· 电子收银机 (1960s) ·GPS 系统 (1960s) 1950s 购物中心、专卖店 · 微机 (1980s) · 互联网 (1990s) 2020s 智能零售 1870s 百货商场 1930s 超级市场 1990s 电子商务 2010s 移动电商 品牌 商品 销售 营销 渠道 制造 服务 物流供应链 金融

台和邮电、通信枢纽等重要场所； (3)政府机关； (4)重要的科研单位、大专院 校、医院； (5)高层办公楼、商住楼、综合楼等公共建筑； (6)图书馆、档案馆、 展览馆、博物馆以及重要的文物古建筑； (7)粮、棉、木材、百货等物资集中 的大型仓库、堆场； (8)发电厂(站)、地区供电系统变电站； (9)城市燃气、燃气 供应厂(站)、大中型油库、危险品库、石油化工企业等易燃易爆物品生产、储存 和销售单位； (10)

到适合自身的数字化路径，在变革浪潮中筑牢根基、赢得先机。 专家序言 作为深耕消费品零售行业二十多年的 IT 从业者，我亲历了从 DOS 时代的 ERP 系统上线到全渠 道融合的每一次技术浪潮。从超市、百货、专卖店到 PC 电商、移动电商、社交电商，在改革开 放红利加持下，零售行业的业态伴随着科技以惊人的速度发展迭代。而今天，我们正面临前所未 有的挑战：人工智能大模型的爆发式发展，以前所未有的速度重构消费者行为、企业运营模式与

客户生命周期 客户生活方式 活跃客户 意见领袖 关键联系人 可信度模型 · 稳定性 · 收入水平 · 个人资料 · 活跃度 足迹模型 · 餐饮 · 娱乐 · 交通旅游 · 超市百货 · 房地产 · 取现 · 汽车服务 · 批发服务 · 宾馆酒店 大数据实践 - 传统评分卡模式的进 化 客户可信度评分 客群标签 ● · 邮件 108/115 梳理 大数据框架下的数据类型：