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超盟数据CEO李思贤:BI+AI做线下零售商品数据掘金的赋能者

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【摘要】:
中国线下门店的数据全部呈现孤岛状,区域割据非常严重,所以超盟才要做掌握商品在线下流通时的实时数据状态。超盟利用人工智能和机器学习来构建以商品为中心的知识图谱,让产品、门店、销售者之间产生联系。

中国线下门店的数据全部呈现孤岛状,区域割据非常严重,所以超盟才要做掌握商品在线下流通时的实时数据状态。比如一罐饮料的包装、成分、颜色显而易见,但是其在线下是如何流转的,从生产线到货架过程中的成本价变化、销售者在不同阶段的购买习惯,以及便利店的库存、销售额、销售量等信息,并不是正态分布的。此时,超盟就要利用人工智能和机器学习来构建以商品为中心的知识图谱,让产品、门店、销售者之间产生联系。

 

——超盟数据CEO李思贤

 

切入高频决策场景 提供一个简单便捷的数据辅助工具

 

     据超盟数据CEO李思贤介绍,从产品方面来讲,整个新零售领域有两个思维,一种是增量型,一种是存量型,超盟主要是做增量型的,是通过新的技术去赋能传统线下零售企业。

 

  超盟产品主要集中在零售的中台,把所有线下零售的决策层挑出来,从高频决策场景先开始做,比如说高频场景里的店长订货,督导的巡店,采购的淘汰商品,供应商分析,以及选新品,运营总监下达任务,把每个角色分开,用数据支持他们做决策。

 

  当前有大量的存量市场,包括店长、督导、店员,运营城市经理、运营总监,他们的数据化思维比较弱,这个时候就有两个方式去改变,第一个是建立数据化思维,第二个就是给他们一个简单的工具。超盟就是选择给他们提供一个便捷的工具,降低人的成本,主要运用机器学习、人工智能不断地优化算法,把结果计算的更精准,并用可视化的方式呈现出来,帮助门店全方位提高效率。

 

为店长督导提供汰换、订货一站式智能服务

 

  经过一番摸索之后,超盟构建了门店所有的高频决策场景,告诉用户该怎么淘汰品,选新品、订货等。

 

  原来店长只会凭直觉进一箱红牛(24瓶),但是第二天就全卖完了,只能不断地再订货,中间就会形成时间差,因而会产生机会损失。消费者进去本来想买个平时特别爱吃的面包,到店里却发现没有了,这就是店长的一些原因,导致订货不及时,错失了销售机会。

 

  超盟就是把店长订货的场景列出来,店长每天只需在要订货之前打开手机,点一下订货按钮,就会呈现出今天要定的哪些SKU,对滞销的商品直接建议不订货,在订货的同时淘汰商品,系统会告诉店长今天该订多少个SKU。超盟会把所有的数据都包含在里面,根据每一个商品的供应链周期和所处订货数量,提供智能化指导,店长只要按步骤来操作就可以了。

 

  连锁企业有很多门店,每个门店有店长,店员,几个门店的上面会有督导,督导一般管理10门店的日常运营,他们一天可以跑三四个门店。原来因为没有数据支持,只能随机跑,三天跑一个轮回,还要亲自到门店去看,通过经验去判断门店的问题。现在有了数据支持,超盟的系统会告诉督导特定跑哪几个门店,因为这几个门店的销售在固定的周期里出现了异常,因而每次去管这三个问题比较大的门店就可以了。

 

  同时,超盟的数据不仅会告诉督导去这三个门店,还包括去这些门店需要处理哪些问题,比如,第一个门店需要整改休闲零食的累积分类,第二个门店就是督促店长订货,第三个门店是对商品的异常进行监控等等。

 

相比ERP 超盟数据迭代更快、数据处理能力更强

 

  据了解,很多ERP厂商也做过BI,但它们与超盟数据的基因不同,因为ERP的传统是定制化开发的,做一套BI收用户200万,部署周期是一年,迭代非常慢,它的开发节奏和开发速度、定制化服务都是处于劣势的。超盟基于互联网的优势,产品的使用和服务好,部署快,用户使用成本低。而且超盟的BI可以在网上直接快速迭代,所有的客户新需求、新功能都能通过互联网实时看到,这就是互联网的优势。

 

  ERP在处理自身以外的ERP就面临着数据清洗的工作,涉及到数据应用层面的能力了,ERP只能用内部数据,而超盟的BI可以用到大量的外部数据,有别的门店的情况给用户做指导。实际经营过程中,超盟数据的算法能够解决很多不可控的人为因素,包括供应周期和补货时间,这是ERP无法实现的。

 

  “假设一个门店有2500个SKU,每10分钟打一次库存,ERP是记不下来的,因为数据量太庞大了,更不要说300个门店。”李思贤讲到,每个门店的补货数据都是根据各店情况而定的,超盟可以让零售店的订货准确率从70%提升到90%,让每一款畅销品几乎都不会出现断货的情况,因为畅销品的销售情况是一个门店整体销售额的命脉所在。