TraxRetail重塑中国全场景零售AI市场，十年磨一剑
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治大国如烹小鲜 ， 零售帝国有多复杂 ， 货架端的数据就有多庞大 。
无论是基于浅层次的排面盘点、陈列数据 ， 还是基于深层次的用户购买习惯、消费洞察 ， 货架数据在以最客观的形式还原市场原本的样貌 。
然而 ， 大多数的零售品牌饱受稽核人力有效管理和市场费用精准投放之苦 ， 既没有一站式的零售数据管理工具 ， 也不敢轻易改变基于真实货架的一线稽核方式 。
现在 ， 科技手段推动零售进程 ， 新的解决方案应运而生 。 当传统的人工数据收集方式走向窘境 ， 取而代之的是科技赋能、更轻量化、适用性更强的Trax全场景零售AI 。
零售大数据的未来：是全面化还是精细化？
2020年第一季度 ， 消费者在购买渠道和品类上都有明显转移 。 小业态零售店得益于距离近 ， 便利性 ， 产品组合丰富 ， 实现了逆势增长 。 基于疫情出现的新需求 ， 新场景 ， 优先购买品类正在催生新的生活方式 。
面对不断下沉的零售渠道与不断创新的零售场景 ， 中国实体零售市场以兼容并包的态度追赶着数字化的步伐 。 如今 ， 以数字化打通产销一体者有之 ， 全面倚靠人力者有之 ， 新入局者有之 ， 百年企业者有之 。
线上零售崛起推动了实体零售市场数字化进程 。 但不论是对老牌玩家还是新入局者来说 ， 线下渠道仍然非常重要 ， 货架端数据都是一个劲敌：要么是难以收集 ， 要么是难以利用 。 直面消费者的第一线却往往只能知其表无可知其里 ， 零售执行也因此无法获得有效监督 。
在面对大型卖场数量不足1% ， 超过68%的传统食杂店 ， 28%的小型超市和日用品店在支撑着中国零售市场的运转的独特零售环境下 ， 零售品牌商想要从根源追踪市场变化 ， 改善消费者体验 ， 就需要深入到零售场景之中 ， 精细化市场洞察 ， 抓住隐匿在货架庞大数据中的细枝末节 。
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横亘在所有品牌商面前的问题 ， 依然是零售大数据的未来—究竟该如何做到既全面洞察 ， 又能精细入微？
答案在此：Trax全场景零售AI！
行一步思百步 ， 要想能因地制宜的为企业提供合适的解决方案 ， 就要能更深刻的洞察市场 。
Trax基于10年为全球Top消费品客户和零售商成功的服务经验 ， 面对中国广阔的下沉市场及复杂多变的零售场景 ， 独家推出“全场景零售AI” ， 以全新的应用角度将零售AI市场分为5个维度-全渠道、全品类、全情景、全手段、全洞察 ， 以灵活机动的方式来对中国实体零售AI市场实现全覆盖 。
Trax通过将数字化稽核场景扩充到除了现代渠道的标准化陈列场景外的大量货架混陈等非常规场景 ， 如此才能真正为中国市场实现有所需 ， 有所取 。
▼全渠道▼
现代渠道-商超 ， 便利店
传统渠道-食杂店 ， 餐饮店
特别渠道-夜店 ， 汗点场所 ， 畅饮场所 ， 自动售货机
【TraxRetail重塑中国全场景零售AI市场，十年磨一剑】专业渠道-药店 ， 母婴连锁 ， 美妆店 ， 独立门店
▼全品类▼
啤酒 ， 饮料 ， 食品 ， 日化
母婴 ， OTC ， 洋酒 ， 3C ， 家装
▼全情景▼
主货架 ， 端架 ， 冰柜/热饮柜
堆头 ， 挂条 ， 箱堆 ， 展示架
▼全手段▼
手机APP ， 货架摄像头 ， 机器人
▼全洞察▼
基本洞察-排面 ， 分销 ， 缺货 ， 货架占有率 ， 陈列数量 ， 陈列份额
深度洞察-POSM ， 品类促销 ， 货架长度 ， 地堆面积 ， 品牌分区 ， 层数 ， 价格阶梯 ， 货架位置
特殊洞察-竞品监测 ， 新品上市
通过分解不同零售场景和关键识别要素 ， 零售企业可以以组合的方式灵活优选数据采集方式和洞察维度 。
例如针对现代渠道的主货架排面、分销、POSM表现、竞品监测 ， 可以通过业代使用Trax手机APP进行快速拍照核验；或是针对传统食杂店冰柜、箱堆 ， 通过Trax覆盖全国的众包人员对SKU排面、冰柜纯净度、箱堆SKU和数量、陈列规范等进行快速核查 。
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