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零售行業(yè)步入新紀(jì)元,數(shù)據(jù)智能如何讓“價值冰山”浮出水面?

本文作者: 劉偉 2018-09-29 19:48
導(dǎo)語:零售行業(yè)的劇烈變革才剛剛開始,TalkingData所展現(xiàn)的只不過是數(shù)字化巨大潛能的冰山一角。

零售行業(yè)步入新紀(jì)元,數(shù)據(jù)智能如何讓“價值冰山”浮出水面?

【 圖片來源:pixabay  】

過去兩年,零售這個古老而傳統(tǒng)的行業(yè)被推到了技術(shù)革新的風(fēng)口浪尖。這場變革為何來得如此突然?背后的推動力又是什么?這是TalkingData合伙人&執(zhí)行副總裁林逸飛和同行們反復(fù)探討的話題。

零售領(lǐng)域正在孕育產(chǎn)業(yè)級的機(jī)會

其中被提及最多的,就是線上流量見頂。互聯(lián)網(wǎng)巨頭們開始轉(zhuǎn)戰(zhàn)線下,給傳統(tǒng)大型零售企業(yè)造成了巨大的壓力。這種壓力催生了大型零售企業(yè)對移動化、數(shù)字化和對接線上流量的訴求。他們面臨著兩個選擇,要么更加全面深入地倒向騰訊、阿里,要么在二者的夾縫中建立自己的流量和數(shù)據(jù)運(yùn)營能力。

電商崛起也曾給線下零售造成過沖擊,但遠(yuǎn)不如今天來得劇烈,加之當(dāng)時技術(shù)成本太高,未能成功激發(fā)零售行業(yè)的技術(shù)革新。今天移動終端大規(guī)模普及,移動網(wǎng)絡(luò)的獲取成本、支付和流量的對接成本急劇下降,為零售企業(yè)建立自己的數(shù)字化能力創(chuàng)造了可能性。

與此同時,以今日頭條、陌陌為代表的腰部流量開始更大程度地向市場釋放數(shù)據(jù)化能力,零售企業(yè)需要建立相應(yīng)的平臺去承接。

TalkingData就是在這樣的背景下切入零售市場的。TalkingData成立于2011年,是國內(nèi)領(lǐng)先的第三方數(shù)據(jù)智能服務(wù)商。近7年的時間,TalkingData始終保持每年3倍的業(yè)務(wù)增長。切入零售市場至今的兩年半時間里,零售業(yè)務(wù)版塊的發(fā)展更是迅猛無比.

林逸飛認(rèn)為,當(dāng)微信這種十億日活級別的平臺開始釋放流量和數(shù)據(jù),須有零售這樣龐大的市場才能承接。因此未來3-5年,零售領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)產(chǎn)業(yè)級和現(xiàn)象級的機(jī)會。他表示,TalkingData將在這一領(lǐng)域投入更多的人力和資源,以抓住行業(yè)變革的紅利。

零售數(shù)據(jù)的“三重門”

大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)的應(yīng)用由來已久,“啤酒尿布”的故事曾經(jīng)廣為流傳。但今天零售行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析和當(dāng)年相比已經(jīng)發(fā)生了非常大的變化。

林逸飛介紹,零售行業(yè)的大數(shù)據(jù)有幾個特點(diǎn):首先,和金融、保險等行業(yè)相比,零售業(yè)對數(shù)據(jù)運(yùn)營的精細(xì)化程度要求更高;其次,零售行業(yè)對接的流量和數(shù)據(jù)變化非常劇烈,比如小程序,兩個月就能做到1.2億日活,企業(yè)的對接平臺必須足夠靈活才能抓住這樣的流量紅利;最后,零售行業(yè)非常分散,一個垂直板塊里就有少則幾十家、多則幾百家企業(yè)。

零售數(shù)據(jù)的維度也在不斷增加。兩三年前,TalkingData提出了數(shù)據(jù)“三重門”的概念,即交易門、交互門和公開市場門?!捌【颇虿肌钡墓适轮挥玫搅恕敖灰组T”里的交易數(shù)據(jù),它更多是一種事后推演。而今天,隨著智能終端大規(guī)模應(yīng)用,企業(yè)可以非常便捷地通過APP、社交網(wǎng)絡(luò)等觸點(diǎn)大規(guī)模采集用戶的交互數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)零售經(jīng)常提“人貨場”,今天通過“交互門”里的數(shù)據(jù)我們還能在此基礎(chǔ)上增加時間的維度,幫助零售商抓住營銷的最佳時機(jī)。

“公開市場門”指的是客戶在開放市場中的各種行為數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)本身往往并不與企業(yè)業(yè)務(wù)直接相關(guān),但是可以很大程度上輔助企業(yè)開展業(yè)務(wù),如移動App的數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、微信微博的輿情數(shù)據(jù)等。

公開數(shù)據(jù)的獲取并不是盲目的,需要以解決某些業(yè)務(wù)問題為出發(fā)點(diǎn),否則會陷入“數(shù)據(jù)的汪洋大?!?,反而不知道該收集什么樣的數(shù)據(jù)。

不久前,TalkingData與騰訊云聯(lián)合打造的大數(shù)據(jù)選址應(yīng)用——智選,就是利用公開數(shù)據(jù)的絕佳范例。憑借雙方強(qiáng)大的數(shù)據(jù)能力,“智選”可以幫助零售企業(yè)解決線下實(shí)體門店選址、商圈運(yùn)營診斷等問題。以前費(fèi)時費(fèi)力的選址工作,借助“智選”只需幾分鐘即可通過可視化、數(shù)據(jù)化的方法快速做出決策。

林逸飛介紹,騰訊云就像一個基礎(chǔ)數(shù)據(jù)加工廠,擁有豐富的原材料。而TalkingData離客戶更近,知道如何用算法模型解決客戶的實(shí)際問題,“我們做的是數(shù)據(jù)的精加工”。

如何萃取數(shù)據(jù)的商業(yè)價值是核心競爭點(diǎn)

當(dāng)數(shù)據(jù)獲取變得簡單,數(shù)據(jù)維度不斷增加,從數(shù)據(jù)中萃取商業(yè)價值的能力就成了企業(yè)的核心競爭點(diǎn)。

與交易數(shù)據(jù)不同,交互數(shù)據(jù)和公開數(shù)據(jù)是完全非結(jié)構(gòu)化、高流量且時序紊亂的,數(shù)據(jù)之間天生不打通。這使得數(shù)據(jù)處理的底層技術(shù)發(fā)生了巨大變化,數(shù)據(jù)倉庫等傳統(tǒng)技術(shù)因無法應(yīng)對現(xiàn)時流量的多波段變化,已經(jīng)退居到了大企業(yè)的后臺系統(tǒng)。

現(xiàn)階段需要處理的數(shù)據(jù)維度之多,已完全超出了人力所及的范疇。以TalkingData服務(wù)的某餐飲連鎖品牌為例,該品牌SKU數(shù)量不多,只有大約100個,但它在全國有數(shù)千家門店。TalkingData的目標(biāo)是幫助其在營銷端做到千店千面,在供應(yīng)鏈端做到提前一天準(zhǔn)確預(yù)測出第二天以小時為單位的客流量、原材料消耗數(shù),以減少原材料損耗。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),TalkingData需要建立數(shù)十萬個模型。如此多的模型不可能由人力進(jìn)行調(diào)參,必須通過數(shù)據(jù)做自適應(yīng)訓(xùn)練。

TalkingData在多年的業(yè)務(wù)實(shí)踐中積累了非常龐大的數(shù)據(jù)量,鮮有同行能夠匹敵。其次,TalkingData在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)上也有著很深的造詣,同時具備大規(guī)模分布式部署的能力。此外,過去幾年里TalkingData還不斷從國外引進(jìn)最新的技術(shù),并在美國設(shè)立了自己的創(chuàng)新中心,不斷修煉內(nèi)功。

技術(shù)只是一方面,從技術(shù)到成熟落地的商用產(chǎn)品,中間還隔著一道鴻溝。林逸飛認(rèn)為,打造一款成熟的商用產(chǎn)品,最重要的就是權(quán)衡客戶的需求。TalkingData作為一家數(shù)據(jù)智能服務(wù)商,需要對接各種各樣的客戶,不同的客戶對場景又有著獨(dú)特的需求。產(chǎn)品只有標(biāo)準(zhǔn)化后才能成為商品,而標(biāo)準(zhǔn)化意味著要對客戶的需求進(jìn)行歸納和提煉。

為了在滿足客戶需求和標(biāo)準(zhǔn)化之間尋找平衡,TalkingData提出了一個金字塔模型。位于金字塔頂端的是行業(yè)的頭部客戶,這些客戶的需求對于相應(yīng)行業(yè)具有引領(lǐng)作用,可以輻射到腰部和底部客戶,因此TalkingData會有選擇性地滿足它們的定制化需求。

位于金字塔中間的腰部客戶數(shù)量較多,準(zhǔn)確提煉它們需求比較困難。如果覆蓋的客戶數(shù)量不夠,提煉出來的需求很可能是跑偏的。

對于金字塔底部更為龐大的客戶群,林逸飛認(rèn)為,經(jīng)過頂部和腰部兩層客戶的需求提煉,做出的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品已經(jīng)能夠比較好的滿足這部分客戶的需求了。

企業(yè)需建立自己可以管理的流量平臺

那么,頭部企業(yè)探索出的能力和方法,如何更好地進(jìn)行價值傳遞,賦能整個產(chǎn)業(yè)鏈中的中小企業(yè)呢?這就需要運(yùn)用到數(shù)據(jù)中臺了。

數(shù)據(jù)中臺是今年特別熱門的概念,包括阿里在內(nèi)的很多企業(yè)都在打造自己的數(shù)據(jù)中臺,只是大家對數(shù)據(jù)中臺的理解各不相同。TalkingData對數(shù)據(jù)中臺的定義是——基于數(shù)據(jù)智能應(yīng)用探索商業(yè)價值的平臺,它需要具有數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)的能力。

去年的T11大會上,TalkingData正式對外發(fā)布了數(shù)據(jù)智能平臺1.0,提供數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)工程以及數(shù)據(jù)科學(xué)的核心能力。經(jīng)過一年時間的鉆研打磨,TalkingData在不久前的T11 2018數(shù)據(jù)智能峰會上將其數(shù)據(jù)智能平臺升級到2.0,內(nèi)部稱之為TalkingData數(shù)據(jù)中臺,擁有管理、工程、科學(xué)以及安全、連接、共享六大核心能力。

林逸飛認(rèn)為,很多零售企業(yè)的痛點(diǎn)在于,它不具備自己的數(shù)據(jù)和流量運(yùn)營能力。零售企業(yè)很難建立龐大的自有流量,所以企業(yè)打造一個可以對接中部流量的數(shù)據(jù)中臺是非常必要的。這樣一來,企業(yè)就能在和頭部流量的博弈中占據(jù)更多的主動權(quán)。

以TalkingData服務(wù)的一家大型服裝企業(yè)為例。這家企業(yè)一年的營業(yè)額在500-600億左右,其中90%來自線下,10%來自線上。而線上的10%中又有90%來自天貓,這意味著它在和線上流量的博弈中是處于下風(fēng)的。

TalkingData花了七八個月時間幫它理順業(yè)務(wù)思路,建立自己的數(shù)據(jù)中臺,對接中部流量,進(jìn)行精準(zhǔn)的數(shù)字化運(yùn)營和營銷。僅僅通過六七次營銷活動就帶來了4個億的收入增長,投資回報率最高的時候達(dá)到了94倍。

零售行業(yè)的劇烈變革才剛剛開始,TalkingData所展現(xiàn)的只不過是數(shù)字化巨大潛能的冰山一角。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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