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腾讯云如何做“智慧零售”?

2019 年 10 月 29 日

腾讯云如何做“智慧零售”?

5 月 23-24 日,以“焕启”为主题的腾讯“云+未来”峰会在广州召开,广东省各级政府机构领导、海内外业内学术专家、行业大咖及技术大牛等在现场共议云计算与数字化产业创新发展。


腾讯云智慧零售产品总监喻帅,在云+未来峰会的智慧零售专场进行了腾讯云智慧零售产品的发布,以下内容整理自演讲。


过去的一年里,大家都在谈零售,为什么谈零售?因为线上的流量增长越来越少。很多线上的巨头瞄准线下,那么线下巨头是否准备好去迎战?其中有一些零售行业的专家以前的专业是在供应链,对于开店以及门店管理方面,可能更多是靠经验。我们有没有办法通过一些数据化的驱动来做这件事情?


这是我今天想和大家分享的内容。当我们说到零售行业,大家可能更愿意通过线上去购买商品,不愿意去到线下门店。在我们到达线下门店时,消费者的销售转化可能很低。我们没办法了解到多少人到了门店?哪些人通过门店购买了东西?他们的偏好是什么?这也就是刚才各位提到的“洞察”,那么这些痛点又该怎么去解决呢?


腾讯云作为我们的七大工具之一,提供了全链路的数字连接。腾讯是一家做连接的企业,包括一家零售企业从最开始开店的时候要做什么事情,开店之后商圈有什么人,如何获取这些信息。另外,这个店可能是千人千面的,我们现在希望将原有概念提高为千店千面。


而且非常重要的一点在于,优 Mall 这个产品是腾讯云与优图一起提供的非常重要的门店数字化助手,通过 AI 能力帮助门店经营者了解什么样的人到了门店,每天在不同的时段来了多少人,分别在哪些地方,这些都是腾讯云为零售行业提供的数字化工具。


接下来分别为大家介绍一下我们的零售产品。


科学选址流程——智选


首先要介绍的产品,是针对中小型的连锁企业选址的产品。胥彪先生曾提到,在和零售行业老板交谈的过程中,特别是小型零售企业、比较传统的零售企业,它们在开店的时候采用的方法非常简单,请一个人站在街口,一天数下来报告老板,这里每天有 1800 人经过。如果老板看到这里有空铺,那就可以开店了,其实这缺乏了理论依据。腾讯云有着非常强大的大数据和 AI 能力,与工程师联合起来所做出的产品可以告诉零售企业应该在哪里开店。最小 100×100 的网络,每一个区块的潜力是怎样的?假如要进入新的城市,怎样找到适合业态和品牌的开店位置?我们之前有一个做健身业务的客户找到了 3 个空铺,最后选出了在哪里开店坪效可以达到更高?这都是非常实际的案例。



如上图所示,选址的整个流程首先是对城市做宏观的解析。在这个城市中,我们会优选目标片区并做横向对比,最后输出选址报告。在这个过程中,我们可以帮零售商弄清哪个地方开店效率更高,背后其实是用 5C 选址的模型去做系统分析。这个模型针对城市、商圈、竞争内的分析综合判定,最后得出这个地方的成本和收入的预估。然后再回归零售开店的本质,也就是保证在这个地方开店是能够赚钱的,这是我们现在可以提供的能力。


商圈洞察——优客


那么在开店之后,我们应该如何应对其他问题?比如说购物中心,在开店时不只是一个铺面而是要拿下一块地。例如万达,怎样才能知道在方圆三公里、五公里以内,我的客群是什么?他们的偏好是什么?


现在向大家介绍第二款产品——针对商业策略的优客产品。它将人的洞察和地址位置信息结合,帮助购物中心以及品牌商了解周围的潜客爱好是怎样的,品牌属性是怎样的。在与商业地产运营商交流的过程中,更多是用判定营业额的方式,如果这家门店营业额不行,就要把它替换掉。但从消费者的选择来看,更多是看有没有喜欢的品牌。据此决定这个购物中心业态的配比应该怎样去做,而不仅仅通过判断销售额来做品牌代换。优客这个产品通过数据的支撑完成客群洞察,同时它还可以与营销产品进行对接,通过短信群发将有效的广告投入到有效客群中。



以上就是腾讯过去在 C 端积累下来对于人的理解。我们不敢说腾讯对于零售非常非常了解,我们仍在努力做这件事。腾讯将对人的了解,对地理位置的了解,以及零售业态的业主对零售的理解结合起来,相信可以为大家提供一个非常强有力的工具。


刚才提到在开完门店之后,产品是我们在品类的管理上非常重要的一点。我们之前在与做 O2O 的品牌商聊天的时候发现,在北京 80 元卖车厘子,卖出的效果很好,同样的东西放到山东却卖不动,这与当地人的习惯有关。所以我们现在在与永辉合作,也在与绫致合作,帮助它们利用第一方和腾讯数据做结合,帮助未来预测。在一些促销场景或定价的场景下,给予我们的零售业主一些辅助的决策。



举个简单的例子,相信在座每一个人都将超市自由作为财务自由的一个等级。很多人去超市,根本不会去看究竟是卖 3 块钱还是卖 3 块 1,但是 1 毛钱的差距可以通过优品的能力为零售商输出。这个价格的波动是基于大数据及第一方数据的推算,因为成本没有发生变化,通过 ERP 的打通实实在在为零售商做利润的增加。


另外在我们与永辉的合作中,欣喜地看到一个数字——十大促销销售额最高的商品。腾讯现在的模型能够命中 90%,这其实是非常了不起的数据。从根本上也可以帮助超市准备库存的问题、资金流的问题,这样就不需要将大量的资金压到库存上,因为在零售行业中,库存是非常大的问题。另外就是我们谈到的定价,以及最后的营销方面,选品的能力都可以帮助零售行业。


当然,这背后有非常多的场景能够帮助我们预测单品的销售额。还有一些拉新和拉活的动作,其实是基于腾讯多年积累的数据和数据建模的模式。通过我们的一些聚类模型能够预测顾客对于商品的倾向,同时能够将顾客喜欢的商品推荐给他们。这就是优品针对门店的商品进行选择的推荐。


数据化经营产品——优 Mall



说完商品,接下来向大家隆重推出基于计算机视觉门店数据化经营产品——优 Mall。腾讯云和百丽在探索过程中究竟有怎样的成绩呢?其实电商本身有非常强的数字化能力。从诞生那天起,通过各种各样的数据卖点,网站上面顾客留下数字痕迹。但其实在线下门店,很难通过这样的能力了解到我们的顾客在门店行为是怎样的。我们之前能够捕捉到唯一的数据就是成单的时候,我可以知道每天产生多少的销售额,卖了多少商品出去,但这是远远不够的。一个很直接的问题就是每天有多少顾客到我的门店?分别是什么时段?男性还是女性?以及他在门店内的游逛动线是怎样的?哪些区域是顾客喜欢停留的?这些通过数据采集再加上零售行业的共通点就可以产生比较有趣的事情,同时也能够调整门店内品类的摆放位置。通过数据有利支撑如何收取租金的问题,哪些铺面流量大就应该收更高的租金。



上图是优 Mall 产品为门店提供的各种各样的能力,除了刚刚提到的客群洞察,我们现在也在做和 CRM 的打通。当 VIP 顾客到店的时候,直接通知导购 VIP 来了,他喜好什么样的产品。我们可以直接把这个信息推送给导购,销售转化率也可以得到进一步提升。这其实是基于腾讯多年来在优图沉淀的计算机视觉的能力,腾讯也不断刷新计算机视觉比赛中的指标,这对于解决较大规模运营的能力方面有非常大的帮助。



刚才说到顾客到店,再到推荐产品,接下来可以看到场景的描述,这也能够了解不同的顾客在门店内黄金动线是怎样的。超市其实是可以根据这些调整高动销的商品或堆头应该怎样摆放。我们和百丽做了一些尝试,主要是针对导购的考核。在服饰行业,导购有没有真正同客户做有效的沟通是非常重要的,直接影响门店的销售率。在以前可能是督导在的时候,这个门店的销售额会非常不错,督导不在的时候则不然。这也是优 Mall 在不断打磨的能力。


一物一码生态——优码


说完优 Mall,还有针对产品的优码。蒙牛乳制品瓶身的那层纸可以撕开,里面的码就是优码,这是我们和蒙牛一起做的营销。这其实是腾讯天御和腾讯云在商品一物一码管理这方面的新探索。我们在快消品这个领域,不管是东鹏还是蒙牛都有一个很好的落地。这解决了什么样的问题呢?


大家都知道码可以到箱、到盒,但是没有到单个商品。对于货品的关系、溯源、商品的介绍,以及营销的防刷,现在都可以通过优码用一个二维码形成。对于数据的理解以及对安全的保护,蒙牛案例是一个很好的体现。因为有这样的营销活动,商品在销售后,扫码率可以得到很高的提升。与小程序也有很好的联动,流失率进一步下降。品牌商知道究竟是哪些消费者购买了我的商品,他们分布在什么地方,甚至画像是怎样的,有助于品牌商调整品牌策略,这其实对于二次营销都是非常重要的。



品牌定位——优评


在介绍完产品后,我们最后回归到品牌,或者说是零售。大家都会对舆论中、网络上的口碑好坏非常关注。借助于腾讯自然语言理解的技术,我们推出了优评产品,面向大型的品牌联营管理者或品牌商时,我们可以告诉他这个品牌在网络上的口碑是怎样的,品牌指数是怎样的,与竞品的比较是怎样的。这个产品现在已经在腾讯官网上线,如果有零售需要的朋友,可以直接申请来用。我们解决的场景问题,其实汇聚了全网非常多的数据,但这些数据都是公开的数据。通过搜索将这些数据归集好以后,再场景化地告诉品牌商,用户对品牌的情感是怎样的,是好还是坏,趋势是怎样的。我们通过了很多实际案例的积累和经验,这里就不再一一赘述了。



刚才提到腾讯云推出了 6 个产品或者 6 个工具,助力零售行业做数字化的变革。我们从开店到商业策略,到门店管理,再到最后的品牌定位,其实我们都有对应的产品和服务。腾讯不是要进入一个行业,或是自己做出一个行业,我们仅仅希望把腾讯的优势提供出来给到这个行业。有所为有所不为,在这个行业中有非常多优秀的合作伙伴,我们也希望腾讯的产品可以和这些合作伙伴的能力有机结合,一起来为零售行业的第五次革命助力。



本文转载自公众号云加社区(ID:QcloudCommunity)。


原文链接:


https://mp.weixin.qq.com/s/aHGUbfcyuIcXGQ13AHnplg


2019 年 10 月 29 日 11:00660

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