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。

新零售时代的智慧中台

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

新零售时代的智慧中台

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。

新零售时代的智慧中台

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:

新零售时代的智慧中台

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