大咖来了 第1期新零售时代的智慧中台

Posted 2021-03-15

零售行业在飞速升级，前端入口、后端技术在次次变革过中不断创新与演进，智慧中台也应需而生。

原京东集团技术发展部负责人杨海明在《大咖，来了》直播栏目，做了主题为“新零售时代的智慧中台”的分享，推导什么样的中台才是新零售时代所需。

一、零售行业的发展趋势

零售行业每次革命业态都在升华，尤其是第四次革命发生了颠覆性的变化，凭借电商、物流等技术和营销方式的创新，得以实现数字化电子商务，走进新零售时代。

零售升级的核心在于零售基础设施的变革，零售基础设施从简单的提供商品或交易变成了整个服务信息流、商品流和资金流，形成公共基础设施。但整个过程中，零售行业的本质：成本、效率和体验，一直没有发生改变。

消费端的场景、关系、需求发生变化，技术端也随之不断迭代。零售基础设施的宽度从 N→1 升级到 1→∞，也就是说从开架销售升级到多入口，获客方式越来越多。用户方面，也从“大众市场”升级到“个人市场”，更加关注需求与体验。

前端入口的创新与后台技术的演进，实现零售中台的商流、信息流、资金流等从基础能力升级为服务化方式，从而带动，如供应链、物流、营销、支付、交易等零售基础模块能力的提升。

二、前端入口的创新

前端入口创新的核心是通过各种方式获取消费者心智，进而产生实质的交易。获取消费者心智的有效途径就是吸引注意力，为消费者打多个标签，并综合这些属性进行分析。那么，如何吸引消费者注意力呢？

新的入口体验拉动新的零售方式

可以尝试用新的入口体验拉动新的零售方式，通过各种各样的玩法去提升零售的能力，如技术、品牌、多终端，IP、金融等。

采用货找人的营销模型

新零售时代，营销模式从之前基于货性变成人性的营销。

基于货性营销很好理解，就是传统的漏斗型营销模式，首先提升前端入口覆盖率，之后在每一步转化操作中，尽量降低的人群流失。即使用户收到商品，还会对商品进行评价及其他各种考量，进而判断他是否会复购。

基于人性的营销，就是货找人的营销模式。当下有各种各样社区型、社交型产品把相类似的人聚拢，这些人群很多共同特征，收集这些特性并进行分析，对应供给商品。

这种方式就是中台概念，在保证货物品质、快速供货的基础上，满足了消费者的体验。因此找到对应的人，之后再由人去选择货，这样的方式比货找到人的效率更高。

多场景多终端、需求个性化、价值参与化 提升体验促进购买

新零售时代，消费者获取商品信息的场景、终端更加多元，之前只能在 PC、iPad 上进行购买，现在我们随处都可进行，如智能音箱、冰箱展示屏、社区自助购物终端等。

满足消费者需求方面，越来越个性化

消费者在各种终端看到的画面，会更加贴近消费者的需求，多维组合，千人千面。

还有消费者很愿意参与到商品制造环节，所以设置评论入口，让消费者在购买过程中提一些建议，分析这些数据，进而改善未来的产品和服务。

三、后端技术架构演进

当然，前端入口在创新，后端技术也在演进，且整个技术架构都发生了变化，如下图。

新零售时代，整个 IT 架构从独立云架构，变成云+边缘平台，利用大规模的容器集群，无服务技术，简化 IT 运维，敏捷业务应用，让 IT 成为生产力。

未来，通用技术能力向专业技术能力发展，如下图：

纵向融通：人工智能促进产业链各层级深度融合，ICT 供给能力产生质的飞跃。横向融合：消费到生产，实体经济数字化、网络化、智能化转型升级步伐加快。

四、零售基础设施中台

基于前端获客方式变化与后端技术演进，得以提出行业基础设施能力中台概念。行业基础设施中台包含若干个方面，和零售行业相关有很多，如营销周期分析、供应链协同、动态定价、技术中台等等。

营销周期分析

营销基本经历四个阶段：商品预研、到新品推广、常态销售和尾货清仓，采用怎样的营销方式分别匹配四大阶段呢？

整个营销过程都需要数据性支持，如依据数据判断低流量高转化到高流量高转化什么时间发生。

所谓智慧营销就是当确定 N 种营销玩法后，通过人工智能方式，发现机会、诊断分析、解决方案、数据效果，然后统一进行匹配，这样才能提升整个营销周期分析能力。

供应链协同

商品从生产到消费者最终买到，基本上来由生产、渠道、配送三方厂商完成。零售链条涉及计划与采购的准确度、采购履约的及时率，及供应商周转周期，这些环节都错综复杂。

供应链协同平台可以从生产到销售做到结构统一，对采、供、销整个链条进行智能匹配，进而提升效率。也就是说生产出来的商品，正好匹配好渠道商所需要各个地方囤积的商品，及到销售厂商匹配消费者。

定价能力

零售技术设施可以根据商品营销程度、受欢迎程度，以及销售周期、季节性等因素对价格进行动态调整，什么时候该涨价，什么时候该降价，什么时候该促销，什么时候不促销，及各种不同商品的价格的策略，提升商品利益。

在现在商品极大丰富的同时如何去定价？考虑的因素特别多，如竞争和促销信息，毛利和净利，促销目标，这其实是一个规划数据问题。

把问题抽象成为数据问题和算法问题，通过数学和算法帮助采销找到更合理的价格，消费者买到更加性价比的商品。

整个制定价格的过程当中，需要做很多探索，包括找到消费者到底对哪些东西敏感，或者找到消费者真正购物的决策方法。

电子商务有天然的魅力可以获得丰富的数据，可以知道消费者买这个商品先考虑什么，最关注什么，对价格最敏感度是什么。

技术与数据中台

谈及零售技术中台，首先想到的是电商能力，包括运营，营销，商品，仓储，配送客服，售后，金融等。其次就是稳定、安全、高效的基础云服务、数据驱动的电商核心交易系统、人工智能技术应用。后来就是开放的全渠道、全流程电商场景运营能力。

数据中台和技术中台同样重要，数据中台底层是大数据及智能服务，如数据集成、数据计算、机器学习等。中层是各种数据应用产品，如日志服务，开放搜索，画像分析等。

最上层是各种数据开放服务，如企业会员洞察分析、产业大数据服务等。基于大数据服务可以对客户、市场和运营进行洞察：通过对客户相关的行为数据进行捕捉分析，开发预测分析模型，实现精准营销。

分析历史及行业数据，对比竞争对手，寻找新的市场机会。分析运营数据，优化产品设计方案，运营组织、体系、管理流程，以提高服务质量。

本期《大咖来了》杨海明分享了智慧零售中台，包括营销、供应链、物流、技术、电商技术、电商数据及各种各样的中台服务能力。

在未来，这样的智慧中台，不仅仅是为某个企业赋能，还会开放给整个行业，让前端获客效率更高，后台技术能力更强，进而共同构建新零售时代通用的智慧中台。
原视频链接http://aix.51cto.com/activity/10008.html