科技賦能零售，最終還是要消失無形中

過去的一年裡，零售行業正在發生巨變。「新零售」可以說是近年來最熱的辭彙之一。技術的量變已經開始引發「質變」，對技術的角逐也成為零售企業提升核心競爭力的關鍵。

BOT新零售大賽（第三屆上海BOT新零售數據智能創新應用國際大賽）正是聚焦大數據人工智慧技術引爆的「零售革命」。2018年8月23日，主題論壇「零售業的再革命：技術引領下的零售革命」在百聯創業空間順利舉辦。論壇吸引了200多名大數據、人工智慧以及零售界的產業投資人、創業者、行業代表、品牌方代表、技術專家、高校學者等各方專業人士熱情參與。

此次論壇，由「第三屆上海BOT新零售數據智能創新應用國際大賽」組委會主辦，飛馬旅、數瀾科技聯合主辦，並得到了眾多合作夥伴的大力支持，旨在構築新零售產業新生態，引領零售產業轉型新風尚。

資深大數據應用產品專家&原阿里集團數據平台產品負責人&數瀾科技合伙人兼參謀長武凱受邀出席論壇，並發表主題為「零售數據中台實踐分享」的精彩演講。

下面是他的演講的主要內容實錄，本文在不改變原意的情況下作了部分調整。

武凱首先從人類零售演進史和中國零售發展過程對比的宏觀角度出發，展示了新零售和傳統零售最大的不同點，即傳統零售是技術引領生產變革，生產變革引導的消費方式變革，而新零售的則是消費方式在逆向牽引生產變革。

正是這種逆向牽引帶來了零售業的三種變革模式。

變革（一）：新的「人」、「貨」和「場」

零售行業原始的數據是粗數據，基於經驗供貨、基於分渠道場景、基於模糊的消費者；如今是細粒度活數據，可能通過線上、線下全域，隨時隨地獲得，大致特點呈現為數字化消費者、按需智能供貨以及無處不在的場景三種。

變革（二）：（商品+服務+內容）+更多需求

從以往的消費者來看性價比、價格訴求、產品功能、耐用性、零售服務等，服務本身在體驗上的功能訴求很小；如今在新的消費訴求下，對商品有更高的體驗要求，對內容有很高的參與，這其中包含更多的參與感和分享交流、文化的認同。從定向產品折扣、無縫融合場景、隨時待命服務、貼心個性化服務等，都可以看到新的消費訴求變革。

變革（三）：以消費者運營為核心的全域營銷

很多一線品牌商和零售商都不了解自己的消費者，大多數企業都不知道貨賣給了誰，無法從渠道商和最終經銷商獲取數據；同時，很多消費頻次比較低的企業，存在數據可見度不能夠持續使用的情況。現在由於微信小程序的應用，新的形態互動產生，使得品牌商和零售商與消費者可以全域溝通，可以通過各種通道搜集各種數據，打通消費者認知、興趣、購買、忠誠及反饋的全鏈路，數據變得可視化、可追蹤、可優化，品牌策略、品牌傳播、品牌運營等獲得全方位精細支撐。

零售科技對零售業務的影響

現在，隨著AI技術的應用，在實體體驗店裡，帶來人機交互等新的體驗；數據採集也變得不同，行為數據實時記錄分析可以為銷售提供更可靠數據。通過大潤發、盒馬鮮生等實體店調研發現新的趨勢，它們重新定義了大賣場，原來是到店，現在是店倉合一。它既是顧客到店的消費場所，也是體驗場所；它既是B2B供應鏈共享的發貨倉，也是一小時到家的前置倉。另外，線上平台天貓推出「網紅商品榜」、「智能母嬰區」等專區，利用線上數據的分析幫助大潤發進行品類布局優化，同時母嬰區的互動大屏幫助線上天貓品牌店進行引流。

談及零售科技對零售業務的影響，武凱主要舉了大潤發的業務改造、阿里巴巴對「業務中台」和「數據中台」的發展兩個典型案例。

1、典型案例（商超）：大潤發的業務改造

大潤發的整個數據中台體系裡面，大概分成幾層的結構，底層是基礎設施層面，在它的上面會有並列的業務中台和數據中台兩層。業務中台掌管統一會員、商品、庫存和營銷，而數據中台推薦服務、個性化推送服務、售後滿意度服務等。

大潤發業務改造的核心在於為多渠道（淘寶中的淘鮮達、大潤發優鮮APP、大潤發線下商超和微信小程序）的運營，提供了統一的會員中心，商品中心，庫存中心和營銷中心等，同時利用對傳統數據倉庫的升級，賦予了業務系統具備了大數據的能力，如千人千面的商品推薦、精細化門店管理、個性化推送等。

2、典型案例（大型集團）：阿里巴巴對「業務中台」和「數據中台」的發展

阿里數據分享的第一平台也是三個時代。數據1.0時代先描述過去，看結果來做，比如實體店的客流統計。但是對於數據每個人解讀不同並且解讀效果有限。數據2.0時代，發展為廣告、風控、個性化推薦，這時候就有標籤，這時候就有御膳房。到數據3.0時代，將消費者、人、貨、場等數據全部變成標籤，所有的數據都可以被使用。

以下是企業「多業務板塊需求下」的典型業務架構圖。

武凱談到，標籤的計算，不是一個簡單的零和一，這也是今天互聯網企業做金融和傳統企業做金融最大的不同之處。傳統企業比較追求確定性，零是零，一是一，互聯網企業不太追求，大概看起來可能是這樣子就行。今天我們看到核心的兩個東西，第一個是消費者的標籤體系，人或場的標籤體系，以及人的標籤ID；再一個就是數據的應用。以前是互聯網企業在做，現在零售企業開始做，這就是新零售發展的趨勢。

他在總結新零售發展的基礎上展示了四個場景。

場景（一）個性化推送-根據受眾人群定製內容，從而提高通知打開率

場景（二）精準營銷活動展示-根據受眾人群定製內容，從而提高會員活動參與度

場景（三）個性化推薦-根據用戶個人定製展示內容，從而提高內容點擊率

場景（四）評論數據挖掘

最後，在「新零售創業的機遇與挑戰」圓桌論壇上，武凱表示，他目前看到的賦能新零售最難之處是線下人的行為數據採集，其次才是數據上來以後如何打通、怎樣真正地把零售跟數據場景結合起來的問題。他也提到迎接這些挑戰的一個非常重要前提條件，必須要業務專家、系統專家、數據專家三方在一起，非常強有力的驅動之下才有可能獲得成功，而這種內部生產關係的驅動也是不容易一下子完成的。對於未來新零售發展的預測，他則認為科技賦能零售最終還是要消失無形當中，回歸到人性本身的體驗，這是一個比較明朗的趨勢。

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