随着互联网电商的发展，颠覆了人们的传统消费方式，线下消费品零售受到了一定的冲击，根据国家公布的相关数据显示，目前线上消费行为在总体消费中所占的比例仍不足20%，而线下消费每年平均能够占到80%左右的份额。同时，在人工智能趋势，无人值守零售店、智能营销等应用技术逐步完善下，线下零售商超已在悄然变革。

智慧商超发展的机遇与挑战

炫生活智慧商超大数据解决方案

帮助商超企业聚合支付、聚合用户、聚合数据，同时利用大数据、人工智能等技术搜集和分析会员发生的消费及行为，打通会员体系和营销体系，形成会员的全方位的画像标签与营销策略，为商家提供会员洞察、会员决策、会员智能营销等大数据服务，提升线下门店的服务水平与产品质量，提升用户的体验。

炫生活智慧商超大数据解决方案核心要点如下：

1、基于数据领域最主流的三大开源基础技术架构Hadoop、Spark以及Storm，构建高效弹性的大数据分析中心架构。满足批量数据存储与计算处理、实时数据在线存储与计算处理为一体的大数据分析平台要求，实现高并发、高可用的大数据离线与实时计算架构，同时具备可靠性、易用性、安全性、开放性等一系列的特点。

2、聚合支付、聚合用户、聚合数据。聚合用户信息、商品信息、用户消费信息、用户行为信息等结构化、半结构化及非结构化的海量用户数据，形成大数据数据资产，为形成会员的全方位的画像标签与营销策略，为商家提供会员洞察、会员决策、会员智能营销等大数据服务奠定了基础。

3、会员画像标签体系的构建。对会员的基础资料、消费能力、行为偏好、购物偏好、客户服务、算法挖掘等进行归纳、分析和推理，最终提炼出的定性描述（如：重要价值会员、重要发展会员、重要挽留会员等）。

4、基于会员画像标签体系的精准营销应用。精准营销的目标：为商家找到合适的会员，为会员找到合适的商家。基于会员画像标签体系功能，通过不断完善精准匹配过程，逐步实现精准营销的自动化、智能化。

5、营销效果评估与分析。效果评估与分析包括：营销前、营销中和营销后。评估方法包括前后比较法、投入产出比较法、沙盘推演法等。同时注意设置评估与分析的周期，保证效果评估与分析的合理。 最后通过营销效果，提高转化，找寻优质资源，调整营销投放策略， 提高转化与ROI，形成全方位的营销流程闭环。