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新零售业智能导购与供应链协同优化策略

TOC\o1-2\h\u3146第1章引言 3

15401.1新零售业发展背景 3

198291.2智能导购与供应链协同优化的重要性 3

16119第2章新零售业智能导购技术 4

86692.1人工智能在新零售中的应用 4

261392.1.1人工智能技术概述 4

227862.1.2智能导购系统的构建 4

281792.1.3语音识别与自然语言处理技术 4

80632.1.4人工智能在导购场景的应用案例 4

193442.2大数据与用户画像构建 4

40492.2.1大数据技术在新零售中的作用 4

34232.2.2用户数据采集与处理 4

27412.2.3用户画像构建方法 4

291592.2.4用户画像在智能导购中的应用 4

69482.3个性化推荐系统 4

198752.3.1个性化推荐技术概述 4

29282.3.2基于内容的推荐算法 4

292762.3.3协同过滤推荐算法 4

153802.3.4深度学习在个性化推荐中的应用 4

13182.4虚拟现实与增强现实技术 4

46572.4.1虚拟现实与增强现实技术概述 4

249532.4.2虚拟现实在智能导购中的应用 4

171092.4.3增强现实在智能导购中的应用 4

230012.4.4虚拟现实与增强现实技术的未来发展 4

10610第3章供应链协同优化概述 4

273673.1供应链管理的基本概念 4

28753.2协同优化策略的意义 5

235073.3国内外供应链协同优化发展现状 5

30274第4章供应链协同优化策略 5

244534.1供应链协同优化的目标 6

88294.2信息共享与数据协同 6

92134.3物流与仓储协同 6

113114.4供应商协同管理 6

27063第5章智能导购与供应链协同优化关键技术研究 6

312905.1智能算法与模型 6

192155.2云计算与边缘计算 7

308245.3区块链技术 7

235535.45G通信技术 7

19641第6章智能导购与供应链协同优化应用实践 7

196436.1智能导购系统设计与实现 7

102756.1.1系统架构设计 7

199246.1.2关键技术实现 7

57496.1.3系统应用与效果评估 8

110476.2供应链协同优化案例解析 8

36456.2.1案例一：线上线下融合的供应链协同 8

313996.2.2案例二：多渠道供应链协同 8

186496.2.3案例三：跨境供应链协同 8

262736.3优化策略在典型行业中的应用 8

276806.3.1食品行业 8

59626.3.2服装行业 8

67286.3.3家电行业 8

75676.3.4零售药店行业 8

25066第7章消费者需求与行为分析 8

44717.1消费者需求挖掘 9

59847.1.1消费者需求概述 9

267887.1.2数据采集与处理 9

107007.1.3消费者需求挖掘方法 9

280757.2消费者行为预测 9

229127.2.1消费者行为影响因素 9

182667.2.2消费者行为特征分析 9

88797.2.3消费者行为预测模型 9

141317.3用户满意度与忠诚度分析 9

16717.3.1用户满意度评价指标 9

124447.3.2用户忠诚度评价指标 9

281907.3.3用户满意度与忠诚度关系分析 10

139627.3.4案例分析 10

32223第8章供应链风险管理 10

71068.1供应链风险识别与评估 10

95688.1.1风险识别 10

250588.1.2风险评估 10

222038.2风险防范与应对策略 10

55718.2.1供应商风险管理 10

271088.2.2物流风险管理 10

153618.2.3需求风险管理 10

50208.2.4质量风险管理 11

139908.2.5信息技术风险管理 11

217318.3应急管理与业务连续性 11

54548.3.1应急管理体系的构建 11