在新零售的浪潮中，巨頭攜資本之威來勢洶洶，昔日零售驕子大潤發(fā)也只能向時代低下“高貴的頭顱”。身處這樣一場混戰(zhàn)中，成立短短兩三年時間的超盟數(shù)據(jù)，巧妙地選擇了連鎖便利店為主要客戶群，由此發(fā)展壯大。
1
在小區(qū)底商、公交站旁，人們到處可見便利店的身影，幾十平的門面、兩三個店員再加上掃碼支付，就可以支撐起整個便利店的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。與沃爾瑪這樣的線下零售巨頭不同的是，便利店的主人絕不用挖空心思，去管理那么多的商品，所有的貨物一眼就能看得過來。
所以在很長的時間內(nèi)，店主們都過著小而美的生活。
不過，這種“好日子”似乎隨著電子商務(wù)與新零售的快速發(fā)展戛然而止。智慧門店、大數(shù)據(jù)、無人零售人工智能等線下零售業(yè)態(tài)的出現(xiàn)都預(yù)示著一個道理：商家將以更低成本獲取更多需求信息，更精確地分析需求信息，更快反應(yīng)需求信息，從而降低時間和成本，提高效率;消費者希望追求更高的消費品質(zhì)，買到最適合自己的商品。
單純考慮便利店最核心的業(yè)務(wù)場景“訂貨”、“銷售”“庫存”，店主們就有兩個事情難以解決。
第一，訂什么貨。以前是店里有什么顧客買什么，現(xiàn)在是消費者需要什么，店里才需要訂什么，那么到底哪些商品才是消費者真正需要的?哪些商品還有沒有庫存?暢銷品缺貨得到有效的解決了嗎?
第二，訂多少?店主們到底需要訂購哪些商品，才不至于造成脫銷或者滯銷?
在沒有數(shù)據(jù)支撐的情況下，僅憑店主的經(jīng)驗去解決這些事情，錯誤難以避免。所以，超盟數(shù)據(jù)就是希望通過對連鎖便利店的全量數(shù)據(jù)及大量外部數(shù)據(jù)的分析，基于不同的決策場景，幫助便利店提高運(yùn)營與決策水平。
2
據(jù)口碑聯(lián)合CBNData聯(lián)合發(fā)布的《2017線下零售新生態(tài)報告》顯示，快消品大賣場的銷售占比逐年下降，便利店卻逐年上升，2016年的比例已經(jīng)達(dá)到4.4%。從這個角度來看，超盟數(shù)據(jù)當(dāng)初選擇的方向，有著非常大的市場前景。
記者了解到，超盟數(shù)據(jù)是國內(nèi)領(lǐng)先的“人工智能+零售”公司，基于大數(shù)據(jù)算法和人工智能技術(shù)，為連鎖便利店、連鎖商超及泛零售企業(yè)提供一站式的數(shù)據(jù)管理和分析服務(wù)，幫助零售企業(yè)實現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營 。
在今年3月20日舉行的2018中國人工智能應(yīng)用與生態(tài)峰會上，“以商品為中心構(gòu)建知識圖譜”的零售新概念浮出了水面。
3
什么是以商品為中心的知識圖譜?簡單理解就是，以商品為中心，把不同各種類型的數(shù)據(jù)，按照既定模型組合在一起形成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。
超盟數(shù)據(jù)產(chǎn)品總監(jiān)趙佳表示，在商品的流通過程中有四個角色：品牌商、供應(yīng)商、門店、消費者，事實上對一件商品而言，從它生產(chǎn)的那一刻起，就就具備了很多的標(biāo)簽。比如同樣一聽330ml的可口可樂，可以是鋁罐裝，可以是鐵罐裝，還可能有動漫卡通的限量版，這些包裝在每個連鎖便利店的名稱都不一樣，但本質(zhì)上它們是同一個商品。而把這些關(guān)系理出來形成關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，這些標(biāo)簽最終會對商品的銷售造成哪些影響，就是超盟數(shù)據(jù)需要給客戶的結(jié)果。
超盟數(shù)據(jù)產(chǎn)品總監(jiān) 趙佳
這個說起來很容易，實際上卻非常困難。即便是一個小小的便利店，數(shù)據(jù)的搜集與挖掘便是一個很大的難題，需要把線下和線上的數(shù)據(jù)匯總起來。這樣一來，大量極度零散的數(shù)據(jù)就匯集到了超盟數(shù)據(jù)的云數(shù)據(jù)庫中。
但我們都知道，這么多的數(shù)據(jù)肯定是沒法直接用的。首先這些數(shù)據(jù)中的大部分都是無效的非格式化的，需要先進(jìn)行數(shù)據(jù)去重等清洗工作。趙佳介紹到，底層數(shù)據(jù)的清洗工作是冗長而復(fù)雜的，這是萬里長征的第一步，也是后續(xù)工作是否能夠順利進(jìn)行的重要前提。
數(shù)據(jù)清洗之后，系統(tǒng)就可以得到非常寶貴的“干凈數(shù)據(jù)”。顯而易見，接下來就要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理了。在數(shù)據(jù)處理的過程中，最重要的便是算力和算法模型。不過，這些事情倒也難不倒曾經(jīng)做過算法工程師的趙佳，在引入人工智能+機(jī)器學(xué)習(xí)算法之后，超盟數(shù)據(jù)就可以基于這些數(shù)據(jù)，賦予商品既定的標(biāo)簽，并且最終形成商品與商品之間、商品與門店之間、商品與消費者之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。
例如同樣的可樂，放在什么樣的門店、門店的什么位置，受到哪些消費群體的喜愛等等，這些都是超盟數(shù)據(jù)應(yīng)該告訴便利店店長的結(jié)果。
4
趙佳將構(gòu)建以商品為中心的知識圖譜分為了三步：第一，大量的數(shù)據(jù)清洗和去重;第二給商品打標(biāo)簽;第三，建立商品與商品、商品與消費者以及商品與門店之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。而這里面有兩個關(guān)鍵點，第一點是通過數(shù)據(jù)打通零售鏈條，第二點是數(shù)據(jù)+人工智能形成決策。
例如，在便利店選址的時候，到底選在什么樣的地方，才能吸引更多的消費者買更多商品呢?傳統(tǒng)的做法是，店主發(fā)現(xiàn)學(xué)校旁邊有一個不錯的門店，根據(jù)經(jīng)驗這個便利店會主要經(jīng)營一些文具、零食等學(xué)生購買頻率較高的商品。那么假設(shè)學(xué)校對面還有一個醫(yī)院呢?還有大量的居民區(qū)呢?在這樣的條件下，便利店該如何抉擇?
趙佳表示，針對這些問題，超盟數(shù)據(jù)做了一個門店相似度的模型，這個模型它包含很多維度的信息，比如有多少所學(xué)校，有多少所醫(yī)院，居民區(qū)的規(guī)模怎么樣，周圍的房價怎么樣，找出相似門店。另一方面，超盟數(shù)據(jù)根據(jù)商品的進(jìn)銷存狀況以及消費者的消費行為，形成共計150個維度的畫像。通過門店相似度模型和畫像，超盟數(shù)據(jù)會從某一類別表現(xiàn)非常好的門店，把它作為樣板給其他門店提供決策基礎(chǔ)。
5
值得注意的是，截至目前，超盟數(shù)據(jù)已經(jīng)覆蓋了中國18%連鎖便利店，每天監(jiān)控千萬級人次的交易數(shù)據(jù)。別看現(xiàn)在這個數(shù)據(jù)量較為可觀，但是在推廣階段也曾困難重重。
當(dāng)趙佳還在繞世界轉(zhuǎn)圈，給那些三四線城市的便利店推廣數(shù)據(jù)驅(qū)動、人工智能的時候，新零售的概念遠(yuǎn)沒有現(xiàn)在滲透率那么高。那些便利店的人總會問趙佳：你們這是啥玩意?這些數(shù)據(jù)我放在自己的系統(tǒng)里，我們想用就能用，你說你們的系統(tǒng)很智能，到底智能在哪兒，跟我們原來的系統(tǒng)或者使用方式有什么區(qū)別?
聽到這些，最開始趙佳也是一頭霧水。但是數(shù)學(xué)專業(yè)畢業(yè)的她，很快就找到了問題的關(guān)鍵：數(shù)據(jù)和人工智能只有形成一個能供人使用的決策才是有價值的，也就是說必須要有具體的應(yīng)用場景以及產(chǎn)生的內(nèi)容需要給客戶帶來決策上的幫助。
趙佳非?？春贸藬?shù)據(jù)的未來。她說：“我們有大量來自硅谷的科學(xué)家，他們嘗試用技術(shù)賦能線下這些連鎖企業(yè)，不過，這些都不重要，最重要的是我們這家公司，這家公司有一個非常好的名字，叫超盟，這樣以后我跟大家介紹的時候我可以介紹說，大家好，我是超盟的趙佳(“盟”與“萌”諧音)，她一邊說著一邊做了一個搞怪的表情，這不禁讓人感到，超盟數(shù)據(jù)是個很有創(chuàng)業(yè)激情的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊，期待超盟團(tuán)隊為零售生態(tài)帶來更多數(shù)據(jù)驚喜。
數(shù)字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
分享到微信 ×
打開微信，點擊底部的“發(fā)現(xiàn)”，
使用“掃一掃”即可將網(wǎng)頁分享至朋友圈。