zhàn)場(chǎng)去——畢竟坐在自家花園里靠品牌影響力等顧客上門的日子已經(jīng)過(guò)去了忱屑。交易交互的場(chǎng)已經(jīng)無(wú)界蹬敲，今天是王者，明天可能是吃雞莺戒，今天是游戲伴嗡，明天可能是短視頻；目前从铲，許多消費(fèi)者在本地生活圈服務(wù)平臺(tái)的年消費(fèi)瘪校，甚至比第三方電商加起來(lái)還多。哪里有流量食店，哪里都可以做生意渣淤。去年九月份的時(shí)候，四個(gè)星期之內(nèi)吉嫩，市場(chǎng)上出現(xiàn)了七款吃雞游戲价认，從王者榮耀7000萬(wàn)的日活里面，生生撬出了4000萬(wàn)的活躍用戶自娩。如果有客觀的數(shù)據(jù)支撐你看準(zhǔn)這樣一個(gè)流量去經(jīng)營(yíng)用踩，就能實(shí)現(xiàn)一輪收割渠退。

流量場(chǎng)不斷快速更換的局面已經(jīng)超出了單純依賴經(jīng)驗(yàn)的判斷已經(jīng)無(wú)法應(yīng)對(duì)不斷快速切換的流量場(chǎng)。這迫使企業(yè)要借助數(shù)據(jù)脐彩，用更客觀敏捷的方式判斷碎乃，跟上節(jié)奏，捕捉管理適合自己的觸點(diǎn)惠奸。

場(chǎng)的無(wú)界化的另一層含義是梅誓，場(chǎng)域概念的虛擬化。如今的實(shí)體店佛南，是門店梗掰，是展室，也是倉(cāng)庫(kù)嗅回。企業(yè)可以利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)創(chuàng)造虛擬場(chǎng)及穗，或以前置倉(cāng)覆蓋消費(fèi)者所在的生活圈服務(wù)。兩者都需要考慮坪效設(shè)計(jì)品類绵载，例如生鮮類值得前置埂陆，但洗衣液也許就要多加考慮。

新零售對(duì)企業(yè)的價(jià)值——通過(guò)業(yè)務(wù)標(biāo)簽化娃豹、流程自動(dòng)化焚虱、分析模型化、應(yīng)用場(chǎng)景化實(shí)現(xiàn)效率和收益的平衡和共進(jìn)培愁。

傳統(tǒng)企業(yè)往往緊盯投資回報(bào)率或直接收入著摔，而在目前的商業(yè)條件下，零售企業(yè)可以通過(guò)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的商業(yè)價(jià)值更廣定续，包括效率和收益兩個(gè)維度。

1禾锤、效率的提升

提到新零售對(duì)效率的提升私股，也許你的第一個(gè)反應(yīng)是“無(wú)人”。無(wú)人技術(shù)的發(fā)展是人工智能的一大步恩掷，但為了無(wú)人而無(wú)人倡鲸，和把顧客在線上線下間無(wú)意義驅(qū)趕的O2O一樣，只是新零售的偽創(chuàng)新黄娘。新零售對(duì)效率的提升應(yīng)該體現(xiàn)在企業(yè)的整個(gè)運(yùn)行鏈路當(dāng)中峭状，通過(guò)業(yè)務(wù)標(biāo)簽化、流程自動(dòng)化和分析模型化逼争，減少跳入跳出時(shí)間和重復(fù)工作量优床，最終實(shí)現(xiàn)決策數(shù)字化。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的建設(shè)誓焦、數(shù)字化平臺(tái)的建設(shè)胆敞、數(shù)字化決策能力的建設(shè)，都是效率提升的基礎(chǔ)。

在與某服裝企業(yè)的合作中移层，我們?cè)谒接谢疍MP平臺(tái)中進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)積累仍翰，根據(jù)屬性、行為观话、既有標(biāo)簽構(gòu)建一予借、二、三方標(biāo)簽频蛔，并在基礎(chǔ)標(biāo)簽之上蕾羊，構(gòu)建自定義標(biāo)簽、算法標(biāo)簽帽驯、聚合標(biāo)簽龟再，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)標(biāo)簽化；之后將標(biāo)簽部署在平臺(tái)上尼变，并與營(yíng)銷投放平臺(tái)全面打通利凑，在一個(gè)生態(tài)中完成人群篩選調(diào)用、投放嫌术、數(shù)據(jù)回流哀澈、追蹤的全鏈路，實(shí)現(xiàn)一站式營(yíng)銷流程自動(dòng)化度气。在每次營(yíng)銷活動(dòng)之后割按，該企業(yè)根據(jù)回流數(shù)據(jù)分析結(jié)果、顧客價(jià)值及生命周期變化磷籍，判斷人群標(biāo)簽有效性适荣，固化成自定義標(biāo)簽，后續(xù)即可一鍵調(diào)用院领，避免重復(fù)工作量弛矛。標(biāo)簽式人群篩選及放大，顛覆了以往數(shù)據(jù)庫(kù)撈人的模式比然，節(jié)約營(yíng)運(yùn)時(shí)間75%以上丈氓，提高企業(yè)敏捷應(yīng)對(duì)能力。

在零售選址方面强法，企業(yè)可以通過(guò)實(shí)時(shí)客流熱力万俗，直觀了解城市主商區(qū)、次級(jí)商區(qū)饮怯、輻射商區(qū)覆蓋域闰歪；在客流熱力基礎(chǔ)上疊加自有門店、競(jìng)品門店硕淑、增益品牌信息课竣，尋找空缺覆蓋片區(qū)嘉赎；結(jié)合對(duì)目標(biāo)選址行政區(qū)、目標(biāo)營(yíng)業(yè)時(shí)段的選擇于樟，采用5C選址方法做多因素綜合評(píng)分公条；在優(yōu)選片區(qū)中選定精確店址并繼續(xù)深化選址研究，利用步行等時(shí)圈更科學(xué)劃定局部商圈迂曲，快速獲得多址終選的決策依據(jù)靶橱。

值得強(qiáng)調(diào)的是，如今的數(shù)據(jù)分析對(duì)象早已不僅僅局限于數(shù)字路捧，還包括圖像关霸、語(yǔ)音、文本杰扫、社交關(guān)系等队寇。我們緊抓這一浪潮，與某輿情公司合作章姓，嘗試分析多個(gè)歷史網(wǎng)紅產(chǎn)品的雙微傳播路徑佳遣，聚焦核心傳播節(jié)點(diǎn)和脈絡(luò)，設(shè)定自由度和凝固度閾值凡伊，在發(fā)酵期以矢量定位網(wǎng)紅食品新詞零渐，并追蹤其后續(xù)聲量，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)紅食品系忙，及時(shí)量產(chǎn)诵盼。該分析創(chuàng)造了新的業(yè)務(wù)細(xì)分產(chǎn)品，將過(guò)去的人為搜索和預(yù)測(cè)自動(dòng)化银还，大大提高網(wǎng)紅食品識(shí)別的時(shí)間和財(cái)務(wù)效率风宁，及時(shí)捕捉市場(chǎng)熱情。

2见剩、收益的提升

分析對(duì)收益的提升往往建立在效率提升的基礎(chǔ)之上杀糯，通過(guò)應(yīng)用場(chǎng)景化實(shí)現(xiàn)，體現(xiàn)于會(huì)員結(jié)構(gòu)優(yōu)化苍苞、銷售增長(zhǎng)和成本下降。

某零售企業(yè)利用其會(huì)員線下POI數(shù)據(jù)狼纬、APP數(shù)據(jù)和WIFI數(shù)據(jù)羹呵，打造定制化標(biāo)簽，在未購(gòu)買咖啡的會(huì)員當(dāng)中篩選出潛在咖啡客進(jìn)行分群疗琉、分時(shí)冈欢、分文案投放，總體響應(yīng)率比盲投提高約120%盈简。同時(shí)凑耻，通過(guò)分析識(shí)別長(zhǎng)距離通勤人群等響應(yīng)率為歷史響應(yīng)率3.5倍的超高質(zhì)量咖啡潛客群太示，日后可以作為種子進(jìn)一步通過(guò)在第三方人群池進(jìn)行放大、LBS或微生態(tài)拉新香浩，實(shí)現(xiàn)低成本咖啡新客規(guī)睦噻停化獲取。響應(yīng)率提升帶來(lái)的銷售增長(zhǎng)和營(yíng)銷成本的節(jié)約可以反哺邻吭，為顧客帶來(lái)更好的產(chǎn)品餐弱。

傳播行為數(shù)據(jù)的可獲取性，讓零售企業(yè)可以通過(guò)最小可行化產(chǎn)品（MVP）測(cè)試囱晴，對(duì)權(quán)益膏蚓、渠道、媒介畸写、人群參數(shù)等進(jìn)行效果回收迭代驮瞧，減少時(shí)間及財(cái)務(wù)浪費(fèi)。迭代不僅僅是為了找到對(duì)的方向枯芬，還包括找到該繞開的錯(cuò)誤论笔。國(guó)內(nèi)當(dāng)前注冊(cè)在案的網(wǎng)紅120萬(wàn)個(gè)，去年下半年破停，企業(yè)就已經(jīng)可以以小時(shí)為單位來(lái)數(shù)字化展現(xiàn)網(wǎng)紅的效果翅楼；人工智能已經(jīng)能夠自動(dòng)化生成千人千面的素材——人跟品牌之間的交互節(jié)奏極快，規(guī)模極大真慢，成本極低毅臊，因此與其讓運(yùn)營(yíng)方、設(shè)計(jì)師絞盡腦汁猜幾百萬(wàn)用戶怎么想黑界，不如讓幾百萬(wàn)人來(lái)投票管嬉。新辦法層出不窮，今天最有效的方式是“裂變紅包”朗鸠，明天可能就是“邀請(qǐng)得券”蚯撩，所謂方法論不是一兩個(gè)金點(diǎn)子，而是一套敏捷的發(fā)現(xiàn)烛占、驗(yàn)證胎挎、推廣新技巧的機(jī)制，在找準(zhǔn)現(xiàn)金牛的同時(shí)忆家，也做好彎道超車的準(zhǔn)備犹菇。?

在線下營(yíng)銷活動(dòng)期間，某品牌業(yè)利用DID雙重差分模型分析活動(dòng)中的顯著指標(biāo)芽卿，設(shè)定核心KPI揭芍，為導(dǎo)購(gòu)行為提供科學(xué)指導(dǎo)；利用隨機(jī)森林聚類和分類模型判斷影響人群是否購(gòu)買及購(gòu)買金額的因子變量卸例，指導(dǎo)后續(xù)人群篩選称杨。此舉顛覆了以往對(duì)管理經(jīng)驗(yàn)和傳統(tǒng)認(rèn)知的過(guò)度依賴肌毅，大幅提高決策客觀性，縮短人群及店鋪篩選時(shí)間姑原，降低人員培訓(xùn)成本悬而。

3、新零售的賦能——自動(dòng)化洞察降低數(shù)據(jù)科學(xué)門檻

目前页衙，大量零售企業(yè)依然缺乏針對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的整合方式摊滔，錯(cuò)失了人群、商品店乐、價(jià)格艰躺、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、周邊環(huán)境眨八、交通狀況腺兴、店面屬性等元素中蘊(yùn)藏的大量尚未被完全解讀的商業(yè)機(jī)會(huì)。

數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)為零售企業(yè)賦予基礎(chǔ)數(shù)據(jù)科學(xué)能力廉侧，讓其能夠首先在數(shù)據(jù)目錄中將散亂的數(shù)據(jù)整理出結(jié)構(gòu)和組合页响，之后在數(shù)據(jù)工廠中按照?qǐng)鼍盎蝽?xiàng)目目標(biāo)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理段誊、建模闰蚕，輸出數(shù)據(jù)集至數(shù)據(jù)目錄或建模結(jié)果，在數(shù)據(jù)報(bào)表中實(shí)現(xiàn)可視化连舍，最后在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)沉淀没陡。

4、新零售的未來(lái)潛能

新零售是“無(wú)法阻擋”的索赏。其在“人”和“場(chǎng)”方面的能力已經(jīng)形成盼玄，并將隨著數(shù)據(jù)采集硬件的發(fā)展、數(shù)據(jù)捕捉與應(yīng)用場(chǎng)景的豐富而逐漸增強(qiáng)潜腻。隨著這一代消費(fèi)者生活方式的改變埃儿，在“貨”方面將涌現(xiàn)出更多類型的實(shí)物、虛擬物和服務(wù)作為產(chǎn)品出售融涣；生產(chǎn)速度和個(gè)性化程度童番，都將超越當(dāng)前的初級(jí)柔性供應(yīng)鏈，在生產(chǎn)端3D打印技術(shù)的升級(jí)中實(shí)現(xiàn)突破威鹿。

此外妓盲，在人員賦能方面，目前數(shù)據(jù)科學(xué)的自動(dòng)化仍然處于組件單一自動(dòng)化的早期階段专普。特征工程之前的步驟，依然主要由人工完成弹沽，尚未形成“策略庫(kù)”檀夹。特征工程筋粗、模型選型、評(píng)估的單一組件自動(dòng)化可以實(shí)現(xiàn)炸渡。后期迭代優(yōu)化部分娜亿，能自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)模型的選擇和調(diào)參，但建模部分依然需要大量人工干預(yù)蚌堵。打破這一壁壘之后买决，自動(dòng)化數(shù)據(jù)科學(xué)將真正實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的賦能——降低工具門檻、人才門檻和預(yù)算門檻吼畏。更多小品牌也能受益于大數(shù)據(jù)和人工智能手段督赤，大型企業(yè)和中小企業(yè)間的基建差距將縮小，中小企業(yè)將有更多機(jī)會(huì)跑出泻蚊，競(jìng)爭(zhēng)也將更為激烈躲舌。

新零售中的大數(shù)據(jù)和人工智能，作為底層建筑或者基礎(chǔ)設(shè)施在升級(jí)改造產(chǎn)業(yè)性雄，也有其“無(wú)能為力”之處没卸。在定位其價(jià)值時(shí)，管理者應(yīng)該接受其帶來(lái)的洞察有其概率性和量化的不確定性秒旋，是決策的輔助者而非替代者约计。

看似普適的理論往往價(jià)值有限，只有那些敢于下水迁筛，拿到分析洞察之后擁抱實(shí)驗(yàn)文化的挖掘者煤蚌，才會(huì)切實(shí)嘗到數(shù)據(jù)帶來(lái)的甜頭。新零售也不是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的專屬瑰煎，所有的傳統(tǒng)行業(yè)铺然，都值得用互聯(lián)網(wǎng)思維再思考一次，否則就會(huì)像大潤(rùn)發(fā)董事黃明端所言——“我贏了所有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手酒甸，卻輸給了時(shí)代”魄健。

TalkingData集合數(shù)據(jù)、產(chǎn)品和咨詢的全域服務(wù)插勤，擁有多年零售龍頭企業(yè)合作實(shí)施落地經(jīng)驗(yàn)沽瘦，愿以企業(yè)價(jià)值為終極目標(biāo)，攜手企業(yè)以效率數(shù)字化為起點(diǎn)农尖，提升橫縱向生態(tài)聚合析恋、業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)能力、平臺(tái)支撐能力與商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式盛卡，以效益數(shù)字化為節(jié)點(diǎn)助隧，全面提升數(shù)字化能力，穩(wěn)固提高產(chǎn)出價(jià)值滑沧。