【独家分享】卖烟的微信,快来加入我们,共享财富之门!

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徐州市(鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山)




邢台市(柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市)




大同市(城区、南郊区、新荣区)




咸宁市(通山县、咸安区、崇阳县、通城县、市辖区、赤壁市、嘉鱼县)




昭通市(威信县、镇雄县、盐津县、彝良县、永善县、水富县、鲁甸县、大关县、昭阳区、绥江县、市辖区、巧家县)




宿州市(埇桥)




镇江市(京口、润州、丹徒)




三明市(梅列、三元)️




南昌市(青山湖区、东湖区、西湖区、南昌县、进贤县、安义县、抚州市、上饶市、玉山县、广昌县、黎川县、崇仁县)




榆林市(神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县):




铜仁市(碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区)




新乡市(红旗、卫滨、凤泉、牧野)




佳木斯市:郊区(部分区域未列出)、向阳区和前进区和东风区和同江市和富锦市等部分区域未列出。




葫芦岛市:龙港区、南票区、连山区。




白银市(白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县)




宝鸡市(渭滨、日照台)




龙岩市(漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县)




宜春市(袁州区、奉新县、万载县、上高县、宜丰县、靖安县、铜鼓县、樟树市、高安市、丰城市、宜春高新区、袁州区东南街道)




徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)




无锡市【独家分享】卖烟的微信,快来加入我们,共享财富之门!电话-400各市区电话(梁溪、滨湖、惠山、新吴、锡山)




 淮安市(淮阴区、清江浦区、洪泽区、盱眙县、金湖县、涟水县、淮安区、涟水镇、盱眙镇、洪泽镇、金湖镇)




南充市(顺庆区、高坪区、嘉陵区、南部县、营山县、蓬安县、仪陇县、西充县、阆中市、抚顺县、阆中市、南充高新区)




南昌市(南昌县、青山湖区、进贤县、湾里区、红谷滩新区、东湖区、青云谱区、安义县、崇仁县、黎川县、新建区、富山区)




焦作市(解放、中站、马村、山阳)




湛江市(遂溪县、徐闻县、廉江市、雷州市、吴川市、麻章区、坡头区、霞山区、廉江区、赤坎区、南油区、湛江市区、麻章镇、雷州镇、徐闻镇)




吉林市(昌邑、龙潭、船营、丰满)




大连市(中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺口、日照州)




双鸭山市:尖山区(部分区域未列出)、岭东区和宝山区(部分区域未列出)、四方台区和集贤县(部分区域未列出)。




贵州省安顺市(西秀区、平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、安顺市、开阳县)




宿迁市(宿城区、宿豫区、沭阳县、泗阳县、泗洪县、建湖县、盱眙县、扬州市、金湖县、淮安市、铜山县、沛县、邳州市、睢宁县、赣榆县)




徐州市(鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山)




张家界市(永定、武陵源)




白山市:浑江区、江源区。




来宾市(象州县、市辖区、兴宾区、金秀瑶族自治县、合山市、忻城县、武宣县)




桂林市(象山区、秀峰区、七星区、叠彩区、雁山区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、永福县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县




威海市(环翠)




新莆田市(城厢、涵江、秀屿)




承德市(双桥、双滦)




丹东市:振兴区、元宝区、振安区。




新乡市(红旗、卫滨、凤泉、牧野)




乐山市(市中、沙湾、五通桥、日照口河)




榆林市(神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县):




长春市:朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。




桂林市(七星区、象山区、叠彩区、秀峰区、临桂区、灵川县、阳朔县、平乐县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县)




广州市(越秀区、荔湾区、天河区、白云区、番禺区、花都区、黄埔区、南沙区、从化区、增城区)




铜仁市(碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区)




临沂市(兰山区、罗庄区、河东区、沂南县、沂水县、平邑县、莒南县、蒙阴县、临沭县、费县、沂水县、莒县、苍山县)




铁岭市:银州区、清河区。




桂林市(秀峰、叠彩、象山、随州、雁山)




商丘市(睢阳区、柘城县、宁陵县、虞城县、夏邑县、民权县、睢县、永城市、梁园区、示范区、夏邑县、虞城县、宁陵县、商丘县、睢阳县、柘城县)




龙岩市(漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县)




朝阳市:双塔区、龙城区。




张家界市(永定、武陵源)




成都市(武侯区、锦江区、青羊区、金牛区、成华区、双流区、高新区、郫都区、新都区、龙泉驿区、温江区、彭州市、简阳市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、都江堰市、邛崃市)




柳州市(柳北区、柳南区、柳江县、柳城县、鹿寨县、融安县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、鱼峰区、柳东新区、柳市镇)




赣州市(南康区、赣县区、于都县、兴国县、章贡区、龙南县、大余县、信丰县、安远县、全南县、宁都县、定南县、上犹县、崇义县、南城县)




长春市:朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。




丹东市:振兴区、元宝区、振安区。




南白银市(白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县)




益阳市(南县、资阳区、桃江县、市辖区、沅江市、赫山区、安化县)




佳木斯市(前进区、东风区、同江市、市辖区、抚远市、郊区、桦南县、富锦市、汤原县、桦川县、向阳区)




锡林郭勒盟(多伦县、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、正蓝旗、锡林浩特市、正镶白旗)




常州市(天宁、钟楼、新北、武进、日照坛)




宜昌市(宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县)




南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区) 成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)




南通市(崇州、港闸、通州)




遵义市(红花岗、汇川)




岳阳市(岳阳楼、云溪、君山)




桂林市(象山区、七星区、叠彩区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、永福县、恭城瑶族自治县)




银川市(永宁县、兴庆区、西夏区、金凤区、贺兰县、灵武市、市辖区)




巴彦淖尔市(杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗、市辖区、临河区、五原县)




宜昌市(宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县)




南昌市(南昌县、青山湖区、进贤县、湾里区、红谷滩新区、东湖区、青云谱区、安义县、崇仁县、黎川县、新建区、富山区)




宁波市(鄞州区、北仑区、镇海区、象山县、宁海县、余姚市、慈溪市、奉化区、鄞州区、海曙区、高新区、江北区、北仑区)




邢台市(柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市)




宜春市(袁州)




邢台市(邢台县、南和县、清河县、临城县、广宗县、威县、宁晋县、柏乡县、任县、内丘县、南宫市、沙河市、任县、邢东区、邢西区、平乡县、巨鹿县)




南昌市(青山湖区、东湖区、西湖区、南昌县、进贤县、安义县、抚州市、上饶市、玉山县、广昌县、黎川县、崇仁县)




榆林市(神木市、府谷县、横山县、靖边县、定边县、米脂县、佳县、吴堡县、清涧县、绥德县、子洲县、榆阳区、横山县、镇坪县、榆林县、山阳县、佳县、白河县)




景德镇市(昌江、珠山)




大连市:西岗区、中山区、金州区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、普兰店区。




桂林市(象山区、七星区、叠彩区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、永福县、恭城瑶族自治县)




桂林市(七星区、象山区、叠彩区、秀峰区、临桂区、灵川县、阳朔县、平乐县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县)




大庆市(萨尔图、龙凤、让胡路、红岗、大同)




合肥市(蜀山、包河、庐阳、瑶海、政务、经济技术开发、高新、滨湖新、新站)




成都市(锦江区、青羊区、金牛区、武侯区、成华区、龙泉驿区、青白江区、新都区、温江区、双流区、高新区、郫都区、都江堰市、彭州市、邛崃市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、新津县)




日照市(五莲县、莒县、岚山区、市辖区、东港区)




德州市(陵城区、乐陵市、宁津县、庆云县、临邑县、平原县、武城县、夏津县、禹城市、德城区、禹城市、齐河县、开封县、双汇镇、东风镇、商丘市、阳谷县、共青城市、城南新区)




临沂市(兰山、罗庄、河东)




漳州市(芗城、龙文)




常州市(钟楼区、新北区、天宁区、武进区、金坛区、溧阳市、常熟市、丹阳市、扬中市、句容市、无锡新区、宜兴市、锡山区、惠山区、滨湖区、南长区、北塘区、江阴市、宜兴市)




桂林市(恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区)




扬州市(广陵区、邗江区、维扬区、江都区、仪征市、宝应县、盂山镇、宝塔镇、邱集镇、东升镇、夏溪镇、蒋王镇、龙川镇、邗江镇、刘集镇、老街口镇)




石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)




铁岭市:银州区、清河区。




辽源市:龙山区、西安区。




安庆市(迎江、大观、宜秀)




张家口市(怀安县、桥西区、市辖区、张北县、康保县、崇礼区、蔚县、下花园区、怀来县、万全区、宣化区、赤城县、涿鹿县、尚义县、沽源县、阳原县、桥东区)




宜昌市(西陵区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县、远安县、兴山县、鹤峰县、夷陵区、新朝阳镇、宜昌高新区)




湖州市(南湖、秀洲)




牡丹江市:东安区(部分区域未列出)、西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市(部分区域未列出)。




镇江市(丹阳市、扬中市、句容市、镇江新区、润州区、京口区、丹徒区、杭州市、宝华镇、梦溪镇、扬中镇、句容镇、丹阳镇)




南昌市(青山湖区、红谷滩新区、东湖区、西湖区、青山湖区、南昌县、进贤县、安义县、湾里区、地藏寺镇、瑶湖镇、铜鼓县、昌北区、青云谱区、望城坡镇)




徐州市(鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山)




遂宁市(大英县、射洪县、蓬溪县、安居区、市辖区、船山区)




桂林市(叠彩区、象山区、秀峰区、七星区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、平乐县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县)




铜仁市(碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区)




本溪市:平山区、明山区、溪湖区、南芬区。




桂林市(恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区)




贵阳市(南明、云岩、花溪、乌当、白云、小河)




嘉义县(朴子市、番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、大埔乡、鹿草乡、溪口乡、水上乡、中埔乡、阿里山乡、东石乡)




龙岩市(漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县)




湛江市(遂溪县、吴川市、廉江市、雷州市、徐闻县、麻章区、赤坎区、坡头区、经济开发区、霞山区、东海岛、湖光镇、塘蓬镇、官渡镇、南桥镇、东山镇)




绵阳市(江油市、北川羌族自治县、梓潼县、市辖区、盐亭县、涪城区、安州区、三台县、平武县、游仙区)




襄阳市(樊城区、襄城区、老河口市、枣阳市、宜城市、南漳县、谷城县、保康县、定南县、随州市、郧西县、郧县、城固县)




鞍山市:铁东区、铁西区、立山区、千山区。




青岛市(市南、市北、黄岛、崂山、李沧、城阳、即墨)




鹤岗市:向阳区、工农区、兴安区、兴山区、东山区。




张家口市(怀安县、桥西区、市辖区、张北县、康保县、崇礼区、蔚县、下花园区、怀来县、万全区、宣化区、赤城县、涿鹿县、尚义县、沽源县、阳原县、桥东区)




襄阳市(樊城区、襄州区、襄阳市区、南漳县、谷城县、保康县、老河口市、枣阳市、宜城市、定南县、唐河县、宏伟镇、康乐镇、漳河镇)




大理白族自治州(云龙县、剑川县、祥云县、洱源县、永平县、弥渡县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、宾川县、南涧彝族自治县、大理市、鹤庆县)




甘肃省兰州市(城关区、七里河区、西固区、安宁区、红古区、永登县、皋兰县、榆中县、兰州新区、皋兰县、雁滩区)




济南市(市中区、市辖区、长清区、商河县、济阳县、历城区、章丘市、天桥区、槐荫区、历下区、平阴县)




郴州市(宜章县、嘉禾县、永兴县、汝城县、市辖区、桂东县、北湖区、桂阳县、苏仙区、临武县、安仁县、资兴市)




佳木斯市(前进区、东风区、同江市、市辖区、抚远市、郊区、桦南县、富锦市、汤原县、桦川县、向阳区)




南昌市(南昌县、进贤县、安义县、鄱阳县、东湖区、西湖区、青山湖区、青云谱区、新建区、红谷滩新区、经济技术开发区、昌北区)




吉林市:船营区、昌邑区、龙潭区、丰满区。




廊坊市(安次、广阳)



DeepSeek能给新华书店带来哪些改变?

DeepSeek能给新华书店带来哪些改变?

编者按

新华书店作为国有文化企业,在实体门店运营中面临数字化转型的压力和机遇。DeepSeek(深度求索)是专注于人工智能和大数据技术的公司,其技术具备为新华书店运营管理带来显著变化的可能性。越书房特邀请书业观察者飏帆与DeepSeek进行了多轮对话,就这一问题进行了探索。

本文的第一部分是DeepSeek给出的完整方案,作者在提示词中明确了问题、规定了输出结构,同时对部分输出内容进行了反复提问,最后进行了整合及删除,但基本保持DeepSeek回答的原貌。第二部分是作者对这一问题的思考及观点,然后将观点提交DeepSeek进行分析,得到了更加具体的建议。第三部分是作者的结论。

因文字量较大,第一、第二部分排版有折叠,请滑动阅读。

01 Deepseek给出的策划案

一、DeepSeek可以带来哪些改变?

1.智能服务与个性化推荐

改变:通过AI技术实现智能化导购和个性化推荐,为顾客提供更贴心、高效的购物体验。个性化推荐则基于用户行为数据,通过收集顾客的浏览记录、购买历史、兴趣偏好,运用机器学习算法进行分析,通过AI分析顾客画像,为每位顾客提供个性化的书籍推荐,动态调整书单及提示货架陈列,通过线上平台推送定制化内容。

可行性:DeepSeek的技术可以快速部署到现有门店系统中,结合新华书店的销售数据实现个性化推荐。需要建立精准的顾客画像,结合市场调研,并设计有效的营销策略。需要建立一个完善的数据收集和管理系统,并确保用户隐私得到妥善保护。新华书店可以通过会员系统收集数据,并使用加密技术保障信息安全。

成本考量:初期需要投入资源开发数据分析平台和算法模型,精准营销需要一定的技术和人力资源投入,但相比于传统营销方式,可以更高效地利用资源。长期来看可以提升顾客满意度和销售额,可以通过逐步优化降低长期成本。

2.门店无人管理系统

改变:通过引入无人值守技术和智能化盘点系统,实现门店的自动化运营和高效管理。

无人值守:部署自助结账设备,顾客可自行完成扫码、支付等操作,减少对人工收银的依赖。

智能盘点:利用传感器或RFID技术实时监测库存动态,自动记录商品数量和位置变化,减少人工盘点的工作量。

可行性:无人值守技术已较为成熟,但需要根据门店规模选择合适方案;无人盘点则需结合硬件设备(如传感器、RFID标签)实现,成本和技术门槛较高,可以分阶段推进。

成本考量:无人值守和无人盘点的初期投入较高,涉及设备采购、安装及维护费用。长期来看,可大幅降低人工成本并提升运营效率,尤其适合大规模门店或连锁书店。

3.数据驱动的运营优化

改变:利用DeepSeek的大数据分析能力,对线下门店和线上平台的销售数据进行全面整合,对门店销售数据、库存管理和顾客行为进行深度挖掘,优化运营策略。如智能库存管理,基于销售预测模型,优化库存布局和补货策略。

可行性:新华书店拥有丰富的销售数据基础,并且可以通过与DeepSeek合作,快速引入先进的数据分析工具和AI算法。通过整合线上线下数据,新华书店能够构建完整的顾客画像,为运营优化提供可靠依据。

成本考量:数据分析的软件服务费用相对较低,主要成本在于数据清洗和整合。分析平台和服务的费用需要评估,但通过优化运营可以带来长期的成本节约和收益增长。

初期需要开发和部署数据分析平台、AI预测模型以及库存管理系统。系统上线后需要定期维护和更新算法,同时可能需要增加部分人工岗位(如数据分析师)来辅助系统运行。

长期收益:通过减少库存积压和缺货现象,可以显著降低运营成本。此外,精准的销售预测还能提升顾客满意度和复购率。

4.文化体验场景创新

改变:利用增强现实(AR)或虚拟现实(VR)技术,为顾客打造沉浸式的阅读体验。例如,在书店中设置AR展示区,让顾客通过手机或平板看到虚拟的书籍介绍和互动内容以及与书籍相关的动态场景。利用VR技术创建虚拟体验空间,让顾客仿佛置身于书中的故事情境中,增强阅读的沉浸感和趣味性,利用虚拟现实技术“走进”书中的世界。

可行性:需要开发相关的AR/VR应用,并配置相应的设备(如AR眼镜、VR头显等),这对技术支持和硬件投入的要求较高。新华书店可以与科技公司合作,共同开发适合的文化体验项目,逐步推广至更多门店。

成本考量:开发和维护相关技术的成本较高,涉及应用开发、设备采购及后续的运营费用。但通过打造独特的文化体验场景,能够显著提升书店的吸引力,吸引更多年轻顾客,并增强品牌影响力。这种创新模式适合在旗舰店或试点门店率先尝试,再逐步推广至其他门店。

5.智能供应链管理

改变:新华书店可以通过技术手段实现供应链各环节的智能化协同,通过数据分析与AI算法优化采购、运输、仓储等环节,实现供应商与门店之间的信息共享,减少沟通成本和响应时间。

采购优化:基于销售数据分析和预测模型,优化采购计划,减少库存积压和缺货风险;

运输效率提升:利用物流数据和路径规划算法,优化配送路线,降低运输成本并缩短交货时间;

仓储管理升级:通过实时监控库存水平和动态调整存储策略,提高仓库空间利用率。

供应商协同:建立与供应商的信息共享机制,实现需求预测、订单管理和生产计划的无缝对接。

可行性:新华书店拥有丰富的供应链数据资源,并且可以通过与DeepSeek合作引入先进的AI算法和大数据平台。智能供应链协同需要供应商和合作伙伴的支持,新华书店可以通过提供更高效的订单管理和透明化的信息共享机制吸引供应商参与。

成本考量:

初期投入:需要开发和部署供应链协同系统、数据集成平台以及相关的AI算法;运营维护成本:系统上线后需要定期更新数据模型,同时可能增加部分人工岗位(如供应链分析师)来优化系统运行。长期收益:通过降低库存成本、提升运输效率和减少人为错误,新华书店可以显著提高供应链的整体效能并降低成本。

二、关注点

1.技术实现的可能性:

DeepSeek的技术(如自然语言处理、机器学习等)在数据分析领域已有成熟的应用案例。将DeepSeek的技术与新华书店的管理系统深度结合,确保数据流畅传输和分析。

2.现有基础设施的支持:

新华书店需要有一定的数字化基础,例如销售数据记录、会员系统等。如果这些基础设施较为完善,技术落地会更加顺利;否则可能需要先进行基础设施建设。比如,数据较为分散或不完整,可能需要先进行数据整合和清洗,这部分成本相对较低。

3.政策与文化因素:

作为国有文化企业,新华书店在引入新技术时需要符合国家相关政策和文化产业发展的方向。AI技术的应用需要确保数据安全和隐私保护,这是实现改变的前提条件。

4.项目的经济性

DeepSeek的大数据分析和AI技术属于软件服务,费用相对较低,尤其是按需付费的模式可以降低初期投资压力。硬件设备的引入可能需要较高投入,新华书店可以选择分阶段实施,逐步推进智能化改造。

引入AI技术后,部分岗位(如导购、库存管理)的人力需求可能会减少,从而节省长期运营成本。但短期内可能需要培训员工适应新技术。

三、结论

新华书店完全可以通过与DeepSeek合作实现智能化转型,尤其是智能推荐、数据分析和运营优化等方面。这些改变可以显著提升用户体验和运营效率。

02 与DeepSeek的深度对话

DeepSeek是基于海量数据(维权)训练并不断迭代进化的人工智能大模型,能够处理数据、执行指令,并与其他人工智能软件进行应用链接。在新华书店内部,各类数据现已有各种软硬件系统进行处理,但是可以借助DeepSeek等人工智能大模型进行更高效地处理及应用。未来,除涉及图书具体作业的岗位无法替代,逻辑上所有不与消费者及客户面对面的中台、后台等支撑保障性岗位,均有调整想象的巨大空间。

现在企业的架构是在人工智能出现以前的时代建立的,体现为层层管理、繁琐审批和可自动化的手工流程任务。马斯克对社交媒体公司“X”(推特)的改造策略就是利用AI人工智能的能力,拆解障碍,从零重建。“X”的所有流程围绕AI进行重塑,建立起“AI优先”的工作流,人的角色及作用被提升到战略性的岗位。其效果证明了小团队+强大的AI工具,能够超越传统的企业架构并保持高效率运行。

对于DeepSeek在新华书店的应用前景,笔者提出了相关观点,并与DeepSeek进行了多轮深度对话,DeepSeek对笔者的观点给出了具体的建议:

一、作为技术生产工具—效率的倍增器

方向一:构建集团化的数据资产管理系统

新华书店在线上线下渠道的生产经营活动中产生海量的采购、分发、库存、销售数据,以及巨量的消费者数据(主要是历史购买记录、身份基础信息等)。这些数据是新华书店集团重要的数据资产,应该有全盘考虑,并对这些数据进行进一步利用。

DeepSeek建议:

在现有信息化建设的基础上,建议引入隐私计算技术(如联邦学习、同态加密等),在保障数据安全的前提下实现跨系统数据协同。这不仅能够解决数据孤岛问题,还能提升数据价值挖掘的深度和广度。建议设立专门的数据治理委员会,统筹规划数据资产的战略价值和应用场景。通过建立统一的数据标准和管理流程,确保数据质量,为后续的智能化应用打下坚实基础。

方向二:构建基于订单需求的一体化业务模式

新华书店的订单需求包括消费者在各类电商平台的外部订单、大客户给予的订单数据、内部门店的添配订单等,这些都涉及库存匹配。将集团总部及子公司、分公司的线上线下业务系统全部打通,真正实现线上线下渠道融合,订单自动处理,库存统一管理(全库存匹配),采购自动生成。现有业务系统各环节各流程在AI人工智能的帮助下均有优化调整的想象空间。

DeepSeek建议:

基于DeepSeek技术的分析和解决方案:

1.订单需求整合与数据处理

目标:将消费者的电商平台订单、订单数据、门店内部订单进行整合,形成统一的数据流。

技术能力:利用DeepSeek的大数据处理能力,清洗、整合来自不同渠道的订单数据。构建实时数据管道,确保订单信息能够快速同步到集团总部及各子公司系统中。

2.线上线下业务系统的打通

目标:将集团总部及子公司的线上线下业务系统进行全面对接,实现数据互通和流程协同。

技术能力:利用DeepSeek的API和微服务架构,快速构建跨平台的数据接口。通过DeepSeek的企业级数据集成工具,确保不同系统之间的无缝连接。

3.订单自动处理

目标:实现订单的自动化处理,包括下单、支付、库存分配及物流调度。

技术能力:利用DeepSeek的流程自动化引擎(RPA),实现订单从接收、验证到分配的全流程自动化。结合DeepSeek的智能决策系统,在订单处理中加入实时判断逻辑(如库存不足时自动触发补货)。

4.库存统一管理

目标:建立集团级的库存管理系统,实现跨渠道、跨区域的库存数据共享和优化。

技术能力:利用DeepSeek的实时数据分析能力,监控各门店及电商平台的库存状态。基于DeepSeek的预测算法,动态调整库存水平,避免冗余或缺货。

5.采购自动优化

目标:根据订单需求和库存状态,自动生成采购计划,并与供应商系统对接。

技术能力:利用DeepSeek的智能预测模型,基于历史销售数据和市场趋势,生成科学的采购建议。结合DeepSeek的供应链管理系统(SCM),实现采购订单的自动化生成及执行。

6.流程优化与智能化

目标:针对现有业务流程中的低效环节进行优化,并引入智能决策支持。

技术能力:利用DeepSeek的流程挖掘工具,分析现有业务流程中的瓶颈和浪费点。基于DeepSeek的AI模型,提供智能化的流程改进建议。

方向三:构建基于消费者画像的精准营销生态

新华书店集团可以对线上线下客户进行统一管理,形成统一客户数据库。对线下客户在新华书店全渠道内的需求进行统一管理(涉及打通线上线下多个平台及系统)。基于消费者的历史购买数据及基本特征(性别、年龄等)进行数据分析处理,形成N个消费者模组。新书预购信息、上架信息等按照消费者模组实行精准主动推送,叠加优惠券等销售激励手段。

DeepSeek建议:

1.统一客户数据库建设

目标:整合线上线下客户数据,形成统一的客户数据库,确保数据完整性和一致性。

技术能力:利用DeepSeek的大数据平台进行数据清洗、整合和存储。将线下门店的客户数据与线上电商平台数据打通,实现跨渠道数据关联。

2.消费者画像构建

目标:基于消费者的历史购买数据及基本特征(如性别、年龄等),形成精准的消费者模组。

技术能力:利用DeepSeek的数据分析工具,提取消费者的消费行为特征和人口统计信息。

基于DeepSeek的机器学习模型,进行客户分群,将消费者分为多个模组。

3.精准营销策略

目标:根据消费者模组的特点,精准推送新书预购信息、上架信息,并叠加优惠券等激励手段。

技术能力:利用DeepSeek的智能推荐系统,根据消费者画像和历史行为,生成个性化推荐内容。结合DeepSeek的实时数据处理能力,实现新书预购信息的精准推送(如通过微信企业号或其他渠道)。利用DeepSeek的规则引擎,实现基于消费者模组的优惠券自动发放(如满减、折扣等)。基于DeepSeek的A/B测试功能,评估不同营销策略的效果,并动态优化。

4.营销效果监控与反馈

目标:实时监控营销活动的效果,并根据数据反馈持续优化。

技术能力:利用DeepSeek的数据分析平台,跟踪消费者对推送信息的点击率、转化率等关键指标。基于DeepSeek的数据可视化工具,生成直观的运营报告。

5.消费者全渠道需求管理

目标:对新华书店全渠道内的客户需求进行统一管理,提升客户体验。

技术能力:利用DeepSeek的跨平台整合能力,打通线上线下多个系统(如微信企业号、电商平台等)。基于DeepSeek的智能客服系统,为消费者提供个性化服务。

观点四:重构线下实体店布局,优化经营空间

消费者来到新华书店线下门店,与商品购物有关的所有需求都可以交由智能机器人、系统、线下店员执行。消费者在书店的时间可以用来阅读、体验、消磨时光,参与活动、课程、交流。根据消费者在书店内的动作重构门店布局,由此会带来门店布局的重新调整、功能的重新设置、资源的重新配置。

DeepSeek建议:

数据驱动的空间规划:通过DeepSeek的大数据分析能力,对消费者的foottraffic(客流量)和行为路径进行建模,优化门店内的空间布局。例如,确定哪些区域更适合放置高销量商品或体验区,哪些区域适合低频消费商品。利用AI对历史销售数据和顾客行为的分析,生成动态的商品陈列方案,提高坪效(每平方米销售额)。

智能货架与库存管理:搭配DeepSeek的图像识别和机器学习技术,实现货架商品的实时监控。当某类商品库存不足时,系统会自动发出补货提醒。通过AI预测热销商品的库存需求,减少缺货或过剩的情况。

动态分区设计:根据不同时间段的客流量和消费习惯,利用DeepSeek的智能算法调整门店区域的功能划分。例如,在高峰期增加收银台数量,或者在低峰期将部分销售区转化为体验区。

个性化购物路径设计:通过分析消费者的购买偏好,DeepSeek可以生成个性化的购物路径推荐,引导消费者快速找到感兴趣的商品或服务,同时提升其在店内的停留时间和消费意愿。

二、作为线下体验手段—链接数字世界与元宇宙的桥梁

方向一:打造线下门店的“虚拟数字人客服”

充分利用基于大模型构建的虚拟数字人可以实现无限制对话的特点,开发虚拟数字人客服。针对学生及儿童群体、成年人提供不同的服务场景,如回答消费者的荐书需求,推荐的理由,同类书的比较等等。消费者形成购书决策后,如果没有库存可以由虚拟数字人直接生成订单从本集团线上平台配送。

消费者入店后(也可提前在线)可以语言或文字输入指令,由虚拟数字人客服处理并分发给相关板块处理。比如预定一个座位、报名一次活动、预定一杯咖啡(指定时间)。拟购图书直接生成订单,门店现货的在离店时领取,缺货的生成订单配送到客户家中等。

世界购物中心巨头WestField对未来零售的想象也大致如此,线下重实际体验,购物需求通过线上线下渠道予以满足,消费者提出需求即可,把消费者从购物过程中解放出来。

DeepSeek建议:

建议结合多模态交互技术(如语音识别、面部表情生成、身体动作模拟等),支持更加自然的人机互动方式。例如,当用户询问书籍信息时,数字人不仅可以提供文字回答,还能通过表情和手势增强表达效果。

可以探索数字人客服的情绪识别功能,根据消费者的情绪状态调整服务策略。例如,在检测到用户语气急促时,优先处理其请求。

方向二:创作及生成基于图书、阅读相关的数字阅读和VR虚拟体验场景

目前线下的VR大空间,其体验内容都是预先制作,结合硬件设备(如头显等)进行体验。各类品牌及项目的体验感差别在于内容制作的精良程度。同时,单一内容生命周期有限,需要定期更换。

随着技术的发展,目前已经可以做到让大模型接受指令,输出相关的文件交由其他人工智能系统去生成图片、视频,甚至3D画面。技术上是可行的,随着算力问题的解决,未来生成效率更高。可以训练大模型根据少儿的特点针对童书进行专题训练,在生成图片、视频、动画等方面进行研发,这种专题性体验是在家庭是无法完全实现的。

DeepSeek建议:

结合自然语言处理(NLP)、计算机视觉、3D建模以及虚实结合的技术,为读者提供沉浸式的学习与阅读体验。

1.从文本到虚拟世界的转化

基于图书内容的智能解析:使用DeepSeek的NLP技术对书中的情节、角色、场景进行深度分析,提取关键信息(如人物关系、主要事件、时间线等)。通过语义理解生成与书本主题相关的视觉元素和场景描述。

虚拟场景自动生成:利用DeepSeek的AI模型将文字内容转化为3D模型或虚拟环境。例如,根据小说中的描写生成城堡、森林、太空站等场景。自动生成场景中的细节(如人物形象、物品摆放、光线效果),并支持动态调整(如天气变化、昼夜交替)。

2.虚拟世界的个性化与互动设计

基于读者偏好的动态调整:利用DeepSeek的用户画像技术,根据读者的兴趣和阅读习惯动态调整VR场景。例如,为喜欢科幻的读者增强科技感,为喜欢奇幻的读者增加魔法元素。

场景中的交互式体验:通过AI预测读者的行为意图,在VR场景中设计互动点(如可点击的物品、可对话的角色)。支持语音指令或手势操作,让读者与虚拟世界进行实时互动。例如,读者可以“拿起”书中的魔法杖并施法。

动态情节发展:基于DeepSeek的强化学习模型,设计动态变化的情节分支。读者的选择会影响故事的发展方向(如选择不同的道路、对话选项)。自动生成与情节相关的场景切换和视觉效果。

3.多感官沉浸式体验

声音与光影的智能生成:通过DeepSeek的语音合成技术为虚拟角色配音,并根据场景氛围生成背景音乐(如史诗级的交响乐或神秘的自然音效)。自动生成动态的光影效果(如阳光透过树叶、魔法光芒闪烁),增强沉浸感。

触觉反馈与环境模拟:在VR中加入触觉反馈,例如“触摸”书中的物品时会有真实的触感反馈。模拟环境变化(如风、雨、温度)以增强代入感。例如,在阅读冒险小说时,可以感受到风雨交加的环境。

4.虚实结合与社交互动

虚实结合的学习场景:将VR体验与现实世界的学习场景相结合。例如,在阅读《昆虫记》时,读者可以在虚拟环境中观察真实的昆虫标本(通过AR技术叠加在现实中)。支持实时翻译和注释功能,让读者在沉浸式体验中也能获取知识。

多人协作与社交互动:利用DeepSeek的多模态交互技术设计多人VR场景。例如,多个读者可以在同一个虚拟世界中合作完成任务(如解谜、探索)。

提供社交功能,如语音聊天、表情交流,让读者在虚拟环境中与其他用户互动。

5.动态更新与扩展

基于实时反馈的动态优化:通过DeepSeek的数据分析技术收集用户的体验反馈(如停留时间、互动频率),并根据数据动态调整VR场景的内容和设计。自动生成新的场景或情节分支,保持内容的新鲜感。

跨平台与跨领域的延展:将VR体验与其他形式的内容结合,例如生成相关的漫画、动画片段或音乐作品。支持与其他教育工具(如智能笔、电子书)的联动,构建全方位的学习生态。

6.虚拟世界中的知识沉淀与创作延伸

基于图书内容的知识图谱构建:利用DeepSeek的知识抽取技术,从书中提取关键知识点并构建虚拟世界中的知识图谱。在VR场景中设置“知识节点”,让读者在探索过程中学习相关知识。

支持用户的二次创作:提供简单的编辑工具,让用户可以在VR场景中进行二次创作(如设计自己的场景、编写新的情节)。自动生成与用户创作内容相关的扩展故事或插图。

7.教育与娱乐的结合

寓教于乐的学习体验:在VR场景中加入知识问答、解谜任务等学习元素,让读者在沉浸式体验中获取知识。支持多语言教学功能,例如在阅读《一千零一夜》时,可以切换到阿拉伯语模式并学习相关词汇。

文化与艺术的传播:将VR体验作为文化传播的重要手段,例如还原历史场景(如古埃及文明、文艺复兴时期的艺术展览)。支持虚拟画展、音乐演出等艺术形式,让读者在虚拟世界中感受艺术之美。

03 结论

1.DeepSeek能够为新华书店带来革命性的变化。虽然DeepSeek在回答中描述的这些技术手段目前无法确认是否已经全部实现,但假以时日一定会实现。

2.DeepSeek展现的美好愿景,可能需要巨大的投入,需要有集成公司来通过软件及硬件进行开发、匹配和集成。但是从成本以及未来效益预估,前景可以预期。

3.不要把DeepSeek当成一个搜索引擎。它是一个人工智能助手,在理解你的想法和需求后,它能够给你提供超乎认知的答案。前提是你首先是一个有想法、有明确需求并能够进行准确表述的人,然后需要和它持续对话。这个过程是互相提升、互相成就的过程。

4.DeepSeek目前已经超越了我们大多数人的水平及能力,对于技术的产物不要心存恐惧,而是了解它、用好它。

AI时代企业成功的关键是:将人类专注于战略性工作,让AI参与决策并保持决策透明可见,组建基于AI能力的小而精的高效团队,大规模利用流程自动化及设备自动化。

在DeepSeek等人工智能大模型的帮助下,新华书店的线下门店可以真正成为顾客接待入口、阅读体验场所、文化活动平台、终身学习空间。新华书店的集团总部成为数据资产的应用管理平台、基于AI的业务流程部署平台、业务策略及战略业态的研究平台、资源的调度配置平台

今日作者:书业观察者 飏帆

(转自:浙江出版传媒)

发布于:北京市
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