無論是傳統零售還是新零售，都離不開人貨場這三個因素。但是在不同的市場時期，人貨場三者的關系，隨時都在發生著變化。在物質匱乏的時代，貨毫無疑問是首位的。但是在新零售時代，人貨場的核心是人，貨和場都是圍繞人展開的。

那么基于這樣的前提，零售品牌商就必須以消費者數據為中心，依托大數據的精準分析，賦能售前、售中、售后的精準觸達和精準服務，解決供應鏈管理問題，帶動重構貨和場，以期無限接近消費者需求。所以歸根到底，人貨場的重構在某種意義上也可以說是“用數據驅動人貨場升級”。

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人· 數據化

消費者的喜好千人千面，品牌商想要在海量的消費群體中找到精準目標客群，并在合適的時間、渠道觸達目標受眾，就必須利用大數據進行消費者分析。

因此零售品牌商可以依托芳禾數據的數據應用中心，連接企業原有數據、智能硬件、智能應用、第三方數據、線上線下數據等，對接消費者體系及標簽體系，針對不同的消費者打不同的標簽，不同的標簽再通過結構化的數據體系整合，組合出不同的消費者畫像，使消費者逐步變為一個可識別、可分析、可觸達的個體。

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比如通過對現有消費者的聚類分析，按照最近一次消費信息，匹配不同消費者相似消費信息，聚類出不同的類群，識別出高價值消費者，并做出定向、有針對性的營銷策略，增加回購率，培養會員忠誠度。另外基于對消費者的深入洞察與理解，對接精準營銷系統，靈活設置推送信息，精準引導，滿足消費者潛在需求。

貨 · 數據化

當獲悉消費者的全息信息后，再通過芳禾數據的全網貨品大數據采集系統，采集線上各大主流購物平臺的全方位貨品信息，比如天貓、唯品會、京東、淘寶、抖音等等平臺的貨品信息，了解消費者的實際購買需求和潮流熱點，實現逆向牽引品牌的生產設計，使零售品牌商的產品設計從過往純感性設計，轉化為感性+理性的科學設計。

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貨品數據化有助于品牌更好地進行品類結構設計，并且通過爆款設計元素，瞄準新品設計方向，為爆款的設計提供指導性建議。另外基于貨品數據分析，實現按需生產，有效解決了庫存積壓問題。

場 · 數據化

以前的交易渠道都是分離的，屬性單一的。那么現在在大數據的驅動下，“場”從原來單一面對零售終端，轉向泛零售、線上線下更多場景化轉變，可以實現到店支付、也可以離店下單、可以線下體驗線上下單、也可以線上下單線下提貨。

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大數據驅動消費場景無所不在，通過數據洞察消費者需求，賦能智能硬件、智能應用、人工智能等，對零售場景的各個因素，諸如支付、消費環境、購買等環節進行升級改造，增加如精準營銷、智能屏顯廣告、智能試衣間、無人結算等人機體驗與互動，滿足消費者多樣化的購物體驗。

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大數據驅動人貨場升級，從消費者的需求出發，通過全渠道的運營管理、貨品設計管理、場景化營銷，充分打造品牌優勢，實現數據驅動的零售品牌業務增長。