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业内人士:传统零售业应以数据为能源实现智能化运营

2019年06月13日 13:23 来源:中国新闻网 

  中新网6月13日电 近日,2019年第十七届中国ECR大会在山东青岛举行,本届大会以“数字协同 新智零供”为主题,邀请来自国际国内零售业界的顶尖零售商、制造商、科技公司、咨询公司、物流公司等数百家企业的900多名代表共同参与。

  会议期间,恺士佳信息科技有限公司CEO吴承峰接受了中新网专访,他认为,传统零售业目前正面临渠道分散、客户体验不一、成本上升、利润空间压缩等多个困局。他们更早的采用了商业套件,传统的ERP、CRM等系统,通过数据仓库来管理企业的商品数据,客户数据,企业运营等数据。这些数据之间以相对独立的方式运行了几十年,横向扩展性差,数据拉通性也不够理想,最终造成的是实体门店、电商、社交自媒体内容平台、CRM会员系统的数据割裂严重。

  吴承峰表示,新零售体系下,要求传统品牌商/零售商以消费者运营为核心,以数据为能源,实现全链路、全媒体、全数据、全渠道的智能化运营。首先,应建立企业数据中台,数据拉通能力是企业进行业务运营,用户洞察与体验优化的基石,把零售主数据、动态数据集中处理,沉淀到数据中台中,作为唯一可信数据来源的数据中台在其中可以对接多样的业务前端,支持业务前端的灵活变化。

  此外,他认为,还要建立统一身份识别体系,不仅要采集用户的线上数据,更需要采集线下的数据,这样才能让用户的行为数据从独立的信息孤岛,真正串联起来,实现由点到面的质变,对消费者进行全景分析,分析内容兴趣偏好、购买偏好、态度偏好等,基于这些数据,为品牌的决策提供数据支持。

  当前,在人工智能与云计算能力的加持下,人工智能技术将对现有零售进行再造。在吴承峰看来,数据驱动决策是零售经营与人工智能结合的最佳形态,传统需要依靠人凭感觉拍脑袋的决策,人工智能时代则是通过数据赋能优化决策过程。

  他分析,人工智能的核心在于机器学习,零售企业持续多年经营积累了海量数据,可以为机器学习奠定良好的数据基础;结合人工智能后的进一步的决策、执行、评估循环,则更强化了机器学习的不断闭环,从而使得决策更加精准有效。

  人工智能对于零售经营的支持需要结合具体的经营场景,按需采用人工智能实现随需应变的决策输出,在关键零售经营应用场景实现智能决策;场景化意味着轻量化、碎片化,吴承峰表示,可将一个经营决策过程拆分为若干环节,分别予以赋能,促销决策过程,可拆分为促销选品推荐、促销价定价建议、促销销量预测等;会员营销场景下,智能选品、精准营销触达,客流预测等,同时也可以将这些环节整合联动,获取更大的价值。

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