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  • 超盟数据CEO李思贤:DaaS服务让商品更好流通|2018商业新生态零售主题峰会

  • 责任编辑:kasa11 2018-07-13 10:25:45
  • 2018年,商业创新迈进到全新的阶段。商业创新同时伴随而来的,也有风口大热背后的认知沉淀与实践积累,经历2017年大热与资本追捧后的零售领域亦是如此。

    7月10日,《零售老板内参》联合36氪举办的2018商业新生态零售主题峰会在北京举行。株式会社LAWSON执行董事、罗森(中国)投资有限公司董事、副总裁、上海罗森便利有限公司董事、总经理张晟,家乐福中国区副总裁戴玮,大润发新零售COO袁彬,京东7FRESH负责人连志军、超盟数据CEO李思贤等16位零售大咖和近1000名零售界的同仁和行业精英齐聚,围绕“回归零售本质”,展开高峰对话以及主题演讲,就“传统零售行业转型升级”与“探索零售未来新模式”两大主题进行深度的探讨。

    在峰会上,超盟数据创始人兼CEO李思贤发表了精彩演讲,他认为随着新零售、无界零售发展,巨头已经把头部的大型零售商几乎收入囊中了,但中国一共有六百万家门店,很多在短期内没办法跟巨头合作,超盟数据就是为更广大的连锁便利店和连锁超市服务的。我们希望把它做得更深一点。

    以下为演讲全文:

    超盟数据是一家什么样的公司?我们主要做了垂直行业,做了线下便利店和连锁超市。为什么选择这样一个业态呢?随着新零售、无界零售发展,巨头已经把头部的几个企业几乎收入囊中了。这个时候大家不要忘了,中国一共有六百万家门店,中国有十万家以上的连锁便利店,这些人在短期内没办法跟巨头合作,巨头也不会投入跟他们合作。这时候超盟数据应运而生,我们就是为线下还没有实力的连锁便利店和连锁超市服务的。我们希望把这个做得更深一点。

    我的演讲的顺序可能从提出问题、解决问题出发的。大家知道线下品牌是如何进入到终端的门店里面销售的?品牌商把商品运出来到连锁便利店的仓库,中间有可能经过几层经销商,进入仓库以后采购会把商品分发到该分发的门店里面去,然后放到货架上面去销售。

    我们合作了全国30%的连锁便利店,拥有的全国22个省份的数据,这时候我们就会发现数据里面有很多的特点。

    第一个,线下数据现在的现状是什么样的?就是孤岛化。我们合作的都是一些中型或者中小型或者中大型的,不是头部的连锁,它们是在区域拓展,拥有的是区域型的数据。区域之外的数据,他们只能靠人工去尽调。

    第二是平台,他们拥有一些数据,但是没有把线上线下的数据融合到一起。他们的采购、他们的运营、他们的店长、他们的CEO,他们的数据不可以互通的。大家看到的数据,都是他们自己的一部分,他们也用EXCEL表去使用一些数据,一个门店一件商品断货了以后,这件事情如何让该对这件事情负责的人负责,一般情况下只能用微信来做传输,我们希望用信息流做传输。

    最后是地域,比如当你发现线下太多的商品根本不符合现在的消费者,而这些采购依然不知道。

    这个图非常有意思,这是从他们的ERP里面截出来的图,ERP不会进入历史库存,我们每十分钟给他们的历史库存进行一个点,出现了这样的三幅图。

    左边两幅图都是线下实际发生的订货的状况,这是一个门店、一个商品的订货情况,横轴是时间,纵轴是库存。当大家看到垂直的竖线的时候,就说明补货了。第一个和第二个,从图里会发现很多的问题,比如它的补货非常经验化,靠店长的个人决策去做补货。第二补货非常没有周期性,这样会给供应链带来非常大的压力。第三X轴跟Y轴平行的时候说明断货,五到十天可能没有人补货。

    于是超盟数据给他们做了一个整合,我们去做一个非常小的优化以后,就可以让他的补货以及库存周转率得到大幅度提升。在座的更多是互联网人或者是比较顶端的零售人,你会发现你们有的问题他们有,你们没有问题的他们也有很多,这是线下商品的情况。

    我们的产品是根据一个商品的流动做的,我们都是不停在解决这样的问题。在线下我们会发现数据出现这些问题,我们第一个把这些问题解决了,解决这个问题以后,把库存周转率提高以后,我们主要依托于这样的算法模型去做这样的自动补货。自动补货就是基于销量预测而去反向做的自动补货。销量预测一共分为四个大的模型,我们把它认为是非常有顺序的事情。

    第一,你要预测今天来这个店到底有多少人,这是人数;进店了以后这个人一定会买东西,他会先买什么样的东西,这件事情概率算出来;买了一个分类以后,再去买什么SKU,这是第三部分。最后一部分买多少量。用这样的方式做销量预测,最后就会发现根据机器学习做得越来越精准,每一个商品、每一个SKU,在线下的每一个门店,我们可以预测七天的销售量,准确度是在90%以上。

    我们怎么样做销量预测?我们会考虑以历史交易为基本的维度,然后加入天气、湿度、温度以及湿度的变化和温度的变化以及节气、促销、线上电商节日、双十二、双十一等等,然后不停优化这样的模型,得到它预测的销量,然后帮它做自动补货。自动补货的结果,回到上面看到的图,所有的商品都做了自动补货的效果是库存周转率提高了接近50%。

    我们把自动补货做完了以后,再来关注我们拥有的这些数据。因为我们是一个数据驱动交易的公司,所以我们要去挖掘数据更多的价值,我们就会发现等到你看到很多省份的数据的时候,你会发现每家店卖的商品数量是不一样的,每家店卖的爆品也是不一样的。

    大家可能会说会有区域的差异,但是你会发现有很多有机会的商品。比如说进口食品,比如说休闲食品里面的小分类,有的地方卖得非常火,但是后来我们去做这样的试调的时候,发现原来采购不知道。因为我们的采购经过了很多年的躺在家里赚钱的时代过去了以后,他们很难从坐商变成行商。

    坐商就是坐在办公室等供应商上门推新品,供应商推的新品是供应商想让你卖的商品,并不一定符合消费品。在线下很难实现,因为人很难在短时间内改变的。

    阿里入股大润发以后,阿里介入非常多。线下的零售店没有这样的机会的,要靠原来的人。我们用数据帮他做行商。我们通过大量的数据共享,然后把每个地方卖得好的商品推荐给每一个人。

    大家想象一下,跟我们合作的连锁店越多,我们的数据给他们提供的价值就越多。我们智能分析门店的销售,帮他做自动补货。并且对分类的品类的优化、淘汰商品进行BI的决策辅助。在提高库存周转率的同时,增加新品的比例,给消费者的感觉是越来越多新的商品出现在货架上。

    我们提供了两个商品,第一个商品就是智能选品。为什么会推出后面的超盟管家?我们做到中间一半的时候,发现我们的商品进到门店以后,会因为人为因素影响销量,比如畅销品断货了,但是店长没有补货。第二部分是他应该放到货架上卖,却放在库房里面。于是我们做了门店的产品,帮助我们把好卖的商品能够快速销售出去。

    所以其实我们超盟数据一直在线下垂直行业里面发现问题并且解决问题,我们的目标、我们的价值是希望中国所有好的品牌商品可以通过最快的渠道触达终端,让中国的消费者可以享受到最好的、性价比最高的商品。于是我们就有这样的Slogan,就是让品牌更聪明,让消费者更便利。


     

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