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數據驅動決策 是零售数字化的下一站

Posted on 2019-05-232019-05-23 by admin

零售数字化已經大勢所趨、人心所向,各類數據中台乃至“數據湖”系統建設風起雲涌。然而當零售企業坐擁了海量數據,把上至供應鏈、下至每位顧客的門店消費過程全部記錄在冊,零售企業的經營水平自然講究得到提高了,顯然並非如此。在現實中,數據好比是銅錢,太多了而使用不得要領,則可能拿也拿不住、用也用不了;那麼,穿錢的紅線在哪裡,零售数字化的下一站會走向何方?

一、只有執行而無決策的零售数字化

近20年間,零售数字化高速發展,各類進銷存、會員、門店運營、供應鏈等信息系統快速發展並普及;約3年前,新零售浪潮襲來,微營銷、O2O商城,乃至業務中台、數據中台等系統已逐步成為零售企業的標配。

然而,當我們走近審視,這些系統無一例外都是面向執行的;例如,某零售中台/POS系統可嚴格地執行這樣的促銷規則:A+B商品組合特價,同時可參與全場滿減優惠,同時只在特定門店、VIP等級的會員可享受此規則。

然而,為什麼選擇這些商品,面對哪些客群最為適合,促銷規則能否帶來最大化銷售額或毛利額,以及顧客參與度?這些關鍵問題的答案往往語焉不詳,只是憑藉人為經驗,或者簡單參照歷史促銷檔期的類似做法。

同時,大量的數據分析報表已充斥於我們的視野,每個經營崗位都面對着少則幾十張,多到百十張的報表。然而,報表只是過去事實的簡單匯總,真正需要形成面向未來的經營決策,卻仍需要經營者來做出。

因此,在零售企業已被信息系統“武裝到牙齒”的情況下,高度重要的零售經營決策過程卻仍然低質低效:

1) 決策高度依賴於人,個人經驗、能力以及責任感缺一不可,且無法複製;

2) 決策過程高度混沌,主要依賴人腦和Excel等簡單工具,過程無法記錄和追蹤,效率和效果也無從進一步提升與優化;

3) 無法有效預見未來,對於因決策本身而引發的經營變化趨勢沒有精準的預見。

縱然有越來越多的數據和報表,由於沒有面向決策的信息系統支撐,導致各類拍腦袋、拍胸脯、再拍大腿的情況屢見不鮮,嚴重製約了連鎖零售企業進一步提升決策水平、改善經營績效的努力。

二、如果AlphaGo來到零售世界,將會發生什麼?

近年來,名為ABC(即人工智能AI、大數據Big Data、雲計算Cloud Computing)的組合聲名鵲起,被認為是各個產業必然會經歷的升級、創新的必由之路。

真正讓ABC組合深入身心的是AlphaGo的到來:2017年5月,智能機器人AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍柯潔而震撼世界,2017年因此也被稱為中國人工智能元年。

AlphaGo唯一了解的圍棋規則是獲勝,其成功主要依賴機器學習,包括對大量歷史對局棋譜,乃至自我博弈的海量運算。那麼,如果AlphaGo來到零售世界,將會發生什麼?

不難發現,令AlphaGo一戰成名的3大法寶,即監督式策略網絡、價值網絡搜索、深度神經網絡,稍加適配調優之後,完全可滿足零售經營需求,實現對於零售場景的決策支持;對比說明如下:

序號 AI算法 圍棋對弈場景應用 零售經營場景應用
1. 監督式策略網絡 通過海量盤面數據進行訓練,從而獲取高精度預測人類專家的落子位置 適用於銷量預測、客流預測、會員分群與診斷等場景
2. 價值網絡搜索 評估盤面優劣,並結合蒙特卡洛樹搜索,降低搜索深度,選擇最佳勝率的落子 適用於智能選品、個性化營銷匹配、搜索人群擴散等場景
3. 深度神經網絡 開展深度學習,通過與對手或者自己的對弈,不斷實現算法和模式的發展演進 實現經營管控和數據鏈閉環,將PDCA循環實現自動化、智能化的落實

三、數據驅動決策是零售經營與人工智能結合的最佳形態

蘇寧張近東曾表達:“我們希望讓零售更加智慧,讓零售充滿AI,讓越來越多的人得到更有‘AI(愛)’的零售的極致體驗!”京東劉強東也表示:“但人工智能技術將對現有零售進行再造,將用戶體驗、成本、效率推向極致並創造出巨大的社會價值。”

那麼,實體零售企業的人工智能之路應如何開啟呢?其答案必然是基於人工智能算法,實現數據驅動決策,其原因十分直白、深刻且普適:

1、充分挖掘海量沉澱數據的價值;人工智能的核心在於機器學習,零售企業持續多年經營所沉澱的海量數據,則為機器學習底定了良好的基礎;而結合人工智能后的進一步的決策、執行、評估的PDCA循環,則更強化了機器學習的不斷閉環,犹如AlphaGo持續不懈的人機對戰。

人工智能介入后的零售經營決策閉環

2、在關鍵零售經營場景實現智能決策;人工智能對於零售經營的支持既非面面俱到,也非大包大攬,而是結合具體的經營場景,按需採用人工智能實現隨需應變的決策輸出;

場景化意味着輕量化、碎片化,可將一個經營決策過程拆分為若干環節,分別予以賦能,

例如促銷決策過程,可拆分為促銷選品推薦、促銷價定價建議、促銷銷量預測等;同時也可以將這些環節整合聯動,獲取更大的價值。

3、擺脫對決策人員的過度依賴;在一般條件下,人工智能即可提供高於平均水準的決策建議,並高度穩定持續,同時又增加了眾多獨到的視角與方法;如果經營決策者與人工智能得以深度結合、各展所長,則能夠實現大大高於過去水準的決策水平,形成更為科學全面、可操作性更強的決策成果,從而擺脫了完全依賴於特定人員的決策局面。

因此,在科技必然趨勢、零售發展規律的雙重驅策下,依託人工智能的數據驅動決策必然會成為数字化進程的下一站。

四、小場景孕育大應用,創造商業價值是唯一目標

人工智能與圍棋博弈數據結合,令AlphaGo成為了圍棋世界的無冕之王。那麼,人工智能與零售大數據的結合又會帶來什麼呢?無疑,持續創造商業價值是其中的唯一目標和方向。結合哈步團隊數年以來與天虹、卜蜂蓮花、步步高等領先零售企業的共同探索和實踐,可發現以下直擊零售痛點,並實現數據驅動決策的場景和契機:

場景1,顧客戰略分群

痛點:理解顧客是“以顧客為中心”的第一步,然而“顧客心,海底針”,理解顧客並實現人以群分卻絕非容易;

方法:深度顧客洞察,從不同維度上解讀顧客的需求和潛力、顧客的忠誠度變化情況、商品品質或價格敏感度、生活方式的偏好與變遷,從輸出精準的全景式顧客畫像,並不斷實現與時俱進;

算法:K-Means、均值漂移、高斯混合等;

價值:實現顧客忠誠度、品質或價格敏感度以及生活方式等不同視角的顧客戰略分群,流失顧客留存率可提升8%-15%、關聯營銷轉化率可提升12-20%,顧客整體滿意度也會有顯著優化。

場景2,個性化EDM海報

痛點:一般零售企業的促銷海報包含有少則80、多則數百商品特惠,但海量信息往往讓顧客不知所云,也沒有人能夠把這些信息全部讀完,因此大量的營銷資源和銷售機會被浪費了;

方法:通過人工智能算法,基於歷史數據的挖掘分析,從而精準地識別顧客的消費偏好、價格帶期望,從而只是精準地推薦10~25個商品。

算法:邏輯回歸、GBDT、FFM等;

價值:在顧客獲得更為精準匹配的推薦信息之後,海報在線打開率可提升25%-45%、到店消費轉化率可提升15%-28%,同時帶動海報檔期內門店消費的整體拉升。

場景3,智能銷量預測

痛點:傳統銷售預測方式由於採用數據維度較少,且算法簡單粗放,導致預測誤差較高,導致門店缺貨率較高,同時庫存周轉率較低;

方法:採用海量特徵數據與多種機器學習模型相結合的方式,融入銷量、日期、商品、門店、促銷、天氣、商圈等100多種特徵量開展全量數據運算,獲得更為精準的預測成果;

算法:LSTM、ARIMA、XGBoost等;

績效:全面提升預測精度之後,關鍵商品的門店缺貨率可下降8%-15%,同時庫存周轉率可提升10%-22%,有效地改善了供應鏈效率。

當然,以上只是數據驅動決策中已得到驗證的數十個場景的驚鴻一瞥,更多的驚喜乃至驚艷的場景正在不斷地激發和創造出來。在厚重的零售大數據沉澱基礎上,在人工智能與雲計算能力的加持下,科技的力量正不斷探索和實現這零售經營中舊能力的提升、新視野的破壁。數據驅動決策,是零售数字化的下一站,你準備好了嗎?

本文為投稿內容,作者信息:王元盛,哈步數據CEO助理、首席市場官,上海交通大學MBA,擁有14年以上的零售諮詢和信息化服務經驗,曾服務王府井、中信集團、卜蜂蓮花、良品鋪子、北國等大中型零售與品牌企業。

網站內容來源http://www.ebrun.com/

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