INTELLIGENT CHANGE RECONSTRUCTS CONSUMER RELATIONS

智能运营突破效能天花板

二、实践——智能变革重构消费者体验

（1）特步消费升级意味着消费者的需求日益细分、多变，品牌必须对最终用户的行为有深入了解，并且将消费者的需求直接、快速的输入到产品设计中，产品的设计才会紧随用户需求，保持理念领先，从而获得市场认可。特步意识到，在传统的商业模式下，鞋服品牌以批发方式通过经销商进行产品销售，对于市场变化、消费者洞察存在认知断层；在过去几年里，特步通过投资、建立直营店、吸引联营伙伴等方式，增强线下渠道控制，完成了从批发商到零售商的商业模式转型。

新零售模式下，特步在线上部分除了依托天猫等电商平台，也通过运营自建夜跑社区形成了具备相当忠诚度的品牌粉丝群，作为消费者触达点；线下则利用过去通过在门店放置测量设施，对顾客的脚型、体型、运动偏好等进行标准化的数字沉淀。所有的消费者信息、销售信息都会被同步到阿里云技术支持的特步数据中台上，利用大数据建模分析形成市场预测结果，一方面输出到市场部门作为促销计划输入，另一方面将结果即时同步到产品设计和研发部门进行产品类别和特性调整，市场反应可以立即体现到下季产品中，及时推出“爆品”。（2）世纪联华

世纪联华在浙江地区拥有600 多万会员。 在过去对于消费者的理解停留在消费结果上，对商品选择历史、消费动机等缺乏认知手段；现在将通过门店客流分析、购买行为历史等产生颗粒度更小的智能分析结果，减少人工判断误差产生的试错成本。基于阿里云数据中台，联华希望可以对会员的购物行为进行分析，对顾客进行标签重构，重新定义会员运营的方式。与此同时，利用“鲸选”APP实现顾客深度触达，升级顾客体验。

一、以极致效率为目标的智能变革趋势

极致效率意味着数据驱动下实现基于整个产业的智能决策和网络协同。对于零售行业而言，极致效率在品牌生产侧意味着以精准匹配需求与生产为中心的效率最优，在商品通路侧意味着以合理库存、合理选品为中心的效率最优。在“新零售”加速线上线下融合、AI/IOT等技术应用趋于成熟的双重驱动下，我们注意到泛零售行业以效率提升为目标的智能变革体现出以下趋势：

1．智能技术在数字化基础上开始取代人工决策。原本用于衡量自动驾驶的分级标准从自动化程度来讲，同样可以用来类比衡量零售行业的智能决策。目前在门店运营、库存控制、物流优化等环节广泛采用的数字化智能解决方案大多可以做到“有条件的自动化”，即对数据流给出分析结果和建议，但结果必须经过人工确认和调整才会作为下一环节的输入。例如，某服装品牌门店的智能补货系统可以根据历史销售数据和环境因子计算出某门店下周上新品时的SKU推荐列表，店长获得推荐结果后会根据经验调整总量和个别单品数，再向总部发出订单。在“高度自动化”目标的前提下，在更多局部环节实现不再依赖人工经验的智能决策和自动化行为。

随着技术进步，智能决策已经开始在全渠道运营、门店管理、供应链、产销智能一体化等方面全方位体现。

2．产业级数据拉通与即时共享逐渐主流化。销售链路的数据拉通和即时共享是实现网络协同和资源最优配置的关键。传统零售行业中，销售、库存等数据在品牌、各级经销商、零售商之间完全或部分的割裂存在，产业链成员可能各自拥有相对完整的电子化数据体系，但上下游之间的信息不透明、人工记录和延迟传递使数据意义显著下降。健壮的产业级数据中台以及人工智能为实现销售链路的快数据通路提供了核心技术基础设施；建立在商业合作基础上的即时共享数据链正在成为零售价值链上各企业实现降本增效的共同兴趣点。

二、More than DT：智能变革突破效能的典型场景

AI、IOT、云计算等技术应用在零售行业的渗透率增加，将直接产生各类解决品牌及零售商家运营中的具体问题，显著提升运营效率。 多数实体零售线下门店的现状是，从门店选址到货品选择、运营管理，都大量依赖管理人员经验，店面业绩差距极大。数字化、智能化的管理方式可以最大程度的实现标准化运营，减少经验因素带来的影响，一方面帮助运营者实现中心化、智能化统筹决策，另一方面有效帮助单个门店提升业绩水平。以超市门店的运营管理为例，在各类技术驱动下，大量目前要求人工决策或人工记录的场景有极大潜力被智能化自动决策代替。

对于品牌生产方而言，前端的销售与后端的供应链体系、生产制造体系需要在数据拉通的基础上以智能化方法进行系列升级，从而实现端到端的智能决策和效率改善。