零售業(yè)是世界上最古老的行業(yè)之一,也是一個國家最重要的行業(yè)之一。零售的歷史可以說伴隨著人類的發(fā)展史,每一次變革和進步,都改善著人們的生活。

(資料圖片僅供參考)

曾幾何時,一個組織、一個企業(yè)的發(fā)展是靠一個CEO 的英明決斷決定的。但在越來越復雜的社會分工、組織結(jié)構(gòu)、上下游配合的現(xiàn)代性商業(yè)體系中,單一依靠英明領(lǐng)導決策已經(jīng)愈發(fā)困難。而相對應的,基于細顆粒度、廣域數(shù)據(jù)的智能化算法形成的智能推薦和輔助決策,正在扮演越來越重要的地位。從人治到數(shù)治,對于傳統(tǒng)零售來說,是一種根本性的變革,也為零售商和品牌商的經(jīng)營、組織和管理方式帶來了質(zhì)的飛躍。

人、貨、場三要素在零售行業(yè)的重要執(zhí)行毋庸置疑,但是Trax在實施AI方案時,針對三要素存在的問題卻屢見不止,其中發(fā)現(xiàn)幾個典型的問題:

1、SKU清單難整理。雖然絕大多數(shù)品牌有自己的ERP系統(tǒng),其中包含產(chǎn)品的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),但是看起來這這個數(shù)據(jù)的維護頻率和維護粒度還不足以支持所有的業(yè)務(wù)需要。在實施AI項目時,SKU清單是一個非常重要的資料,整理時的來源往往是多份文檔的集合,可能來自于市場部,可能來自于IT部門,其中還有很多差異信息及重復信息。

2、門店數(shù)據(jù)準確性受質(zhì)疑。首先從門店照片中發(fā)現(xiàn)經(jīng)常會有業(yè)務(wù)照片重復或者高度相似的問題,也就是同樣或者相似的照片會出現(xiàn)在兩家門店的業(yè)務(wù)照片中。排除一些不合規(guī)操作,我們也會發(fā)現(xiàn)經(jīng)常會出現(xiàn)同一家門店的重復錄入,特別是在重疊區(qū)域或者新老業(yè)務(wù)員交接期間。

此外,還有一些典型的問題就是區(qū)域性產(chǎn)品信息難以傳達到總部,總部在收集SKU信息時就非常困難。還有,在數(shù)據(jù)看板展示時,由于產(chǎn)品信息不一致和門店信息的重復,會導致一些指標偏移,可能給管理層和決策層帶來不確定結(jié)論。

基于以上種種發(fā)現(xiàn)的普遍性問題,Trax提出了企業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)治理的理念,并提供相應的解決方案及平臺產(chǎn)品。AI解決方案對貨、場的數(shù)據(jù)需求粒度及屬性,讓我們非常注重這兩類數(shù)據(jù)的管理。同時,我們希望能夠從根本上解決企業(yè)貨、場數(shù)據(jù)混亂的問題,并推動更精準可靠的數(shù)據(jù)應用。

由此,Trax將企業(yè)貨、場數(shù)據(jù)治理的必要性與價值簡單概述如下:

1、規(guī)范基礎(chǔ)數(shù)據(jù)錄入,減小數(shù)據(jù)粒度,全面支撐各業(yè)務(wù)平臺的數(shù)據(jù)需求

針對商品數(shù)據(jù)管理,Trax提出以可見包裝為最小粒度的SKU管理,并且Trax PDM系統(tǒng)提供產(chǎn)品的標準展示照片及360度外觀展示(類似SKU的3D圖),結(jié)合Trax 圖像識別引擎,我們能夠時刻關(guān)注每一款SKU的貨架表現(xiàn)及上架、下架的進展情況。同時我們也會幫助品牌建立競品信息庫,幫助品牌更豐富的了解市場變化并及時作出應對策略。

針對門店數(shù)據(jù)管理,Trax通過圖像識別技術(shù),針對門頭照信息進行比對,新增門店時的門頭照作為門店的重要信息并與指定區(qū)域的門店信息進行比對,從而確定門店的有效性和唯一性。同時Trax利用可靠的門店地址庫平臺進行地址的有效性驗證,進一步規(guī)范門店地址的標準化和真實性。

2、統(tǒng)一基礎(chǔ)數(shù)據(jù),多樣數(shù)據(jù)視角

以終為始,企業(yè)數(shù)字化變革的目的最終還是希望通過數(shù)據(jù)來驅(qū)動各業(yè)務(wù)部門的業(yè)務(wù)開展,一份純凈的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的基石?；A(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)一后,我們發(fā)現(xiàn)基于統(tǒng)一的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和統(tǒng)一的貨架數(shù)據(jù)分析出來的結(jié)果更容易被各部門接受,通過數(shù)據(jù)看板不同形式的分析,無論從一線執(zhí)行還是高層管理,都能夠認可數(shù)據(jù)帶來的結(jié)論,各層級也能夠及時看到策略調(diào)整帶來的變化。

從人治到數(shù)治,從粗曠數(shù)據(jù)到精細數(shù)據(jù),給零售業(yè)帶來的變革不再是一種小打小鬧的局部創(chuàng)新,而是一場真正意義上的革命。依據(jù)數(shù)據(jù)的、高頻次程序化決策是未來細顆粒度管理時代的主要節(jié)奏!

毫無疑問,在這場數(shù)治革命中,AI扮演著極其重要的角色。為什么要使用AI?誰會使用AI ?AI又有哪些優(yōu)勢和局限性?下篇《零售數(shù)字化發(fā)展史(二):AI在數(shù)據(jù)治理中扮演的角色》將為您詳細解答,敬請期待。