后疫情时代，中国消费品市场呈现出持续复苏态势。伴随经济复苏，在扩大内需、提振消费的政策大环境下，消费品行业将发挥更大优势。预计未来3到5年内消费及零售市场仍将维持快速发展势头，对经济增长推动作用也将进一步扩大，最终成为中国经济发展的基石。

如今，新消费环境正逐步衍生出众多崭新的消费形态。消费者对商品的认知、需求及购买决策的依据都在持续的转变着。基于新经济环境下需要迅速响应消费者日益变化的需求，消费品企业在多个消费场景下面临着共性问题：缺少关键门店信息和门店数据。品牌商从咨询机构得到的样本市场调研数据无法完整反应出本品、竞品在整个市场上的真实表现。从而缺乏对渠道、门店及消费者的有效洞察。导致很多情况下品牌的目标消费者人群、商品和投放的渠道与终端门店不匹配。
品牌商往往更关注不同城市、区域、商圈和商品消费趋势的变化。根据市场的变化和不同城市、区域、商圈的消费者偏好和购买习惯关联店铺的标签，在此基础上及时调整品牌战略和终端执行决策。

很显然，不同渠道、城市、区域、商圈的消费人群，从特征、消费习惯、消费能力上看都大相径庭，对商品需求和期望值亦不相同，而不同的投放渠道承载的商品定位也各有侧重。以往品牌商对所分销的门店均有各自的评级和分层，以及分级所对应的标准，如金牌门店、银牌门店、铜牌门店等。但基于新消费环境，门店的评分和标签都不应停留在原有的分级标准上，应有更多维度更多层级的分类和个性化标签。在AI和大数据的帮助下，越来越丰富的门店标签会帮助品牌商全方位360度了解渠道和终端门店，针对不同门店进行差别化门店终端运维，在门店执行层面真正实现”千店千面”及“完美门店”的目标。

有研究表明，影响消费者购物决策的主要因素包括商品价格、搜索成本、获取时间和对风险的态度。

• ◆ 随着市场上涌现出越来越丰富的消费品品类，不断出现新兴品牌和网红单品，消费者可选择的替代品增多，进而增加了消费者的搜索成本，即消费者寻找和选择所需商品需要花费的努力和时间成本；

• ◆ 而线上购物则会在一定程度上牺牲消费者的获取时间，而且越来越精明的消费者们并不认为网上购物的价格会始终低于线下传统渠道的价格。

以上这些，都增加了消费者购物的不确定性。

• eBest为品牌商服务

将基于大数据收集城市、区域、商圈、人群等信息, 并通过导入过往的零售执行数据、交易数据(包含门店的地理位置、门店属性、个性化标签、商品的分销、货架、陈列、排面、单价、卖进、卖出等历史数据)，通过机器建模及AI算法建立门店→消费者→商品→消费偏好等关联关系，执行终端门店的消费者触达。帮助品牌商、经销商进行智能拓店，为商品找到更合适的投放渠道和终端网点：

1. 1、提出铺货建议，并主动搜索符合高产门店特质的新增门店，发掘潜力门店；

1. 2、结合商品需求预测、人群消费偏好对照等进行渠道订单推荐，智能订单预测，帮助经销商实现更好地卖进，为业代的日常订单提供依据，从而实现销量提升；

1. 3、完美门店改进建议，真正实现“千店千面”，将商品卖到更合适的门店，并从门店层面进一步提升消费者的购物体验。

这将进一步打通品牌商、经销商、终端门店、消费者的连接，打破以往一直存在的次元壁，无限贴近消费者，让渠道和门店的划分不再给消费者产生感知上的差异，从而给到消费者全渠道融合的全新消费体验。

• eBest为消费者服务

我们将借助AI和大数据帮助品牌商实现智能化分销。可以使消费者在选择商品时付出更少的努力和时间成本，从而降低消费者总成本，那品牌商品的价格将更具竞争力，品牌商也可以在总成本一定的情况下获得比竞争品牌更高的零售价。

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