智慧商场大数据系统规划及建设研究--以XX商场为例
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-22页 |
1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
1.2 国内外研究动态 | 第13-15页 |
1.2.1 国外研究动态 | 第13-14页 |
1.2.2 国内研究动态 | 第14-15页 |
1.3 相关理论 | 第15-20页 |
1.3.1 新零售 | 第15页 |
1.3.2 企业系统规划法 | 第15-16页 |
1.3.3 大数据 | 第16-18页 |
1.3.4 智慧商场 | 第18-20页 |
1.4 研究内容和框架 | 第20-22页 |
1.4.1 研究内容 | 第20-21页 |
1.4.2 研究框架 | 第21-22页 |
第二章 零售业的发展概况及智慧商场的形成 | 第22-27页 |
2.1 零售业的四次变革 | 第22-24页 |
2.1.1 百货商店的诞生 | 第22页 |
2.1.2 超级市场的诞生 | 第22-23页 |
2.1.3 连锁商店的兴起 | 第23页 |
2.1.4 信息技术孵化零售业 | 第23-24页 |
2.2 生产变革的原因与方向 | 第24-25页 |
2.2.1 零售生命周期理论 | 第24-25页 |
2.2.2 辩证发展理论 | 第25页 |
2.3 智慧商场的形成 | 第25-26页 |
2.4 小结 | 第26-27页 |
第三章 XX智慧商场的概况及问题分析 | 第27-37页 |
3.1 项目概况 | 第27-29页 |
3.2 项目运管管理内容 | 第29-30页 |
3.2.1 基本功能 | 第29页 |
3.2.2 涵盖内容 | 第29-30页 |
3.3 智慧商场各部门日常运营管理关键指标 | 第30-32页 |
3.3.1 租赁部 | 第30-31页 |
3.3.2 营销部 | 第31页 |
3.3.3 物业部 | 第31页 |
3.3.4 财务部 | 第31页 |
3.3.5 行政人事部 | 第31-32页 |
3.3.6 营运部 | 第32页 |
3.4 XX智慧商场目前存在的问题 | 第32-33页 |
3.4.1 PR推广活动效果难以评估 | 第32页 |
3.4.2 顾客画像不够精准 | 第32页 |
3.4.3 “信息孤岛”依然存在 | 第32-33页 |
3.4.4 缺乏突发事件历史管理 | 第33页 |
3.4.5 品牌关联分析能力较弱 | 第33页 |
3.4.6 缺少统一决策管理 | 第33页 |
3.4.7 多渠道销售对定价带来新的挑战 | 第33页 |
3.5 问题分析 | 第33-35页 |
3.5.1 感知能力的问题 | 第33-34页 |
3.5.2 分析能力的问题 | 第34页 |
3.5.3 智能管理的问题 | 第34-35页 |
3.6 小结 | 第35-37页 |
第四章 智慧商场大数据系统规划 | 第37-47页 |
4.1 规划原则 | 第37-38页 |
4.2 智慧商场业务分析 | 第38-42页 |
4.2.1 业务过程分析 | 第38-40页 |
4.2.2 业务过程重组 | 第40-42页 |
4.3 大数据系统规划 | 第42-46页 |
4.3.1 大数据系统建设目标分析 | 第42-43页 |
4.3.2 数据类的识别和定义 | 第43-44页 |
4.3.3 系统总体结构验证 | 第44-46页 |
4.4 小结 | 第46-47页 |
第五章 大数据系统建设与应用展望 | 第47-60页 |
5.1 系统架构设计 | 第47-50页 |
5.1.1 逻辑架构设计 | 第47-49页 |
5.1.2 系统组织架构融合设计 | 第49-50页 |
5.2 大数据系统建设实施 | 第50-53页 |
5.2.1 准备阶段 | 第50-51页 |
5.2.2 实施阶段 | 第51-53页 |
5.2.3 运维阶段 | 第53页 |
5.3 大数据系统支撑应用展望 | 第53-59页 |
5.3.1 全场景大数据驱动业务 | 第53-55页 |
5.3.2 消费者画像 | 第55-58页 |
5.3.3 租户画像 | 第58-59页 |
5.3.4 品牌关联分析 | 第59页 |
5.4 小结 | 第59-60页 |
第六章 研究结论与展望 | 第60-62页 |
6.1 研究结论 | 第60页 |
6.2 研究的不足及展望 | 第60-62页 |
致谢 | 第62-63页 |
参考文献 | 第63-65页 |