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在“人工智能”的大潮中,零售企业如何不掉队?

2017-08-03 雾江岛主 商业观察家


零售芯观察专栏        雾江岛主


此专栏由“雾江岛主”(别名)开设,关注于变革时代下,中国零售业价值创新,更新周期为不定期发布。


“雾江岛主”拥有多年跨国零售集团、线上线下从业经历。《商业观察家》特约雾江岛主开辟“零售芯观察”专栏,以期分享阅历、见解与思考,进而为市场打造学习平台。


《商业观察家》也欢迎更多市场一线人士分享智慧,我们支付稿酬、开辟专栏、回报宣传、并邀请参与《商业观察家》每年举行的两次线下会议,主持或演讲。


专栏方向为:一、生鲜市场发展见解、趋势展望,及实操方法论。


二、美国零售市场观察。要求有多年美国生活、工作经历。


有意者可添加微信shangyegcj。



特约撰文|雾江岛主  

文中观点仅代表专栏作者独立思考



AlphaGo 的出现为市场掀起了人工智能“热潮”。毫无疑问,人工智能会是新零售的一部分。它所能创造的价值是,在消费端,为消费者提供更精准的选品、营销、服务等。对于零售商,人工智能则可能在成本效率层面创造价值,比如提高人效、降低营销成本等等。


01



那么,零售业要如何应用人工智能?零售企业需要做到什么?


笔者认为,零售业的“人工智能”应用需要实现三个基础。


-会自己编程和调试的软件:机器学习

-能存储足够多数据的媒介:大规模存储

-能规模化采集数据的思路:大数据


这三点互为依存、缺一不可、无法分割。有了这三点的结合,才能称之为“智能化”。其中,有能力获取足够大的数据又是实现人工智能应用的基础中的基础。

因为只有掌握的数据大到一定程度,才有可能机器学习,才能提供更精准、智能的服务。


当下,中国实体零售企业,在以上三点的能力上还有许多不足。


机器学习层面。当下实体零售商还是依赖人力,相关工作由楼层经理和店长承担了。基本就是在业务无法套用原有SOP的时候,做出适时和适度的调整,必要时开发新的流程与处理方案来应对业务的变化。


大规模存储层面。大多数实体零售商主要靠“硬盘”来解决。插一个有趣的话题,笔者在很多商场时至今日还能发现店长和楼层经理有每日早晨巡店的时候让店秘打印出销售数据拿着走的习惯,厚厚的10厘米那么多⋯⋯


很多中小实体零售商店与店的数据都是分割的,通过携带U盘汇总。无法做到店与店、店与总部的数据及时同步共享,没有购买云储存服务,很多数据被浪费了。


大数据层面。数据要分为“人、物、交易”三个方面,几乎每家店都有自己的会员体系,少则5-6万,多则20-30万会员,再与店里面4-6万种SKU一交叉,数据量看起来不少。POS一天也至少产生4,000-10,000个交易记录。但其中的问题是,非会员的数据获取能力不足,现金付款方式导致的支付数据获取也不足,由于控货比例不大,商品数据化能力也比较差。同时,数据间的交叉比对做得还不好,比对的维度也不多。一些企业甚至根本未对自有数据进行过有效分析,数据处于闲置状态。


以上,是中国传统实体零售业在数据化、人工智能、新零售应用层面的问题。




02


而当下市场,一些新业态、新零售概念的出现,其“智能零售”的含金量又如何?


笔者挑选当下市面上最“火热”的两种新零售的代表:无人便利店、盒马类型店来评估。


先说无人便利店。


AmazonGo是国内的零售同行争相模仿的无人便利店的鼻祖。但AmazonGo是实实在在的“智能零售”思维,而国内无人便利店的“智能零售”含金量却是不足的。


以下是判断逻辑。


机器学习:Amazon从创业2年多就开始搞个性化购物界面,用的就是机器学习的思路。让Amazon网店的程序根据顾客的浏览习惯和同类顾客的实际选择,计算出推荐的思路。


大规模存储:这就不用多说,Amazon Cloud目前是除了中国市场之外的全球云存储主流服务商之一。


大数据:Amazon在9个国家的数以亿万的顾客、千万级别的商品和每日百万级别的交易,都是很大的数据量。


国内无人便利店是什么情况?


机器学习:选品思路主要靠模仿线下竞争对手,机器学习、自主推荐谈不上。购物流程每次则只允许进一个顾客,说到底,搞个磁条、几个防盗设备称不上“智能”。


大规模存储:尚不清楚,因为处于试运营,还没有足够数据需要存储。


大数据:无人便利店通过电子化方式支付,因此,是有能力获取用户数据的。且无人便利店供应的商品数量是有限的,商品数据化层面也无太大问题。问题是,无人便利店未来能做多大规模,能形成多大规模的数据体量。



03



再来看看盒马。


盒马有“阿里爸爸”,瞬时间具备了三要素的一切。


阿里有4.26亿手机淘宝装机用户基础,每天千万级的用户活跃度,近千万的SKU数,百万级别的每日交易数,加上外围的优酷、微博等媒体的交叉比对,大数据这项是非常强大的。


阿里巴巴推行千人千面也有了半年多的时间,但是否是真正的机器学习不得而知。


阿里云之所以备受推崇,由马云亲自带队推广,真实原因除了占领云计算市场份额之外,估计也少不了机器学习条件这一要素。


盒马鲜生虽然有了阿里的大数据支持,但由于场景购物的限制,自主铺设的数据渠道还处于较为重要的环节,不仅可以拿到一手的顾客和交易数据,更关键的是这些数据都是强关联,好比直接静脉注射,比慢慢消化阿里爸爸给的补药要直截了当的多。从这点,就不难理解侯毅2000家门店的雄心,其实更多是为了覆盖和数据积累。完成了这一步,机器学习才能进入快速通道,下一阶段的创新就会更精彩。



04


最后聊一下类盒马的模仿门店。


从当下运营看,人工智能三要素其实都还没有体现出来。比如,很多类盒马零售商当下还只有一家门店,这决定了没有大数据的规模。同时,一些不掌握信息系统而依赖于外包IT公司的思路,注定了这一类“创新”还是原有模式的装饰,与重新装修开业并无大异。过度对SOP和店长等管理模式的执着,也不会引导新零售的萌芽。


新零售,着眼点其实不在这三个字里面,新的设备和技术的利用是否能支撑新零售的核心概念,关键点在于这些新东西带来的变化是什么。


当今中国社会处在消费转型与升级的蓬勃期,一切符合这个大趋势的变化都可以成为新零售的基础和依托。核心就在于是否完成了由“供方/卖方中心思维”成功转向到“完全去中心”的“用户思维”。


再说的通俗一点,就是能否从“撒网打鱼”转变为“大河养鱼”(注意不是“鱼塘养鱼”,鱼必须来去自由)。互联网工具和生活方式给了顾客大量的信息,打破了信息垄断,当然原有的信息不对称优势也必须完全抛弃。


高毛利成为历史的同时,合理的价格配以高性价比的产品质量,便利而又贴心的购物体验,都必须成为新零售排在第一位的任务和使命。其他原来很受重视的坪效、人头成本这一切,不在应该成为创新的首选,而是能通过满足新的首要任务来水到渠成的做到。




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