(網(wǎng)經(jīng)社訊)如今隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展以及技術(shù)的更新，如今在新零售行業(yè)里，會(huì)運(yùn)用到數(shù)據(jù)與算法，從人、場(chǎng)、貨進(jìn)行數(shù)據(jù)化，進(jìn)行重構(gòu)，精準(zhǔn)分析；本文作者分享了關(guān)于新零售中的人、場(chǎng)、貨的分析。

一、新零售場(chǎng)景數(shù)據(jù)的價(jià)值與挑戰(zhàn)

沃爾瑪是行業(yè)標(biāo)桿：從開(kāi)店、倉(cāng)配選址、物流、品類優(yōu)化整個(gè)供應(yīng)鏈的持續(xù)優(yōu)化，一切業(yè)務(wù)都可以數(shù)字化；特別是消費(fèi)者的可識(shí)別，使得個(gè)性化成為電商的標(biāo)配，更好的產(chǎn)品服務(wù)消費(fèi)者，更優(yōu)的供應(yīng)鏈效率降低成本，而二者都離不開(kāi)數(shù)據(jù)的能力。

對(duì)整個(gè)零售下的數(shù)字化、數(shù)據(jù)化與智能化做整體的升級(jí)，在國(guó)外這個(gè)過(guò)程已經(jīng)經(jīng)歷了幾十年，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的后發(fā)優(yōu)勢(shì)，希望通過(guò)我們的能力，可以在幾年之內(nèi)可以達(dá)到并超越國(guó)外的先進(jìn)水平。

新零售要完成要完成人、貨、場(chǎng)的重構(gòu)，在業(yè)務(wù)上來(lái)說(shuō)要完成的是線上與線下的深度融合，用互聯(lián)網(wǎng)的手段去賦能傳統(tǒng)零售業(yè)；這就要求不管線上與線下業(yè)務(wù)，都需要完整的數(shù)據(jù)，以及貫穿經(jīng)營(yíng)鏈路的算法。

系統(tǒng)性地來(lái)說(shuō)——在數(shù)據(jù)與算法上，我們要完成人、貨、場(chǎng)的數(shù)字化、數(shù)據(jù)化，以及通過(guò)智能化重構(gòu)他們的關(guān)系。

二、面向消費(fèi)者的場(chǎng)景識(shí)別技術(shù)

1）實(shí)時(shí)場(chǎng)景推送

例如，給正在加班的外賣老客發(fā)宵夜優(yōu)惠；給在異地旅游的消費(fèi)者發(fā)景點(diǎn)門票優(yōu)惠；當(dāng)用戶在城西銀泰時(shí)推送捉貓貓通知。

場(chǎng)景識(shí)別能力與無(wú)線端推送相結(jié)合，可以用線上的手段更好地引導(dǎo)滿足消費(fèi)者線下場(chǎng)景的需求；目前場(chǎng)景推送能力打通了手淘、天貓、飛豬、短信等各個(gè)端。手淘上每日千萬(wàn)的推送量，打開(kāi)率比均值高30%-50%。

2）場(chǎng)景化服務(wù)

例如外賣、會(huì)員碼業(yè)務(wù)對(duì)手淘具有戰(zhàn)略意義。而精準(zhǔn)的場(chǎng)景識(shí)別，可以使消費(fèi)者在線下場(chǎng)景隨時(shí)打開(kāi)手淘就能得到他想要的服務(wù)，例如可以精準(zhǔn)識(shí)別出在城西銀泰，直接出來(lái)銀泰的會(huì)員碼。

3）預(yù)測(cè)與推薦

例如，我們可以預(yù)測(cè)消費(fèi)者未來(lái)15天會(huì)不會(huì)產(chǎn)生長(zhǎng)距離的需求，提前在推薦里進(jìn)行交通產(chǎn)品的觸達(dá)；或者在盒馬生鮮的推薦邏輯里，加入消費(fèi)者同小區(qū)關(guān)系的因素，進(jìn)行關(guān)聯(lián)推薦。

4）LBS搜索

例如家裝，當(dāng)消費(fèi)者在手淘搜索沙發(fā)時(shí)，透出當(dāng)前或者居住場(chǎng)所周邊的家具店的沙發(fā)商品信息，引導(dǎo)消費(fèi)者線下體驗(yàn)消費(fèi)，已經(jīng)證明可以獲得更好的轉(zhuǎn)化效果。

三、面向商家的數(shù)據(jù)化經(jīng)營(yíng)產(chǎn)品

1. 精準(zhǔn)獲客與營(yíng)銷

互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)在流量，商家對(duì)平臺(tái)的最急迫的需求也是流量，向商家提供首要的就是線上和線下相結(jié)合的精準(zhǔn)獲客能力，并且做到效果可跟蹤。

線上營(yíng)銷：地動(dòng)儀提供LBS廣告觸達(dá)的能力，商家可以通過(guò)阿里媽媽廣告、以及阿里各個(gè)內(nèi)部營(yíng)銷渠道，精準(zhǔn)觸達(dá)門店周邊的潛客；例如某美妝商家，通過(guò)線上的特征挖掘出品牌的潛客，對(duì)靠近其所有線下專柜500米的客戶，發(fā)送線下體驗(yàn)優(yōu)惠券，引導(dǎo)用戶到線下專柜體驗(yàn)購(gòu)買，最終其靠柜率是百度投放LBS廣告的5.5倍；同時(shí)轉(zhuǎn)化率也是天貓旗艦店的2.3倍，整個(gè)過(guò)程在線上、線下的轉(zhuǎn)化鏈路，可以做到可跟蹤。

線下?tīng)I(yíng)銷：地動(dòng)儀提供的能力更加開(kāi)腦洞，盒馬的開(kāi)店，很大程度是通過(guò)小區(qū)地推來(lái)拉新的；地動(dòng)儀提供拉新地圖的能力，讓店長(zhǎng)在開(kāi)店時(shí)，就能洞察服務(wù)范圍內(nèi)所有小區(qū)的淘寶會(huì)員數(shù)和潛客數(shù)；通過(guò)潛客數(shù)和距離的排序，店長(zhǎng)可以安排小蜜蜂到小區(qū)里發(fā)傳單，并且引導(dǎo)小區(qū)里的大爺大媽們下載盒馬完成首單交易，同時(shí)利用交易數(shù)據(jù)就可以計(jì)算每個(gè)小區(qū)的滲透率。

這樣可以持續(xù)有目標(biāo)有計(jì)劃地迭代，當(dāng)滲透率穩(wěn)定增長(zhǎng)后就可以停止該小區(qū)的推廣，提高營(yíng)銷效率降低成本；同時(shí)也可以通過(guò)短信的手段進(jìn)行精準(zhǔn)觸達(dá)，ROI是小蜜蜂的10倍以上。

線下廣告也可以做定向投放：比如網(wǎng)銷寶線下寶是一個(gè)提供線下廣告定向投放的平臺(tái)，廣告資源提供方在這個(gè)平臺(tái)上上傳公交、樓宇、戶外等線下廣告的數(shù)字化信息；商家可以根據(jù)標(biāo)簽選擇定向人群，地動(dòng)儀通過(guò)人群的軌跡信息，計(jì)算每個(gè)廣告點(diǎn)位對(duì)人群的觸達(dá)率；幫助商家選擇觸達(dá)率高的廣告點(diǎn)位進(jìn)行投放廣告，并且跟蹤廣告投放期間的觸達(dá)效果，目前已經(jīng)完成 18W+點(diǎn)位的數(shù)字化。

2. 經(jīng)營(yíng)過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)化與優(yōu)化

可以實(shí)時(shí)地看到每個(gè)門店的客流統(tǒng)計(jì)、客流結(jié)構(gòu)、客戶畫像、店內(nèi)動(dòng)線，每類客戶、每次活動(dòng)、每種品類、每個(gè)渠道的轉(zhuǎn)化效果。

通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的沉淀，可以跟線上一樣，沉淀出一套標(biāo)準(zhǔn)化最優(yōu)的經(jīng)營(yíng)實(shí)踐和SOP，包括：拉新策略、會(huì)員關(guān)系維護(hù)、品類優(yōu)化、貨架擺放優(yōu)化等等，使得每個(gè)門店的經(jīng)營(yíng)不再依賴于店長(zhǎng)的經(jīng)驗(yàn)。

3. 經(jīng)營(yíng)過(guò)程的智能化

1）選址

拿盒馬來(lái)舉例，每家新店候選點(diǎn)，都做商業(yè)潛力的評(píng)估。

通過(guò)已開(kāi)店的數(shù)據(jù)，結(jié)合新候選點(diǎn)周邊的人口結(jié)構(gòu)、競(jìng)爭(zhēng)店、微觀環(huán)境數(shù)據(jù)，細(xì)化到每個(gè)個(gè)體的逛街購(gòu)物習(xí)慣與偏好，預(yù)測(cè)開(kāi)店6個(gè)月后的客戶數(shù)；甚至到每個(gè)小區(qū)的滲透率，目前可以達(dá)到80%-85%的準(zhǔn)確率；后面會(huì)進(jìn)一步預(yù)測(cè)銷售額，再加入財(cái)務(wù)成本，就可以預(yù)測(cè)能否贏利，什么時(shí)候會(huì)贏利。

2）品類選擇和優(yōu)化

北京和上海的用戶對(duì)商品的偏好不一樣，上海的城區(qū)和郊區(qū)也不一樣，文教區(qū)與商業(yè)區(qū)也不一樣。

選品的好壞，直接影響到營(yíng)收；因此，我們需要根據(jù)服務(wù)區(qū)域內(nèi)消費(fèi)者的偏好、消費(fèi)趨勢(shì)以及季節(jié)性因素，構(gòu)建基于消費(fèi)者需求預(yù)測(cè)的選品模型與系統(tǒng)；并且與渠道商對(duì)接，做到自動(dòng)的選品與補(bǔ)貨，為區(qū)域的消費(fèi)者持續(xù)提供和更新最符合其需求的商品，選品在盒馬與零售通業(yè)務(wù)都是非常重要的環(huán)節(jié)。

3）門店配送

新零售模式還有一個(gè)重要的特點(diǎn)是門店配送，這是很大的成本構(gòu)成；在開(kāi)店之初，就可以通過(guò)每個(gè)小區(qū)滲透率的預(yù)測(cè)，劃定營(yíng)收/配送成本最優(yōu)的配送區(qū)域；并且在配送環(huán)節(jié)基于消費(fèi)者的地點(diǎn)以及配送路徑進(jìn)行集單與路徑規(guī)劃的優(yōu)化，提高單個(gè)快遞員單位時(shí)間送貨的數(shù)據(jù)，以減少配送成本。

四、人才知識(shí)結(jié)構(gòu)

機(jī)器學(xué)習(xí)：這是數(shù)據(jù)挖掘的通用能力，有能力利用海量數(shù)據(jù)，構(gòu)建合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，挖掘有價(jià)值的信息，并對(duì)未來(lái)做預(yù)測(cè)。

運(yùn)籌學(xué)與機(jī)器優(yōu)化：面向選址、選品等新零售經(jīng)營(yíng)優(yōu)化問(wèn)題，有能力使用運(yùn)籌學(xué)算法，或者結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)器優(yōu)化算法來(lái)構(gòu)建智能化算法。

時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘：由于我們面向大量的時(shí)空數(shù)據(jù)，需要具備時(shí)空數(shù)據(jù)的知識(shí)，以及時(shí)空數(shù)據(jù)的分析方法。

零售行業(yè)分析：零售行業(yè)的許多方法論是成立的，需要有零售業(yè)的專業(yè)背景，與先進(jìn)的數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合起來(lái)，升級(jí)傳統(tǒng)零售業(yè)的分析方法。

可視化：線下空間數(shù)據(jù)難以理解的特殊性，使得數(shù)據(jù)可視化對(duì)于理解數(shù)據(jù)是非常重要的。

五、數(shù)據(jù)與算法技術(shù)與挑戰(zhàn)

痛點(diǎn)：線下行為的數(shù)字化。

1. 數(shù)字化

數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)是業(yè)務(wù)的數(shù)字化，互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)是將用戶的每個(gè)行為、商品的詳細(xì)信息、交易及物流整個(gè)鏈路都做了完整的數(shù)字化；然而，線下的信息沒(méi)有那么理想。

2. 消費(fèi)者的可識(shí)別

互聯(lián)網(wǎng)最大的優(yōu)勢(shì)是對(duì)消費(fèi)者完整路徑的可識(shí)別，甚至可以細(xì)化到鼠標(biāo)在某個(gè)業(yè)務(wù)上停留了多長(zhǎng)的時(shí)間，而對(duì)線下行為的識(shí)別，就差很多。

3. 門店、商品、交易的數(shù)字化

門店、商品、交易的數(shù)字化，需要借助于業(yè)務(wù)的力量，將線下的門店、商品上翻，并且通過(guò)無(wú)線支付沉淀交易信息；例如盒馬做到線上線下同庫(kù)存，門店無(wú)現(xiàn)金支付，可以做到與線上幾乎同水平的數(shù)字化程度。

4. 數(shù)據(jù)化

數(shù)字化對(duì)應(yīng)于線上，僅僅是業(yè)務(wù)鏈路的打點(diǎn)信息，這些信息需要融合、挖掘成結(jié)構(gòu)成的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，才能發(fā)揮價(jià)值。

從整體架構(gòu)上，是關(guān)于人、貨、場(chǎng)的屬性，以及他們的關(guān)系，大多數(shù)的邏輯是與線上數(shù)據(jù)的建設(shè)是一致的，不過(guò)由于線下數(shù)據(jù)的稀缺性和特殊性，數(shù)據(jù)挖掘的方法是不同的。

5. 用抽樣的數(shù)據(jù)還原消費(fèi)者完整的行為

重點(diǎn)建設(shè)客流還原模型，從20%可識(shí)別的數(shù)據(jù)，結(jié)合消費(fèi)者的行為規(guī)律，完整地重建出每類甚至每個(gè)消費(fèi)者線下到店的信息，線上購(gòu)買的行為，由此推導(dǎo)出線下準(zhǔn)確的客流。

店內(nèi)行為識(shí)別：之前我們對(duì)于線下行為識(shí)別的深度僅僅到達(dá)到店面，但是店內(nèi)與商品的交互以及動(dòng)線，是沒(méi)有獲取到的，這些數(shù)據(jù)對(duì)于品類規(guī)劃、動(dòng)線設(shè)計(jì)有非常重要的意義；目前我們正在結(jié)合高精度WIFI、視頻、IoT等手段，做到消費(fèi)者在店內(nèi)無(wú)感知的軌跡以及行為識(shí)別，包括在貨架前的停留時(shí)間，拿起、放下商品。

6. 智能化

電商的智能化，90%在于個(gè)性化，使消費(fèi)者以最小的決策成本獲得他想要的商品；但是新零售的智能化，就需要深入到供應(yīng)鏈，門店、前置倉(cāng)、分級(jí)倉(cāng)、渠道商重新進(jìn)入整個(gè)商業(yè)鏈路，而線上在供應(yīng)鏈端的需求、數(shù)據(jù)以及算法積累是非常薄弱的。

通過(guò)完整的消費(fèi)者全鏈路的消費(fèi)與偏好模型，在各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景產(chǎn)生精準(zhǔn)的消費(fèi)者和商品顆粒度的需求預(yù)測(cè)。

結(jié)合運(yùn)籌學(xué)以及機(jī)器學(xué)習(xí)，構(gòu)建機(jī)器優(yōu)化的算法，產(chǎn)生面向各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的智能化模型。