【服务器三折起】新零售未来十大发展趋势及mysql如何删除表中的重复行并保留id较小(或者较大)记录

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新零售是近年最火的新概念之一。概括来说新零售是以用户为中心,在技术驱动下,建立在可塑化、智能化和协同化的基础设施上,依托新供应链,线上线下深度融合,重构人、货、场,满足用户需求,提升行业效率,实现”全场景、全客群、全数据、全渠道、全时段、全体验、全品类、全链路”的零售新模式。

新零售未来十大发展趋势

基于实践与研究,新零售的未来发展将呈现哪十大趋势?下面和沐雪微商城小编一起来看看吧


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技术依然是新零售发展的第一驱动力

新零售的产生本身就是移动互联网、物联网和大数据等技术日益成熟的结果,随着人工智能、AR/VR、生物识别、图像识别、机器人等技术更加成熟,应用门槛大幅降低,新技术层出不穷,部分领先的零售企业将不断应用最新的科技,提升消费者的全程体验,同时降低运营效率降低成本。

消费者越来越处于商业活动的中心

过去数十年,供给方或渠道方在市场中的主导地位在历次变革中固若金汤,但现在话语权逐渐转移到了消费者手中。消费者越来越站到了商业活动的中心,成为市场的主导方。中国大规模的生产制造能力已经形成,消费者的主导权变得前所未有的大,对消费者需求的理解和感受也变得前所未有的重要,我们开始真正进入消费者时代。80后、90后、00后正成为中国市场的核心消费群体,新一代消费者自我意识更强,而消费态度和行为也更加个性化。他们更重视购物过程体验,希望与品牌商及零售商建立交易关系之上的信任感和亲密感。他们对社交媒体的营销信息的接受度也明显更加开放、正面,使产品和服务提供商在社交媒体上针对消费者个性需求提升影响力方面拥有更大的发挥空间。

全渠道经营

传统的零售业以顾客的单渠道购物为主;互联网出现后,多渠道购物开始盛行;社会化媒体出现后,开始了跨渠道购物的尝试;移动社会化媒体普及后,人类开始进入了全渠道购物阶段。

在全渠道条件下,购物的主动权掌握在消费者手中,消费者可以借助各社交媒体对零售商终端进行选择,享受极致的购物体验。从零售商的角度来看,全渠道就是在多渠道的基础上,对各个渠道进行整合,让各前台、后台的系统实现一体化,为客户提供一种无缝化体验。从消费者角度来说,全渠道就是可以让消费者在一个渠道挑选产品,在另一个渠道进行比较,最后再选择第三个渠道进行支付购买。

全域营销

全域营销即整合各类可触达的消费者的渠道资源,建立全链路、精准、高效、可衡量的跨屏渠道营销体系。全域营销是以消费者运营为核心,以数据为能源,实现全链路、全媒体、全数据、全渠道的一种智能营销方式。

场景化体验渗透产品和服务

首先,企业产品会根据场景设计功能,强化用户体验。比如你想坚持跑步,但是常常因为各种原因半途而废,这时候,你是不是希望有一款工具可以激励、督促你呢?这时微信就开启了微信运动功能,通过记录用户步数、和好友PK等模式进行运动激励。一个单纯的跑步运动,变成了一个包含诸多场景的运动体验。

其次,产品体验不足时,企业会建立适当的服务场景打动客户。比如我们买房,如果看到的都是毛坯势必兴致大减,而看到样板房就会有“家”的感觉从而刺激购买欲望。通过场景来打动客户的购买欲望,激发消费者的共鸣,促进产品和服务的销售。

还有就是通过大数据分析预知消费场景提升客户体验。通过消费者的大数据分析,企业可轻松整理客户需求、预判客户使用场景,优化产品和服务。

社区成为流量主要入口

在场地租金攀升、企业利润下降的大环境下,门店越开越小已成为中国实体零售不可阻挡的发展趋势,便利店、精品超市、社区型购物中心等社区商业将成为零售企业寻求转型升级的重要方向。伴随中国社区零售整合、全渠道发展进程逐步加快,投资成本低,成熟周期短的社区零售必将成为支撑行业发展的重要推手。从长期发展来看,“小而美”的社区化零售业态将更符合新形势下消费市场的客观需求。社区作为线下主要流量入口的作用将愈发重要。

无人零售快速扩张

作为连接生产与消费的流通环节,传统零售企业对全供应链控制能力较弱,信息传导响应不及时,供需错配导致企业库存高企、周转率低、商品同质化等问题不断加剧。目前随着技术发展、人工和租金的大幅上涨、基础设施的规模化和移动支付的普及,尤其是人工智能和物联网技术的飞速发展,无人零售已经具备加速发展的客观条件,加之资本入局,无人零售将进入快速扩张阶段。

各种新型的自动售货机,包括占领办公室的自动咖啡机、自动售卖冰柜,还有占领连锁酒店的情趣用品售卖机等,也将成为新零售形态中不可或缺的一部分。

重构供应链

传统的供应链是层级式的,低效复杂。到了纯电商的供应链阶段,虽然是点对点的,但线上线下却是分离的。新零售将重构供应链,包括:

(一)、智能分仓。针对不同区域安排商品的种类和数量。比如蒙牛通过开设前置仓,将蒙牛的爆款商品能够以最快的速度、送入600万家小店,速度提升了300%,同时节省了两道经销商环节,时效的提升非常明显。

(二)、“以店为仓”。将门店作为仓库的载体,实现店仓结合。雀巢所采用的“实库虚库一盘货”就是典型的店仓结合,通过本地仓和门店发货,次日达和当日达的比例都得到了大幅提升。

(三)、柔性供应链。无论是商品流、信息流还是现金流,都需要快速响应。比如五芳斋的“C2B供应链”,让消费者选粽子的馅儿,选后快速反馈到工厂加工,快速配送到消费者。

数据驱动制造

新零售时代通过数据驱动制造,主要表现有:

(一)、数据倒逼产能配置。美的在以前是典型的工业化制造企业,多年来美的洗碗机在国内的市场都不足1%,2015年阿里和美的合作,通过大数据分析判断洗碗机将爆发,帮助美的培育市场,生产定制款的洗碗机。2016年一年时间增长了1900%。

(二)、数据驱动即时定制。亿滋联合天猫曾经搞过一个特别定制奥利奥音乐盒的活动,用户进行个性化选择后点击开始定制,从下单那一刻起就开始生产,省略了所有中间环节,从下单到收货时间可以压缩到7天。

(三)、数据打通产业链。2017年,鄂尔多斯打通所有库存,启动大数据逆向开发、备料、生产、推广、零售,月底天猫秋冬新风尚,系列货品预售上线,以数据驱动生产。

新物种崛起

新物种崛起主要包括以下几个方面:

(一)、借助APP拓展门店覆盖范围内的线上到家业务

(二)、提高生鲜比例、引入中高端生鲜

(三)、设立餐饮档口、支持现买现做现吃

(四)、调整布局和动线,增强用户体验

(五)、商品定位精品化,客群结构年轻化

比如盒马鲜生和传统门店相比就具有以下几个明显的特点:一是生鲜面积显著增大,中高端品类丰富;二是增加餐饮区域,支持现购现做现吃;三是固定动线改为自有动线,顾客选择更自由。

mysql如何删除表中的重复行并保留id较小(或者较大)记录

在实际录入数据库的过程中,如果数据量比较大的话,难免会因为一些原因,而录入多条重复的记录,那么应该如何操作才能删除重复行,并且保留一条id较大,或者较小的记录呢。

在本例中所用数据表结构如下所示tdb_goods

表中数据重复如图所示

首先第一步,利用group by分组查出每组中数目大于2的(即重复记录的)内容

mysql> SELECT goods_id,goods_name FROM tdb_goods GROUP BY goods_name HAVING COUN
T(goods_name)>=2;
±---------±-----------------------------+
| goods_id | goods_name |
±---------±-----------------------------+
| 20 | X3250 M4机架式服务器 2583i14 |
| 19 | 商务双肩背包 |

然后使用LEFT JOIN使原始表和上述查询结果进行连接,删除重复记录,保留id较小的记录

mysql> DELETE t1 FROM tdb_goods AS t1 LEFT JOIN( SELECT goods_id,goods_name FROM
tdb_goods GROUP BY goods_name HAVING COUNT(goods_name)>=2) AS t2 ON t1.goods_na
me = t2.goods_name WHERE t1.goods_id>t2.goods_id;
从上述语句可以看出,条件是名称相同的,然后删除所有goods_id大的记录。这样就可以实现想要的效果。
如果想保留id较大的同理,如下所示

mysql> DELETE t1 FROM tdb_goods AS t1 LEFT JOIN( SELECT max(goods_id) AS goods_i
d,goods_name FROM tdb_goods GROUP BY goods_name HAVING COUNT(goods_name)>=2) AS
t2 ON t1.goods_name = t2.goods_name WHERE t1.goods_id Query OK, 2 rows affected (0.03 sec)
下边记录一下我使用过的sql语句:

SELECT uid,id,username FROM qs_member GROUP BY username HAVING COUNT(username)>=2;
DELETE t1 FROM qs_member AS t1 LEFT JOIN( SELECT uid,username FROM qs_member GROUP BY username HAVING COUNT(username)>=2) AS t2 ON t1.username = t2.username WHERE t1.uid>t2.uid;

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