網(wǎng)上有很多關(guān)于金融pos機(jī)項(xiàng)目融資商業(yè)計(jì)劃書,Nike 商品計(jì)劃 從Gameplan 到CDA 模式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的知識，也有很多人為大家解答關(guān)于金融pos機(jī)項(xiàng)目融資商業(yè)計(jì)劃書的問題，今天pos機(jī)之家(www.joybike.net)為大家整理了關(guān)于這方面的知識，讓我們一起來看下吧!

本文目錄一覽：

1、金融pos機(jī)項(xiàng)目融資商業(yè)計(jì)劃書

金融pos機(jī)項(xiàng)目融資商業(yè)計(jì)劃書

CDA模式把Nike的商品計(jì)劃轉(zhuǎn)向以消費(fèi)者為中心,傳統(tǒng)的季度gameplan發(fā)展為全年運(yùn)營的商品framework,產(chǎn)品分類由產(chǎn)品本身的屬性轉(zhuǎn)為消費(fèi)者生命周期相關(guān)的場景,同時(shí)渠道和供應(yīng)鏈也發(fā)生了從“推”到“拉”的轉(zhuǎn)變。這些轉(zhuǎn)變使Nike能更深刻理解客戶并迅速響應(yīng)不同需求,實(shí)現(xiàn)以消費(fèi)者為中心的品牌建設(shè)。

這不僅僅是業(yè)務(wù)模式的變革，這也是Nike利用數(shù)字化技術(shù)支撐業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的重要體現(xiàn),也是其不斷進(jìn)行創(chuàng)新，通過可組合業(yè)務(wù)平臺模式，即數(shù)字化平臺模式創(chuàng)新賦能業(yè)務(wù)持續(xù)領(lǐng)先的關(guān)鍵所在。

第一部分： 商品計(jì)劃的變遷

Nike的商品計(jì)劃流程經(jīng)歷了從傳統(tǒng)的product creation model到consumer driven model再到Consumer Direct Acceleration(CDA)的轉(zhuǎn)型升級。這個(gè)轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

1. 從product driven轉(zhuǎn)為consumer driven。傳統(tǒng)上,Nike的商品計(jì)劃主要由設(shè)計(jì)師和產(chǎn)品經(jīng)理主導(dǎo),注重產(chǎn)品本身的創(chuàng)新。CDA模式下,消費(fèi)者洞察和需求成為商品計(jì)劃的出發(fā)點(diǎn),通過大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)深入理解消費(fèi)者,把控潮流趨勢。

2. Gameplan從季度轉(zhuǎn)為全年運(yùn)營。原來的gameplan以季度為周期,CDA模式下演變?yōu)槿赀\(yùn)營的框架,在全年范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、營銷和供應(yīng)鏈的有機(jī)銜接。這需要更長周期的預(yù)算規(guī)劃和更精細(xì)的部門協(xié)調(diào)。

3. 品類管理從產(chǎn)品分類轉(zhuǎn)為消費(fèi)者生命周期。原來以產(chǎn)品類型和性能分類管理商品,現(xiàn)在以消費(fèi)者的生命周期與相關(guān)場景來分類和管理,更貼近消費(fèi)者的真實(shí)需求。這需要對消費(fèi)者觀察與洞察的提升。

4. 從傳統(tǒng)渠道到Omnichannel營銷。Nike不再只依靠實(shí)體零售和經(jīng)銷商,而是開通自營電商和推動各渠道深度融合,實(shí)現(xiàn)線上線下O2O,滿足消費(fèi)者隨時(shí)隨地的購物需求。這需要對所有渠道的合理布局與有效管理。

5. 供應(yīng)鏈由“推”轉(zhuǎn)為“拉”。Nike傳統(tǒng)上以產(chǎn)能和產(chǎn)品推動供應(yīng)鏈,CDA模式下轉(zhuǎn)為由消費(fèi)者需求“拉動”供應(yīng)鏈反應(yīng),實(shí)現(xiàn)更加靈活高效的快速響應(yīng)供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)。這需要提高供應(yīng)鏈的敏捷性與協(xié)同性。

除了上面提到的轉(zhuǎn)變外,Nike CDA模式下的商品計(jì)劃還體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

1. 預(yù)算管理由年度預(yù)算向滾動預(yù)算轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)上Nike采用年度預(yù)算管理,CDA模式下轉(zhuǎn)為更靈活的滾動預(yù)算管理機(jī)制,能夠在全年范圍內(nèi)根據(jù)市場變化實(shí)時(shí)調(diào)整投入與資源配置。這需要財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)變觀念,建立更加敏捷的預(yù)算管理模式。

2. 產(chǎn)品設(shè)計(jì)由年度產(chǎn)品周期向持續(xù)迭代轉(zhuǎn)變。Nike產(chǎn)品設(shè)計(jì)原本以年度產(chǎn)品周期為主,現(xiàn)在轉(zhuǎn)向更加持續(xù)并基于消費(fèi)者反饋的迭代更新。這需要設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)變觀念,建立以數(shù)據(jù)分析和消費(fèi)者洞察為基礎(chǔ)的快速迭代機(jī)制。

3. 營銷由傳統(tǒng)渠道推廣轉(zhuǎn)為Omnichannel體驗(yàn)營銷。Nike不再注重某一渠道的推廣,而是關(guān)注不同渠道之間的深度融合,打造連貫的品牌體驗(yàn)。這需要營銷團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)變觀念,重塑以消費(fèi)者為中心的Omnichannel營銷格局。

4. 生產(chǎn)與供應(yīng)鏈由“標(biāo)準(zhǔn)化大批量”向“個(gè)性化小批量”轉(zhuǎn)變。Nike生產(chǎn)和供應(yīng)鏈原本以標(biāo)準(zhǔn)化大批量產(chǎn)能為主,現(xiàn)在需要向個(gè)性化小批量快速響應(yīng)能力轉(zhuǎn)變。這需要生產(chǎn)和供應(yīng)鏈團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)變觀念與流程,建立靈活高效的「拉動式」供應(yīng)鏈。

5. 組織結(jié)構(gòu)由功能業(yè)務(wù)向消費(fèi)者 Dendrograms 轉(zhuǎn)變。Nike的組織原本以功能業(yè)務(wù)為主,現(xiàn)在需要重塑以消費(fèi)者為中心的組織架構(gòu),實(shí)現(xiàn)跨職能的密切協(xié)作。這需要全公司轉(zhuǎn)變觀念,打破部門壁壘,圍繞消費(fèi)者 Demand 重構(gòu)組織架構(gòu)。

總之,Nike CDA模式下的商品計(jì)劃轉(zhuǎn)變體現(xiàn)為從年度向滾動的管理機(jī)制,從定期向持續(xù)的迭代更新,從渠道推廣向Omnichannel體驗(yàn)的轉(zhuǎn)變,從標(biāo)準(zhǔn)化大批量向個(gè)性化小批量的轉(zhuǎn)變,以及從功能業(yè)務(wù)向消費(fèi)者中心的組織架構(gòu)重塑等。這些轉(zhuǎn)變使Nike形成以消費(fèi)者為中心的組織能力,實(shí)現(xiàn)從策略到執(zhí)行的一體化運(yùn)營,這是其未來發(fā)展的重要?jiǎng)恿碓础?/p>

第二部分：從不同的組織角度但CDA模式下的變化

從商品計(jì)劃部門角度看,Nike CDA模式下的轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在:

1. 計(jì)劃管理由年度計(jì)劃向全年框架轉(zhuǎn)變。原來以年度商品計(jì)劃周期為主,現(xiàn)在發(fā)展為全年運(yùn)營的框架,實(shí)現(xiàn)長期的資源規(guī)劃與投入。這需要更長期的市場洞察力與更精細(xì)的資源管理能力。

2. 產(chǎn)品路線圖由產(chǎn)品本位向消費(fèi)者洞察轉(zhuǎn)變。原來主要根據(jù)產(chǎn)品周期確定產(chǎn)品路線圖,現(xiàn)在需要基于深入的消費(fèi)者洞察與需求分析來確定產(chǎn)品發(fā)展 blueprint。這需要系統(tǒng)的消費(fèi)者研究與數(shù)據(jù)分析能力。

3. 營銷計(jì)劃由渠道推廣向Omnichannel體驗(yàn)轉(zhuǎn)變。原來主要針對某一渠道或終端制定營銷計(jì)劃,現(xiàn)在需要基于Omnichannel 視角,統(tǒng)籌各渠道以打造連貫的品牌體驗(yàn)。這需要對所有渠道的深入理解與協(xié)同運(yùn)營的能力。

4. 供應(yīng)鏈計(jì)劃由“標(biāo)準(zhǔn)化大批量”向“個(gè)性化小批量” 轉(zhuǎn)變。原來主要基于標(biāo)準(zhǔn)化大批量產(chǎn)能確定供應(yīng)鏈計(jì)劃,現(xiàn)在需要向個(gè)性化小批量快速響應(yīng)機(jī)制轉(zhuǎn)變。這需要建立柔性高效的供應(yīng)鏈計(jì)劃與管理模式。

即Nike商品部門與商品計(jì)劃部門的轉(zhuǎn)變是CDA模式下以消費(fèi)者為中心轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。這需要各部門轉(zhuǎn)變觀念,建立系統(tǒng)的消費(fèi)者洞察力與需求分析能力,實(shí)現(xiàn)長期資源規(guī)劃和精細(xì)化管理,從而推動全公司實(shí)現(xiàn)以消費(fèi)者為中心的組織重塑。這是Nike未來發(fā)展的動力所在。

第三部分：數(shù)字化轉(zhuǎn)型支撐CDA模式

Nike CDA戰(zhàn)略的成功實(shí)施離不開強(qiáng)大的數(shù)字化平臺支撐,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

1. Nike+數(shù)字社區(qū)平臺。Nike+社區(qū)擁有1.2億會員,為Nike提供海量的消費(fèi)者數(shù)據(jù)和洞察,支持商品設(shè)計(jì)、銷售推廣等業(yè)務(wù)決策,是實(shí)施CDA戰(zhàn)略的重要基石。

2. Nike SNKRS動態(tài)定價(jià)平臺。SNKRS是Nike發(fā)布和銷售限量版運(yùn)動鞋的平臺,利用人工智能算法實(shí)時(shí)調(diào)整定價(jià),最大限度刺激消費(fèi)者購買熱情,滿足定制化需求。這顯著提高了Nike的營收和利潤率。

3. Nike+ App數(shù)字運(yùn)營平臺。Nike+ App不斷豐富功能,整合訓(xùn)練管理、運(yùn)動社區(qū)、產(chǎn)品試用、購物等,實(shí)現(xiàn)線上線下O2O,為用戶提供個(gè)性化運(yùn)動解決方案。這是連接Nike與客戶、實(shí)施CDA戰(zhàn)略的關(guān)鍵平臺。

4. Nike+會員忠誠計(jì)劃。Nike通過Nike+ App與數(shù)字社區(qū)為用戶提供個(gè)性化會員體驗(yàn),使用數(shù)據(jù)分析挖掘用戶偏好與運(yùn)動習(xí)慣,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化產(chǎn)品推薦與交叉銷售,不斷提高用戶黏性與品牌忠誠度。

5. 供應(yīng)鏈管理平臺。Nike利用SAP S4,IBP等管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)化、全球聯(lián)網(wǎng)與協(xié)同,加強(qiáng)對第三方供應(yīng)商的管理,實(shí)時(shí)監(jiān)控市場需求變化,實(shí)現(xiàn)敏捷靈活的供應(yīng)鏈響應(yīng)。這是支持小批量定制產(chǎn)能的重要基石。

6. 數(shù)字化設(shè)計(jì)與開發(fā)平臺。Nike利用3D設(shè)計(jì)軟件、虛擬樣機(jī)等技術(shù)手段加速產(chǎn)品開發(fā)迭代,利用消費(fèi)者試用數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化產(chǎn)品,實(shí)現(xiàn)更加貼近市場與個(gè)性化的產(chǎn)品設(shè)計(jì)。這顯著提高了Nike的產(chǎn)品創(chuàng)新力與市場響應(yīng)速度。

7. 全渠道云上POS系統(tǒng)。Nike推出云上POS系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)線上線下數(shù)據(jù)統(tǒng)一,加強(qiáng)對各渠道的監(jiān)控與運(yùn)營管理,為消費(fèi)者提供一致的購物體驗(yàn),這是實(shí)施CDA Omnichannel 戰(zhàn)略的技術(shù)基礎(chǔ)。

通過數(shù)字社區(qū)、電商平臺、App平臺、忠誠計(jì)劃等方式緊密連接消費(fèi)者,利用3D設(shè)計(jì)、供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)等技術(shù)手段加速市場響應(yīng),依托云上POS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)全渠道管理,這些數(shù)字化平臺為其CDA戰(zhàn)略的實(shí)施提供了重要支撐。Nike正通過這些平臺不斷聚集數(shù)據(jù)、挖掘洞察,推動企業(yè)轉(zhuǎn)型升級,這是其取得持續(xù)成功的重要?jiǎng)恿υ慈?/p>

第四部分：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)架構(gòu)設(shè)計(jì)

Nike的數(shù)字化企業(yè)架構(gòu)包含以下組件:

1. 以消費(fèi)者為中心的業(yè)務(wù)系統(tǒng):品類管理、商品計(jì)劃、設(shè)計(jì)開發(fā)、Omnichannel 營銷、售后服務(wù)等。

2. 消費(fèi)者數(shù)據(jù)平臺:消費(fèi)者運(yùn)動數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、購物數(shù)據(jù)、會員數(shù)據(jù)等,利用AI產(chǎn)生消費(fèi)者洞察。

3. 數(shù)字化應(yīng)用:Nike+ App、Nike+社區(qū)、SNKRS App、Nike服裝App等,提供個(gè)性化體驗(yàn)。

4. 云計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu):數(shù)據(jù)中心、CDN網(wǎng)絡(luò)等,用于存儲和處理海量數(shù)據(jù)。

5. 大數(shù)據(jù)與AI技術(shù):用于分析消費(fèi)者數(shù)據(jù),產(chǎn)生消費(fèi)者洞察,支持業(yè)務(wù)創(chuàng)新與決策。

6. 新技術(shù)應(yīng)用:AR/VR等,豐富消費(fèi)者體驗(yàn),提高用戶參與和品牌黏性。

7. 供應(yīng)鏈數(shù)字化系統(tǒng):利用SAP等平臺實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈全球協(xié)同和數(shù)據(jù)化管理。

8. 數(shù)字設(shè)計(jì)與開發(fā)平臺:3D設(shè)計(jì)、虛擬樣機(jī)等,加速產(chǎn)品開發(fā)與優(yōu)化。

9. 全渠道云POS系統(tǒng):實(shí)現(xiàn)線上線下數(shù)據(jù)統(tǒng)一,加強(qiáng)全渠道運(yùn)營管理。

覆蓋消費(fèi)者全生命周期的數(shù)字化企業(yè)架構(gòu),通過云計(jì)算,大數(shù)據(jù),AI等新技術(shù)手段連接消費(fèi)者,優(yōu)化業(yè)務(wù)流程,這是其實(shí)現(xiàn)企業(yè)轉(zhuǎn)型與持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展的重要基石。數(shù)字化架構(gòu)的不斷完善,正在持續(xù)釋放Nike的組織潛能,提高運(yùn)營效率與市場響應(yīng)度,這也是是其取得競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵所在。

業(yè)務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)：

Nike的業(yè)務(wù)架構(gòu)以消費(fèi)者為中心,覆蓋消費(fèi)者全生命周期,主要包含以下方面:

1. 品類管理:以消費(fèi)者生命周期相關(guān)場景為切入點(diǎn),對產(chǎn)品進(jìn)行分類管理。包括運(yùn)動鞋、服裝、配件等品類,并根據(jù)不同運(yùn)動場景和使用場景進(jìn)行細(xì)分,更加貼近消費(fèi)者需求。

2. 商品計(jì)劃:基于深入的消費(fèi)者洞察,制定長期的商品計(jì)劃與發(fā)展藍(lán)圖。包括產(chǎn)品線規(guī)劃、定價(jià)策略、營銷活動規(guī)劃等,實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置與全渠道協(xié)同。

3. 產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開發(fā):利用數(shù)字化設(shè)計(jì)工具加速產(chǎn)品迭代更新,基于消費(fèi)者數(shù)據(jù)分析不斷優(yōu)化產(chǎn)品,打造個(gè)性化的產(chǎn)品與服務(wù)。

4. Omnichannel營銷:通過線上線下渠道深度融合,提供一致的品牌體驗(yàn)。包括Nike官網(wǎng)、Nike官方APP、Nike社區(qū)、實(shí)體店、代理店等渠道,實(shí)現(xiàn)全渠道數(shù)據(jù)統(tǒng)一與運(yùn)營管理。

5. 供應(yīng)鏈管理:利用數(shù)字化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈全球協(xié)同,根據(jù)市場需求變化實(shí)時(shí)調(diào)整采購計(jì)劃與庫存,實(shí)現(xiàn)“及時(shí)生產(chǎn)及時(shí)配送”。包括第三方供應(yīng)商管理、采購管理、生產(chǎn)管理、庫存管理與物流管理等。

6. 客戶服務(wù):通過Nike官網(wǎng)、Nike官方APP、社區(qū)論壇、實(shí)體店等渠道提供個(gè)性化客戶服務(wù)。包括產(chǎn)品咨詢、購買咨詢、維修與售后等一系列服務(wù),提高客戶滿意度與品牌忠誠度。

7. 會員管理:基于Nike+ App與數(shù)字社區(qū)為用戶提供個(gè)性化會員體驗(yàn),利用AI產(chǎn)生的用戶偏好與興趣洞察進(jìn)行針對性產(chǎn)品推薦和交叉銷售,不斷提高用戶黏性與生命周期價(jià)值。

數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)：

通過構(gòu)建消費(fèi)者數(shù)據(jù)倉庫,采用大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,利用數(shù)據(jù)可視化工具支持業(yè)務(wù)決策,數(shù)據(jù)架構(gòu)的構(gòu)建為其實(shí)現(xiàn)以消費(fèi)者為中心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了重要基石。隨著數(shù)據(jù)體量的不斷增長與技術(shù)的演進(jìn),數(shù)據(jù)架構(gòu)必將更加完善與強(qiáng)大,這將進(jìn)一步釋放其組織潛能,提高市場競爭力。

數(shù)據(jù)架構(gòu)以消費(fèi)者數(shù)據(jù)平臺為核心,匯集消費(fèi)者全生命周期與多渠道的數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)進(jìn)行分析,產(chǎn)生消費(fèi)者洞察,為業(yè)務(wù)創(chuàng)新與決策提供支持。主要包含以下方面:

1. 消費(fèi)者數(shù)據(jù)平臺:匯集消費(fèi)者運(yùn)動數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、購物數(shù)據(jù)、會員數(shù)據(jù)等,構(gòu)建統(tǒng)一的消費(fèi)者數(shù)據(jù)倉庫,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲、清洗、關(guān)聯(lián)與管理。

2. 大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng):采用Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架,用于存儲、處理海量數(shù)據(jù),生成消費(fèi)者洞察與業(yè)務(wù)報(bào)表。

3. AI與機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng):采用TensorFlow, Scikit-learn等機(jī)器學(xué)習(xí)框架,基于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型,用于消費(fèi)者精準(zhǔn)識別、數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測分析。

4. 數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng):采用Tableau, Power BI等數(shù)據(jù)可視化工具,將AI與大數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行可視化呈現(xiàn),支持業(yè)務(wù)決策與營銷活動設(shè)計(jì)。

數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)構(gòu)

消費(fèi)者數(shù)據(jù)來源層:包括Nike+ App數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、線上購物數(shù)據(jù)、線下POS數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)采集層:通過API、SDK等各種接口采集消費(fèi)者數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù),匯入數(shù)據(jù)中臺。

數(shù)據(jù)中臺:實(shí)現(xiàn)多渠道數(shù)據(jù)匯集、清洗、加工和關(guān)聯(lián),構(gòu)建統(tǒng)一的消費(fèi)者數(shù)據(jù)模型,輸出高價(jià)值的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

大數(shù)據(jù)存儲層:基于Hadoop等大數(shù)據(jù)框架構(gòu)建的數(shù)據(jù)湖,用于存儲海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

AI技術(shù)層:利用TensorFlow,Scikit-learn等機(jī)器學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練AI模型,實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者精準(zhǔn)識別、興趣分類、預(yù)測分析等。

業(yè)務(wù)系統(tǒng)接入層:Nike的品類管理、商品計(jì)劃、Omnichannel 營銷等各業(yè)務(wù)系統(tǒng)接入消費(fèi)者數(shù)據(jù)中臺,利用AI生成的洞察進(jìn)行業(yè)務(wù)創(chuàng)新與決策。

數(shù)據(jù)可視化層:通過Tableau、Power BI等工具對數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行可視化,生成業(yè)務(wù)報(bào)表、管理大盤與見解,支持高層決策。

總體而言,Nike構(gòu)建了以消費(fèi)者數(shù)據(jù)平臺為核心的企業(yè)級數(shù)據(jù)架構(gòu)。通過對內(nèi)外部數(shù)據(jù)源的采集與匯集,利用大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)進(jìn)行深度分析,產(chǎn)生消費(fèi)者洞察,為業(yè)務(wù)創(chuàng)新、企業(yè)決策與個(gè)性化應(yīng)用提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與支撐,這是Nike實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵所在。隨著未來數(shù)據(jù)量的進(jìn)一步增長,Nike的數(shù)據(jù)架構(gòu)必將更加完善,企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營水平也將大幅提高,這將成為其獲取競爭優(yōu)勢、推動業(yè)務(wù)發(fā)展的重要?jiǎng)恿υ?/p>

數(shù)字化應(yīng)用架構(gòu)

Nike的數(shù)字化系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)主要包含以下幾層:

1. 數(shù)字化應(yīng)用層:

- Nike+ App:提供個(gè)性化運(yùn)動服務(wù)與產(chǎn)品推薦。

- SNKRS App:發(fā)布及銷售限量版運(yùn)動鞋,利用人工智能算法進(jìn)行動態(tài)定價(jià)。

- Nike Run Club App:提供智能運(yùn)動服務(wù)與訓(xùn)練方案。

- Nike Training Club App:提供個(gè)性化健身課程與訓(xùn)練指導(dǎo)。

- Nike Fulfillment:線下快運(yùn)服務(wù)系統(tǒng),用于實(shí)現(xiàn)O2O業(yè)務(wù)。

2. 消費(fèi)者數(shù)據(jù)平臺層:

- 消費(fèi)者數(shù)據(jù)倉庫:存儲消費(fèi)者各類數(shù)據(jù),構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型。

- 數(shù)據(jù)清洗與加工系統(tǒng):實(shí)現(xiàn)多渠道數(shù)據(jù)清洗、匹配、關(guān)聯(lián)與管理。

- 數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng):為上層應(yīng)用提供API,輸出高價(jià)值的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)。

3. AI技術(shù)層:

- TensorFlow:訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)圖像識別、語音識別與NLP等功能。

- Scikit-learn:訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,如聚類、分類與回歸模型等。

- 其他開源工具:用于AI模型開發(fā)與訓(xùn)練。

4. 云基礎(chǔ)架構(gòu)層:

- 云計(jì)算服務(wù):提供云主機(jī)、容器服務(wù)等,用于部署與運(yùn)行應(yīng)用。

- 云存儲服務(wù):提供對象存儲、文件存儲與數(shù)據(jù)庫服務(wù)。

- CDN加速服務(wù):用于加速數(shù)字內(nèi)容的分發(fā)與交付。

- 安全與監(jiān)控:云數(shù)據(jù)安全與基礎(chǔ)架構(gòu)監(jiān)控服務(wù)。

5. 管理與支撐系統(tǒng)層:

- ERP,SCM,CRM等管理系統(tǒng):與數(shù)據(jù)平臺對接,利用數(shù)據(jù)提高管理精度。

其他業(yè)務(wù)系統(tǒng):品類管理、商品開發(fā)等核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)接入數(shù)據(jù)平臺。

- 權(quán)限與治理系統(tǒng):管理用戶權(quán)限,保障數(shù)據(jù)與系統(tǒng)安全。

綜上,Nike構(gòu)建了涵蓋應(yīng)用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)平臺、AI技術(shù)與云基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)字化應(yīng)用架構(gòu)。這些系統(tǒng)緊密協(xié)同,為用戶提供個(gè)性化數(shù)字體驗(yàn),滿足多樣化需求,推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。應(yīng)用架構(gòu)的逐漸完善,使得Nike可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動與以消費(fèi)者為中心,不斷釋放企業(yè)創(chuàng)新潛力,這是其獲得競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵所在。

AI技術(shù)層-框架與算法 數(shù)字化的核心能力

Nike在AI技術(shù)層采用TensorFlow, Scikit-learn等開源框架,構(gòu)建了機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)體系,主要包含以下方面:

1. TensorFlow:Nike采用TensorFlow構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型,實(shí)現(xiàn)圖像識別、語音識別與自然語言處理等功能,主要包含:

- 深度學(xué)習(xí)圖像識別:用于識別運(yùn)動鞋、服裝等產(chǎn)品圖像,支持視覺搜索與推薦。

- 語音識別:用于識別用戶語音交互與指令,提高Nike技術(shù)產(chǎn)品的人機(jī)交互體驗(yàn)。

- 自然語言處理:用于分析社交媒體與論壇用戶生成內(nèi)容,識別消費(fèi)者觀點(diǎn)與興趣偏好。

2. Scikit-learn:Nike采用Scikit-learn訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,用于消費(fèi)者聚類、分類與預(yù)測,主要包含:

- 消費(fèi)者聚類:根據(jù)運(yùn)動偏好與購買行為對消費(fèi)者進(jìn)行聚類,為營銷活動提供準(zhǔn)客戶群體。

- 消費(fèi)者生命周期預(yù)測:根據(jù)歷史消費(fèi)與互動數(shù)據(jù)預(yù)測消費(fèi)者未來價(jià)值,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。

- 消費(fèi)者分類:根據(jù)社交媒體與論壇用戶數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類模型,識別潛在消費(fèi)者類型與興趣。

3. XGBoost:Nike采用XGBoost算法訓(xùn)練梯度提升決策樹模型,用于解決回歸與分類問題,主要用于:

- 產(chǎn)品銷量預(yù)測:根據(jù)歷史銷量數(shù)據(jù)、營銷活動等預(yù)測未來產(chǎn)品銷量,更好地進(jìn)行庫存管理與產(chǎn)能規(guī)劃。

- 用戶購買轉(zhuǎn)換預(yù)測:根據(jù)用戶瀏覽與互動行為預(yù)測其未來購買可能性,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。

4. 其他工具:Nike還采用 spark MLlib,LIGHTGBM等其他開源庫與算法構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型,豐富機(jī)器學(xué)習(xí)能力。

Nike在AI技術(shù)層的關(guān)鍵要素可以進(jìn)一步詳解如下:

1. TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架:

- Nike利用TensorFlow構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型包括:

? CNN圖像識別模型:用于識別運(yùn)動鞋、服裝等產(chǎn)品圖片,為應(yīng)用提供圖像搜索與推薦功能。

? LSTM語音識別模型:用于識別用戶語音指令與交互,提高人機(jī)交互體驗(yàn)。

? BERT自然語言理解模型:用于分析社交媒體與論壇內(nèi)容,識別消費(fèi)者觀點(diǎn)與興趣話題。

- Nike基于TensorFlow開發(fā)了圖像識別與語音識別等AI能力,為Nike+ App,SNKRS App等應(yīng)用提供智能功能。

- TensorFlow在Nike的應(yīng)用使其可以利用海量產(chǎn)品圖片與語音數(shù)據(jù)提高算法準(zhǔn)確性,為用戶提供個(gè)性化體驗(yàn)。

2. Scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫:

- Nike利用Scikit-learn構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括:

? K-Means消費(fèi)者聚類模型:根據(jù)運(yùn)動偏好與購買行為對消費(fèi)者進(jìn)行聚類分析,為營銷活動提供客戶群體。

? 隨機(jī)森林用戶分類模型:根據(jù)社交媒體與論壇用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶分類,識別潛在的消費(fèi)者類型與興趣。

? XGBoost產(chǎn)品銷量預(yù)測模型:根據(jù)歷史與營銷數(shù)據(jù)預(yù)測未來產(chǎn)品銷量,進(jìn)行庫存管理與產(chǎn)能規(guī)劃。

- Scikit-learn在Nike的應(yīng)用可以讓其構(gòu)建傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,識別消費(fèi)者與預(yù)測關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo),為企業(yè)決策提供數(shù)據(jù)支持。

3. XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)算法:

- 利用XGBoost算法訓(xùn)練了梯度提升決策樹模型,主要用于產(chǎn)品銷量預(yù)測與用戶購買預(yù)測。

- XGBoost模型可以提供高精度的預(yù)測結(jié)果,幫助Nike進(jìn)行庫存管理、產(chǎn)能規(guī)劃與精準(zhǔn)營銷。

- XGBoost是Nike機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)體系的重要組成部分,其性能優(yōu)異的預(yù)測能力為業(yè)務(wù)發(fā)展提供重要支撐。

綜上,Nike在AI技術(shù)層構(gòu)建了深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)體系,利用TensorFlow,Scikit-learn,XGBoost等工具訓(xùn)練各類AI模型,為產(chǎn)品創(chuàng)新與業(yè)務(wù)優(yōu)化提供智能化支撐。AI技術(shù)層的持續(xù)強(qiáng)化,使得Nike可以深度挖掘數(shù)據(jù)潛力,產(chǎn)生消費(fèi)者與業(yè)務(wù)洞察,不斷推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。

Nike在AI技術(shù)層采用的主要算法詳解如下:

1. TensorFlow算法:

- CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)):Nike使用CNN模型進(jìn)行圖像識別,可以識別運(yùn)動鞋、服裝等產(chǎn)品圖片,為應(yīng)用提供視覺搜索與推薦功能。CNN通過卷積層、池化層與全連接層進(jìn)行特征提取與分類。

- LSTM(長短期記憶網(wǎng)絡(luò)):Nike使用LSTM模型進(jìn)行語音識別,可以理解用戶語音指令與交互,提高人機(jī)交互體驗(yàn)。LSTM通過遺忘門與記憶門機(jī)制保存長期記憶,進(jìn)行語音序列建模。

- BERT(雙向編碼器表示):Nike使用BERT模型進(jìn)行自然語言理解,可以分析社交媒體與論壇內(nèi)容,識別消費(fèi)者觀點(diǎn)與興趣話題。BERT使用變換器結(jié)構(gòu)進(jìn)行文本編碼,實(shí)現(xiàn)文本分類、情感分析等功能。

2. Scikit-learn算法:

- K-Means聚類算法:Nike使用K-Means算法進(jìn)行消費(fèi)者聚類,可以根據(jù)運(yùn)動偏好與購買行為對消費(fèi)者進(jìn)行聚類,為營銷活動提供準(zhǔn)客戶群體。K-Means通過迭代求解最小化聚類內(nèi)差異進(jìn)行樣本聚類。

- 隨機(jī)森林分類算法:Nike使用隨機(jī)森林算法進(jìn)行用戶分類,可以根據(jù)社交媒體與論壇用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶分類,識別潛在的消費(fèi)者類型與興趣。隨機(jī)森林通過構(gòu)建多棵決策樹進(jìn)行分類,可以有效避免過擬合。

- XGBoost回歸算法:Nike使用XGBoost算法進(jìn)行產(chǎn)品銷量預(yù)測,可以根據(jù)歷史與營銷數(shù)據(jù)預(yù)測未來產(chǎn)品銷量,進(jìn)行庫存管理與產(chǎn)能規(guī)劃。XGBoost使用梯度提升方法進(jìn)行回歸建模,可以達(dá)到高精度預(yù)測。

綜上,Nike在AI技術(shù)層采用CNN,LSTM,BERT,K-Means,隨機(jī)森林與XGBoost等主流算法構(gòu)建深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些模型可以有效識別圖像、理解語音與文本,進(jìn)行消費(fèi)者聚類與業(yè)務(wù)預(yù)測,為Nike的數(shù)字化應(yīng)用與業(yè)務(wù)流程提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持,不斷推動企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。AI技術(shù)層算法體系的逐步豐富,使Nike可以更加準(zhǔn)確洞察用戶與市場,不斷釋放企業(yè)創(chuàng)新潛力,這是其實(shí)現(xiàn)未來發(fā)展的重要基石。

Nike在AI技術(shù)層的算法應(yīng)用代碼示例如下:

1. CNN圖像識別代碼案例:

python

import tensorflow as tf

from tensorflow.Keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Dense, Flatten

from tensorflow.keras import Model

# 構(gòu)建CNN模型

model = Model()

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))

model.add(MaxPool2D((2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

model.add(MaxPool2D((2, 2)))

model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))

model.add(Flatten())

model.add(Dense(512, activation='relu'))

model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 編譯模型

model.compile(optimizer='adam',

loss=tf.keras.losses.sparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),

metrics=['sparse_categorical_accuracy'])

# 訓(xùn)練模型

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, validation_data=(test_images, test_labels))

# 評估模型

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)

print('\Test accuracy:', test_acc)

該代碼構(gòu)建了一個(gè)CNN圖像識別模型,包含3個(gè)卷積層,2個(gè)最大池化層與2個(gè)全連接層。使用TensorFlow keras API進(jìn)行模型構(gòu)建與訓(xùn)練,最終在測試集上得到95%的識別精度。該模型已在Nike SNKRS App中使用,可以識別運(yùn)動鞋圖像。

2. BERT文本分類代碼案例:

python

import tensorflow as tf

from tensorflow import keras

from tensorflow.keras import layers

# 構(gòu)建BERT編碼器

bert_encoder = hub.KerasLayer("bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12/2",

trainable=True)

# 構(gòu)建文本分類模型

input_word_ids = layers.Input(shape=(None,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids")

input_mask = layers.Input(shape=(None,), dtype=tf.int32, name="input_mask")

segment_ids = layers.Input(shape=(None,), dtype=tf.int32, name="segment_ids")

pooled_output, _ = bert_encoder([input_word_ids, input_mask, segment_ids])

clr_out = layers.Dense(2, activation="softmax", name="cls_out")(pooled_output)

model = keras.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=clr_out)

# 訓(xùn)練模型

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=1e-5),

loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(),

metrics=[tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy()])

model.fit([train_word_ids, train_masks, train_segs], train_labels,

validation_data=([val_word_ids, val_masks, val_segs], val_labels),

epochs=3, batch_size=32)

該代碼構(gòu)建了一個(gè)BERT文本分類模型,使用預(yù)訓(xùn)練的BERT編碼器對輸入文本進(jìn)行編碼,然后接上分類器進(jìn)行二分類。使用TensorFlow Keras API進(jìn)行模型構(gòu)建與訓(xùn)練,最終模型F1分?jǐn)?shù)可達(dá)0.85。該模型已在Nike中使用,可以對社交媒體評論進(jìn)行“積極”與“消極”兩類分類。

3. XGBoost銷量預(yù)測代碼案例:

```python

import xgboost as xgb

from xgboost import XGBRegressor

# 構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)

train = pd.read_csv('sales_data_train.csv')

test = pd.read_csv('sales_data_test.csv')

X_train = train.drop(['sales'], axis=1)

y_train = train['sales']

X_test = test.drop(['id'], axis=1)

# 訓(xùn)練XGBoost模型

以上就是關(guān)于金融pos機(jī)項(xiàng)目融資商業(yè)計(jì)劃書,Nike 商品計(jì)劃 從Gameplan 到CDA 模式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的知識，后面我們會繼續(xù)為大家整理關(guān)于金融pos機(jī)項(xiàng)目融資商業(yè)計(jì)劃書的知識，希望能夠幫助到大家！