
大数据支撑聚码聚客平台 防伪溯源解决商家难题
在移动互联网飞速发展之下,因网络的发达而带来的问题也日渐显现,“山寨”的概念,更是随着移动互联网的发展达到了顶峰。怎样解决山寨难题?由上海高研明鉴信息技术有限公司研发的聚码聚客平台,或许会给行业全新的思路。
从长远角度来说,假货的存在对企业的打击是巨大的。品牌的商品质量哪怕再好,但山寨货仿冒品以次充好、以假乱真,却会导致原本忠实的顾客弃它而去,严重损害了原品牌的形象和信誉。为了使利润最大化,造假者往往会偷工减料,甚至添加有害物质。从消费者的角度来说,假冒品一旦出了事情,遭到了精神损失甚至健康影响,其责任追溯起来却十分困难,这样的漏洞也使得造假者更加肆无忌惮。
面对市场上假货横行,传统工艺防伪工艺却是五花八门,消费者难以区分,而电话防伪则操作不便,任何人都可以注册电话,不法分子利用此法造假的案例数不胜数。聚码聚客平台由中国科学院上海高研院科研成果转移转化的项目公司研发而成,拥有国家级顶级机构与大数据支持的聚码聚客平台首创彩码防伪溯源功能,为企业带来了福音。
防伪功能:聚码聚客拥有创意化彩色二维码,利用专利技术使彩码可融入任何品牌logo。在整个防伪过程之中,聚码聚客实现每件商品上的二维码都不同,每个二维码都代表着一件商品的身份识别,方便消费者扫码辨真伪,与此同时也便于进行大数据采集时的精准信息分析,实现了防伪验证和溯源追踪的基本前提条件。消费者在购买产品之时,只需要用手机轻轻一扫产品包装上的二维码,就能够立刻知晓商品是否正品。
溯源功能:除了防伪之外,聚码聚客还拥有超强的产品溯源功能,不仅能满足消费者对产品溯源的需求,还可进行物流管理,防止窜货。一般来说,传统方法是用读写器扫码,但这会产生的配套硬件及系统成本过高因素,聚码聚客采用移动互联的套标标签系统,用读写器或手机通过二维码在物流追踪的各个阶段点写入时间、地点、操作人、操作内容,便于市场监督员和消费者查看物流记录。商家商品大箱——中箱——小箱一品一码,可及时检测到错发、漏发,与此同时,一次写入,当扫描大箱信息,中箱,小箱等都写入同样属性,更有废标管理,即时补标。
如今,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而做出,而并非基于经验和直觉。大数据时代,需要将数据进行系统采集以及专业的汇总分析。在这方面,聚码聚客平台走在了前面。通过科学分析,能够看出哪个平台销售的比较多,哪个平台的消费群体是哪些,消费群体的年龄层次如何,消费群体在各个城市的比例等。
不仅如此,聚码聚客平台可以同时处理亿万数量级的数据。比较传统以及普通服务器系统架构和关系数据库结构,无法支持海量数据存储、运算、调取数据支撑,一旦出现超过百万数据调用,就需要翻倍的时间和成本,这对于商家来说是有很大损失的。
聚码聚客涵盖多码合一、O2O互动聚客、聚合流量通路、防伪溯源、大数据支撑等多种功能,是聚合了多种功能于一体的平台,商家无需为单独建立溯源系统承受高昂的费用,为商家带来事半功倍的防伪聚客效果。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23