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看業內人士分析新零售:數據究竟有多少價值?

日期:2017-07-05   來源:品途商業評論   作者:時尚小穎    點擊:

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   關于新零售,阿里給出的定義是“以消費者體驗為中心的,數據驅動的泛零售業態”,這里道出了兩個關鍵點,一個是“以消費者體驗為中心”,另外一個是“數據驅動”。

 

  筆者采訪了多名從事數據、零售行業內人士,本文將立足新零售,淺談數據是如何為其賦能?

 

  數據的價值

 

  互聯網的本質在于用戶經營、流量經營,而數據在這其中是最為基礎的一環。

 

  首先,數據的價值在于,可以驅動業務的增長。實際上不僅僅是在零售行業,每一個行業對于數據的應用,數據對于驅動業務本身起到至關重要的作用。

 

便利店設計效果圖

 

  以盒馬鮮生的第一家店金橋店為例,目前線上部分的銷售額已經超過了50%,這樣的營收模型對于傳統零售商來講是可遇不可求的。實際上這個結果并非一蹴而就。

 

  其次,深入進行數據管理與挖掘,可以更好的服務用戶。這里面包含了兩個維度的用戶,一是服務于企業內部,實現數字化管理。 二是在消費者層面,可以提供個性化、多元化的服務。

 

  在傳統零售行業,企業內部管理的效率非常低,總部統一下達任務往往要著急各個分店店長統一參會來傳達。而數字化的好處在于,極大提高了信息同步的即時性。

 

  而在消費者層面,掌握更多的消費行為數據以后,平臺方可以借助這些開展商品的個性推薦以及精準營銷。

 

  此外,數據本身或者基于數據分析得到的結論是具有價值的。我們可以看到,越來越多的企業也在以數據的標簽來標榜自己。比如滴滴出行、摩拜OFO等出行類工具,雖未上市,但估值都在數十億、上百億美金。如果單純看其本身的業務模型來看,雖然可以實現盈利,但不足以支撐如此高的估值。

 

  實際上更多的投資者看重的,是其出行數據背后,有著更大的商業價值。以零售行業,通過這些出行數據,可以做出更好的選址決策,基于人群的年齡、職業、喜好等畫像分析,也可以幫助零售商在商品層面以及運營層面做出更好的策略。

 

  由經驗思維到數字化思維

 

  上文有提到過,對于新零售業態,最核心的一個特征就是打通了線下和線上,這樣帶來的直接結果就是,新零售業態可以采集到的數據更多。

 

  傳統零售商在數據方面一直不夠重視,一位在零售領域從事多年的高管曾這樣表達:

 

  “這些數據看上去并沒有什么用處,特別是北上廣一線城市,店面覆蓋的3公里范圍,人員流動性比較大,另外有些人的消費習慣你很難去改變。”

 

  實際上這也是大部分傳統零售人的思維,我們可以把它看作是經驗思維,比如貨架怎么擺放,商品怎么選擇、動線怎么設計。但對于新零售業態,在數字化經營思路下,這些數據并非如想象中那么無跡可尋。

 

  在傳統零售店面,商品完全依賴供應鏈以及價格體系,促銷活動做了很多,究竟是誰買的單卻很難清楚,包括店面的消費動線設計也是完全以貨為中心,消費者在廚具攤位買完咖啡壺,還要跑到食品區去購買咖啡。此外,諸如天氣等社會公共信息等,其對于到店客流的影響也會十分顯著,傳統零售商僅僅通過銷售數據是很難捕捉到消費者的行為變化,知其然并不知其所以然。

 

  換做新零售,基于消費者為中心的業態,可以借助門店的wifi探針,藍牙感知技術,可以自動識別他們的手機或者其他聯網設備獲得數據,可以在不驚擾客戶的情況下,調取其資訊并快速提醒前臺導購或服務人員。

 

  消費者在哪些貨架停留了多久、經歷怎樣的動線,這些數據對于店面的反向管理都起到至關重要的作用,直接影響了店面的倉儲管理、買點捕捉硬件設備的位置。

 

  下一站,人工智能?

 

  2000年以前,互聯網發展初期的數據,以結構化文本為主的粗顆粒度數據,以天為單位響應時間,數據結構也十分單一;

 

  進入到2000年以后,互聯網、web飛速發展,真正意義上的結構型數據開始出現,特別是隨著社交媒體發展,多元化的數據包括文本、音頻、視頻,小顆粒度的數據呈現爆發式增長;

 

  在2008年以后,移動互聯網時代又將數據推向更高的維度,傳感器、GPS等便攜設備的出現,數據開始以秒為響應單位,數據量達到PB級別,這也催生了大數據生態圈Hadoop這種分布式處理的軟件框架。

 

  而隨著更多的實體零售走向互聯網產業升級,數據的體量將更加龐大,顆粒度也將更細小,更先進的算法邏輯,更強大的處理能力成為行業所需。

 

  去年亞馬遜推出Amazon Go,利用了機器視覺智能識別技術,讓無人便利店成為大家津津樂道的話題。包括阿里近期即將初推出無人超市“淘咖啡”,透過其購物流程來看,也極有可能應用到該技術。

 

  雖然這樣的方案隨著店鋪規模擴大,系統的計算量將大幅飆升,對GPU提出巨大的挑戰。但至少目前,在數據方面,零售的終極必將走向人工智能、機器學習這條路。

 

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