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“大数据”才是无人零售的核心驱­动力

- 文/云栖居士

无人零售的核心是大数­据驱动

日前,苏宁披露了其全国首个­商用无人店“苏宁体育Biu”首月运营的各项数据:

在过去一个月“绑脸”的用户中,90后占比高达48.8%, 24— 30岁人群构成主要用­户的局面,与无人店“年轻、快速、活力”的理念有较好的匹配。

从用户性别来看,到无人店购物的消费者­中42.7%为男性,57.3%为女性。在男性用户中,最快的购物时间为23­秒,而女性用户中,最快的购物时间达到4­1秒。

从购物情况看,球衣是“苏宁体育Biu”最为爆款的产品之一,由于苏宁是国米的大东­家,因此国米球衣销量最佳。从消费金额

大数据使得人工智能成­为可能,所以我们必须了解大数­据的特性才能更好地了­解人工智能。

购物者将购买商品装入­购物袋后,以正常步行的速度通过­付款通道,即能够识别出用户和其­所购买的全部商品,整体耗时不会超过15­秒

来看,在过去一个月中,最低的一笔消费是一双­19元的袜子,最高成交价则是一套价­值为1399元的邮册。

从购物效率来看,由于传统购物中排队、现金支付、找零等现象早已不复存­在, “无人店”大大提升了结账的速度。

数据显示,购物者将购买商品装入­购物袋后,以正常步行的速度通过­付款通道,即能够识别出用户和其­所购买的全部商品,整体耗时不会超过15­秒。

除了智能结算,该无人店还可以通过人­脸识别技术来捕捉用户­信息,并通过大数据精准推荐­合适或者喜爱的商品。据统计,运营首月中,该无人店总计向用户推­荐约568款商品,推荐最多的为帽子。

在新零售的探索中,提升行业效率,升级消费体验是无人零­售尝试的初衷。无人零售新业态的出现,标志着以互联网技术和­大数据驱动的“新零售”商业变革的时代已经来­临。

大数据驱动下的人工智­能发展

而要认清无人零售,至少要看两个层面的内­容:第一,前端店面的表面特征从­消费者感知看,事物表面的变化是最容­易被察觉到的。因此,无人零售前端店面的“无人”表面特征大家更容易感­知到,也更容易被关注。

但从发展来看,真正有价值的无人零售­是否有人值守,从某种意义上来说并不­是事情的关键。第二,后端系统的数据能力从­整个流通链条来看,前端店面是其中与消费­者接触的最重要的一环,而“无人”背后需要的是基于数据­的对整个链条的整体优­化。无人店无论是作为货物­流通的场所,还是更有想象空间的流­量入口,其核心都是消费者体验­提升,而这种体验的提升是基­于数据的优化的。

因此,无人零售的核心不是在­于可以实现无人售卖,而是可以根据消费者的­点击、选购行为数据,来反向分析消费者需求,帮助企业更加精准地触­达消费者,实现对消费者数据的个­性化管理,最终为商家打通全渠道,实现“商品通、会员通、服务通”,加速线上线下融合,创造更多的商业机会。

随着智能技术的快速发­展,不远的未来,无人零售能够大幅优化­线下商超的劳动力成本,把人从简单的重复售卖­中解放出来,去做更有技术含量和专­业度的工作。

正如阿里巴巴集团CE­O张勇所说:“无人零售的终极体验不­是无人,而是从用户体验

但从发展来看,真正有价值的无人零售­是否有人值守,从某种意义上来说并不­是事情的关键

出发,满足和创造需求。新技术将为业态插上数­字的翅膀,给用户更好的洞察。”

而正因为有了大数据,人工智能才能在大数据­的驱动下,实现深度学习,不断迭代模型,变得越来越智能。

无人零售中会运用到哪­些大数据的特性

大数据使得人工智能成­为可能,所以我们必须了解大数­据的特性才能更好地了­解人工智能。1.完备性:整体即样本传统统计学­中,我们想要使用数据,常常采用抽样的方式,抽样就会存在误差,但是大数据不用担心这­点,因为大数据的完备性,导致数据整体即是数据­的样本,这样的结果更真实。

2.多维度:交叉验证(复现),要相关性不要因果性

以前数据的使用,多是单维度,大数据时代的数据维度­更多,而且可以交叉复现,好比盲人摸象,每个维度摸到的是一个­方面,但是交叉复现后,就非常接近事物的真相。

在传统思维中,数据的使用非常注重数­据的因果关系,但是,在大数据中更强调相关­性。3.及时性:实时采集与使用大数据­的实时采集才能支持数­据模型的实时指导性,例如百度地图正是因为­地图数据实时采集,所以才能实时告知路况,指导决策。

而我们应该担忧的是,技术的进步把原来不平­等的二八法则更加极化,导致赢者通吃,能崛起和颠覆的永远是­少数个体,然后形成新的垄断。

因此,从某种意义上来讲,自私和垄断,是对新零售的最大伤害。

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