数据中台，将在线化数据转化为智能化数据，那么，如何激活数据的商业价值，数据如何在业务领域应用，从而推动企业业务新的增长呢？

我们按领域列举了数据在业务层面的一些智能应用：

一、营销域智能

智能营销的一般流程是基于运营目标定场景、定商品或服务、找人群、制定具体营销执行方案，其中最关键的因素是精准的消费者洞察。以下为几个营销域智能应用的例子。

黄金购买时间：基于大数据算法精准预测顾客购买时间，有效提升活动ROI。

会员健康模型：基于多维数据，结合大数据算法，精准洞察会员所处生命阶段及流失概率，助益品牌掌握整体会员健康结构的动态变化，并针对不同阶段人群采用对应的运营策略，以最大化会员终生价值。

DMP精准营销：融合多源外部三方数据进行精准广告策略投放，促进公域向私域的有效转化。

二、商品域智能

当下消费者呈现出需求个性化、碎片化的特点，他们在消费商品或服务时更关注内容创新、服务体验，因此，如何让商品在满足消费者需求的同时提升动销、降低库存，成为摆在品牌方面前的首要问题。我们可以在选品组货、关联分析、个性化推荐上做一些尝试。

选品组货：基于人—货关系匹配辅助门店选品铺货策略，优化门店商品结构，为零售商提供精细化的品类管理能力，有效提升商品动销。

关联分析：通过关联分析发现群体购买习惯的内在共性，支持品牌商品促销组合、商品优惠组合搭售策略，提升客单连带率。

个性化推荐：基于用户订单交易及行为数据洞察，通过深度学习算法构建用户与商品的“千人千面”个性化推荐，提升用户体验及销售转化。

三、门店域智能

门店域智能围绕门店运营、销售、管理等业务环节为不同角色提供数据决策能力，从而提升门店的运营管理效率。以下为几个门店域智能应用的例子。

门店销量预测：基于门店相关数据，结合销量预测算法模型，对门店未来销量进行预测，从而指导品牌开关店策略及补货策略，提升门店销售管理效能。

标杆门店画像：多维度构建门店效能评估指标体系，并进一步通过算法模型建立标杆门店群体，进行针对性运营目标管理，达到系统性地优化门店运营管理。

门店智能导购：赋能门店运营管理，提供员工赋能、商品运营、社群运营、员工激励、数据运营等能力，实现对门店导购的数据化、智能化管理及赋能，提升门店的运营效率。

四、渠道域智能

渠道域智能是面向渠道经销商客户的洞察决策。通过数据赋能，为经销商改善生意，从而提升品牌的影响力，同时提升品牌商对经销商的风控识别及合作能力，实现双赢。以下为几个渠道域智能应用的例子。

经销商生意参谋：面向经销商生意经营管理的全过程，通过生意参谋提供汇总全盘生意标准化、规范化的多维度经营数据，提升品牌商管理营销策略及进行精细化管理的能力，帮扶经销商改善各项生意指标，实现营销政策落地。

经销商画像：全面多维度对经销商能力进行直观的画像洞察与对比，基于经销商画像体系构建信用评估能力，提升对经销商履约信用风险及价值的识别能力。

经销商生命周期运营：围绕与经销商的合作过程划分不同生命阶段，并为不同阶段提供针对性的业务运营，提升经销商活跃度及贡献度，实现价值最大化。

五、物流供应链域智能

物流供应链域智能主要从成本和效率两大目标出发，优化供应链各环节的响应效率，保障终端渠道的现货供应，降低缺货率。同时， 将供应链各环节库存控制在适量水平，进而加快资金周转。以下为几个物流供应链域智能应用的例子。

智能配补调：基于大数据算法，结合全局库存和动态库存控制，支撑全渠道业务运营，智能预测商品销量，指导后端供应链各环节的配货、补货、调拨，保障终端渠道商品的销量运转。

订单执行监控预警：实时监控订单从下单到交付的全生命周期执行过程，预警异常，并推送给指派的人，由其跟进处理。避免因供应链执行不到位而出现渠道或门店断货，进而导致销售损失。

供应链物流能力指标体系：建构从人、财、物、企多维度的供应链物流能力指标体系，并与监控预警形成闭环，提高执行效率，确保销量收入，降低供应成本。

六、服务域智能

服务域智能主要围绕客户服务中的问答、质检、舆情和预测等业务场景，通过大数据、AI、IoT等先进技术，转变服务方式，实现客户服务的降本增效。以下为几个服务域智能应用的例子。

问答机器人：基于自然语言处理（NLP）相关技术，机器人可理解用户意图、需求及情感，利用多轮对话及智能化任务处理能力，为用户提供智能化客户服务及创新体验，提升企业客户服务效率，降低客户服务成本。

智能质检：根据语音、文本、图片、表情和视频等相关会话数据，通过智能质检模型和算法，可实现全量会话数据质检，监测客服服务质量和水平，提升质检效率，告别2%～5%人工抽检的传统质检模式。

服务舆情：通过会话数据、评价数据、服务调研数据和服务互动数据挖掘分析，借助服务舆情模型为企业提供品牌口碑监测、产品质量监测、服务质量监测和新客户需求挖掘，促进企业客户服务水平提升、产品生产调优，并为企业开展相关创新提供决策支持。

服务预测：智能客户服务与IoT相关技术和场景融合，帮助企业为客户提供基于产品生命周期的产品性能监测、产品故障预警等智能客户服务预测，并提供服务解决方案，将客户服务由被动服务变为主动服务，从而提升企业客户服务满意度和品牌美誉度。