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“黑科技”用于新零售的本质是精细化运营

点评

科技传媒网 新零售智库 2017-06-17 14:27

互联网和移动互联网流量逐渐见顶的时代,你还在靠经验做零售吗?都在说大数据和精细化营销,具体要运用哪些技术来实现?

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图片来自“视觉中国”

【编者按】经验靠不住的时代要靠什么?谁能告诉我们用户真正需要什么?“只有数据,只有计算才能告诉我们答案。”阿里云新零售业务事业部高级架构师刘振宇在6月10日于上海举行的云栖大会上如是说。他还认为,新零售首先要实现的就是对于用户的“五可”:可感知,可识别,可洞察、可触达和可服务。

本文转载自新零售智库。亿欧编辑整理,供行业内人士参考。

纵观整个零售业的历史,我们不难发现两个特征:一是零售业态的变迁和技术的发展息息相关,二是这两个相互推动相互促进的进程,前行的速度越来越快。零售从传统的百货业,到超市、购物中心,再到电子商务,移动电商,再到今天的新零售,每一个阶段持续的时间越来越短,业务和技术的发展速度远远超过人们的想象。

这种加速引发了零售业界普遍面临的问题:以往,做零售主要靠经验——在哪里开店、卖什么、货品如何摆放……时至今日,依靠多年积累的经验,零售商们还可以做些事,但会明显感到越做越艰难。年轻化的用户、快速迭代的潮流趋势、瞬息万变的需求,都让依靠经验的零售商感到无所适从。

经验靠不住的时代要靠什么?谁能告诉我们用户真正需要什么?“只有数据,只有计算才能告诉我们答案。”阿里云新零售业务事业部高级架构师刘振宇在6月10日于上海举行的云栖大会上如是说。

新零售要实现对于用户的“五可”

新零售并不是一个全新的概念,它是从零售业的发展中逐步进化来的,其核心是两点:第一是以用户为中心,紧紧围绕用户,知道用户的需要和诉求;第二是数据驱动,要把所有的重心放在数据上。

如前所述,今天做零售,已经不能靠选个好地点,开个店,摆上货,按照传统生意的模式来经营了。如果不知道周围的用户是谁,不知道他们过着什么样的生活,也不知道他们到底需要什么的话,就很难找准业务逻辑和商业模式。

所以,新零售首先要实现的就是对于用户的“五可”:可感知,可识别,可洞察、可触达和可服务。

假设你开了一家服装门店,经营了一年,你能记住这一年中有多少客人到过店、分别买了些什么吗?凭借经营一年的经验,你或许可以知道,来店的客人里是年轻人多,还是中年人多,是喜欢买裤子的多,还是喜欢买裙子的多,但是,在这样的传统场景之下,用户只有在成交的那一刻是可感知的,而且这种感知还无法沉淀下来,只能形成一个模糊的记忆。

当然,假如你在电脑上做了销售记录,你就可以很准地知道一年里究竟卖了多少条裤子和多少条裙子,那么,它们都被谁买走了呢?另外,那些来到过店里但没有购物的用户究竟是谁?怎样才能吸引他们再来并购物?这就需要在感知用户的基础上识别用户。

很多商家还会困惑于用户“越来越难伺候”,这是因为用户的需要和诉求的变化越来越快。如果你无法洞察客户,或者无法以最快的速度跟上他们的需求变化,就无法及时地把他要的东西给到他。在洞察到用户需要什么之后,你还需要把“我有这些好东西”告知给用户。最后,在客户服务环节做成闭环。

围绕“五可”能玩哪些黑科技

“五可”是实现新零售必不可少的环节,而每一个环节之中都少不了技术的身影。这是IT厂商和技术服务商的商机,但是,如果仅仅卖服务器和计算资源,是远远不够的。就像在四五年前,传统的线下商超看到电商的发展势头,都会很恐慌,匆匆寻求IT厂商和技术服务商的帮助,来“转型做电商”。很多商家以为做了一套线上的电商平台,把产品放上去卖,就做到了互联网转型,但实际上,很多线下做得很好的实体企业,生硬地搬到线上之后,销量十分惨淡。

同样的道理,今天,当线下商超和mall再做互联网转型时,不会再去做线上电商平台,互联网能帮他们做的,是从上述的“五可”出发,帮他们了解他们的客户。其中主要的技术,包括了前端用户感知、IoT(物联网)与高精度位置服务、大数据精细化运营、图像计算、视频计算和智能语音服务等。

“未来的世界跟人是类似的,先要看(感知)到外部,然后通过脑(计算)来处理。这件事正在发生。”刘振宇说。

这其中,用于感知的技术,包括云AP、IoT和高精度位置服务。

云AP:AP(AccessPoint)是有线网络和无线网络之间的连接点,就像是传统有线网络中的HUB,WiFi路由器就是一种AP。云AP则是一种云化的WiFi服务,可以实现多个AP的云端管控,管理员在云端做出的更改,可以即时同步到AP。在商场或酒店里,大家都会去连WiFi,基于云AP的部署,商场或酒店根据用户某一次或者多次的连接,来洞察到用户的需求,这是有可能的。传统的HUB和路由器不具备数据统计功能,而云AP部署范围内可以实现全景的数据统计。结合背后的数据处理和分析,云AP就能准实时或实时地感知客户。

IoT:连接WiFi的终端主要是手机,但要想感知用户,手机并不是唯一的途径。前些年,智能硬件的火爆可以反映出,IoT深入生活是未来的趋势。比如共享单车的服务就和IoT紧密相连,用户的每一次骑行,骑了多久,从哪里骑到哪里,这所有的数据能够留存,都是因为有IoT才可以做到。而基于这套技术和积累的数据,共享出行才能服务做交通出行的优化,并且服务于智能交通。

高精度的位置服务:以共享专车为例,如果没有高精度的位置服务,你在一条河边叫车,APP很可能给你推荐河对岸的车辆,因为系统识别出那辆车离你的直线距离最近,但为了过河来接你,那辆车很可能要绕行3公里才能找到过河的桥。因此精准的定位非常重要,需要将这类“现实的误差”排除掉。对于购物中心的室内而言,精准定位同样非常重要:如果能精准地判断用户在布满了楼梯、电梯的购物中心内部如何行走,停留在哪里,就可以基于用户逛店的路线和附近的商家来做精准营销。

感知之后所需的就是计算。想象一下,如果前端用户感知、物联网和位置的数据都被收集并积累起来,哪怕只是一家购物中心,数据量都会非常巨大,而且随着数据越来越受到重视,智能化设备越来越多地投入使用,数据量的增长速度只会越来越快。在如此巨大的数据体量之下,传统的数据处理方式很难奏效,当每天入库的数据达到几个TB或者几十个TB的时候,怎么能把数据算起来?

目前运用得比较多的大数据处理方案,聚焦于如何做离线计算,如何做在线计算,如何在搜索引擎里做流计算,然后把相应的数据结果呈现出来。这些结果,就可以为业务提供支持,并且拓展业务的边界。

比如,在一家商场布置一云AP,当用户入场连上WiFi,商家就知道他何时进入商场、在商场里的行走路线是什么样的,在哪些店停留的时间长。假如他在母婴店和儿童乐园停留时间长,那之后可能更多地向他推送亲子类的产品。

用户画像只是其中一例,通过大数据的处理方案,可做的分析还很多,比如客流的分类,或者针对进店的人流来做区域分析,据此判断店铺的分布是否合理,或者对店铺进行一些重新规划。比如百货、餐饮和儿童娱乐的比例,以及如何规划位置。

除此之外,还有一些“黑科技”为新零售带来了新颖的玩法,比如视觉计算、视频图像的语义标注等等。前者主要依赖深度学习技术来做,能实现的功能包括以图搜图等。以图搜图不仅可以满足“找同款”的需要,在做用户感知时也很有用。例如,在一个用户停车进店的过程里,就会经历很多次以图搜图,像是给车拍个照,走的时候就可以自动计费了。后者则是给图片和视频“打标签”,标签可以让图像和视频这一类不太容易被量化的东西具备语义信息。标签打得越精准,语义越丰富,从中可分析出的信息就越多。基于这项技术,还可以实现在用户看视频的时候,根据用户的喜好程度,在视频中实时或者准实时地推送广告。

“黑科技”的本质是精细化运营

眼花缭乱的“黑科技”背后,核心其实是精细化运营。“互联网的流量红利和移动互联网的流量红利都已经见顶了,现在获取一个新客,成本非常高,这就是为什么要从流量增长转到精细化运营。”刘振宇打了个通俗的比方:就是当用户群体不能再快速扩张的时候,想要从有限的用户群体中,把用户兜里的钱掏出来,就需要更精准地知道用户想要什么。

数据就是为了精准地刻画用户。但是,用数据来刻画一个人,其实是一件非常困难的事。因为人在不同的环境和场合下表现出来的需求是完全不同的。曾有有一段时间,洗车机在三四线的农民群体中特别畅销,乍一想,这事不合常理,因为三四线的汽车保有量并不高,洗车机的销量和汽车保有量不匹配。后来调查发现,洗车机用来洗红薯、玉米、土豆等非常好用,水压大而且省水。同样的道理,一个用户在电商平台上购买了一双老年人穿的平底鞋,接下来是否该向他推荐老花镜?也不一定,因为鞋也有可能是老年人的子女买的。

通过精细化的有运营,商家可以知道很多以前不知道的事情,但这需要尽可能地获取完整的数据。所以,未来,这种用户画像可能会超过某一个行业的范畴,体现为许多行业的融合。比如商场除了感知和洞察进店的人,还可能会跟马路上的人、停车场里的人联系起来,只有这样,才能获取尽可能完整的数据,来精准地刻画一个人。对于客户的了解越透彻、越彻底,才能获得越大的效果。

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(责任编辑:夏喧)

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