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AI落地的零售样板:销售提升3%库存降5%尊龙d88.com
来源:未知 作者:admin 发布时间:2019-03-17 22:33 浏览量:

  目前很多企业都在“AI+零售”领域进行探索,但真正能形成落地并产生效果的屈指可数。

  2019年3月14日,在北京普天德胜科技园的一间办公室里,盛和(北京)资讯科技有限公司CEO 汤龙对《灵兽》说出上述结果时,长出了一口气。

  因为经过多年研发、反复磨合的A+系统终于成功落地并有效地帮助零售企业提高了销售额和工作效率。

  实际上,目前很多企业都在 “AI+零售”领域进行探索,但真正能形成落地并产生效果的屈指可数,盛和算是其中之一。

  “零售企业ERP系统里面的数据就像是埋在地底下的石油。盛和做的事情就相当于精炼厂,帮助零售企业把石油进行深加工,分级变成汽油、柴油以及各种石油化工产品。”汤龙称,“简言之,就是帮零售企业把数据升华,发挥出真正的效率。”

  在未用“A+平板订货终端”前,店长需要根据经验,在1000多个SKU中,确定每天订货的SKU数。

  “原来我要从1000多个商品里,大概找出10%的商品,也就是80-150个单品,来决定要订哪些商品,每个商品订多少,这些都需要去琢磨。”这位好邻居店长表示,“但实际上,平摊到每个商品上,去思考的时间就很少了。用了PAD后,上面会有建议的订货品种和建议订量,只需要微调就好。”

  实际上,这位店长原来每天仅订货的时间就需要一个半小时,而现在仅需要10几分钟,而且销量还有提升。

  这就大大提高了工作效率,店长可以将更多的精力和时间放到能提高毛利的鲜食等商品上去。

  “技术驱动能够切实降低零售企业的运营成本并提高运营效率。”好邻居总经理陶冶说:“这种方式就把每天对店长的订货作业进一步压缩,节省了时间和他的工作量,同时又把门店需要的商品,给他筛出来。”

  汤龙表示,随着“A+平板订货终端”使用的时间越长、收集的数据越多,建议订货的SKU和订量就会越“准确”。

  “目前, A+平板订货终端只适合常规品,鲜食等商品还在研发中,因为算法和逻辑也都不太一样。”汤龙称。

  汤龙认为,这些“准确”的订货SKU数和建议订量缘于与好邻居门店的长期磨合和AI算法、专家算法的不断优化和调整。

  举个例子,机器本身要对门店历史数据进行学习。具体而言,就是根据店铺的历史销售,再配合天气等外部信息,做出每个单店的单品商品的销售预测,再配合单店的历史库存等,将建议订货的SKU数和订量,通过PAD发给门店。

  但店长会根据门店的实际情况,对SKU数和订货量进行调整,并将这么调整背后的逻辑与盛和技术部门沟通,技术部门会将这些信息收集并不断调整、优化算法,算法本身也需要不断地进行迭代,这些店长的建议会被作为“专家算法”,最终纳入整个系统。

  经过长时间的反复磨合,系统所收集的“参数”就越多,最后建议订货的SKU数和订量就越准确。

  同时,根据不同门店不同品类,系统也会提供不同的算法,所以在好邻居,不同门店所用的“A+平板订货终端”上,所推荐的订货SKU数和订量也都不相同。

  此外,汤龙还好邻居门店分成A组和B组,A组还是传统的靠门店店长订货;B组则按照“A+平板订货终端”的建议订货。

  最终的结果是,B组门店中采用建议订货品类的平均销售额提升3%,库存成本降低5%。

  “A+平板订货终端”还实现了总部与店铺间的信息共享,总部各种多媒体通知实时推送到店,让总部的管理意图在店铺落地。

  即便如此,秉持着研发者的谨慎和严谨态度,汤龙对于推进“A+系列产品”的商品化始终保持着“以稳为主”的态度。

  而今,无论是从产品的成熟度,还是从实体门店落地的实践、市场环境等的考量,汤龙认为,目前是合适的时候了。

  当零售企业门店的数量达到几百家,而且数据积累几年后,传统ERP在调取数据的时间会很长。

  “如果你在传统ERP调取一个数据,指令下达后,你先去上个厕所,回来后再沏杯茶,然后再看调取的数据,还没出来呢!”汤龙表示,“而A+系列产品的响应速度都是秒级的。”

  传统零售数据主要集中在ERP系统里,而传统ERP有操作复杂、数据无法实时在线等通病,导致数据价值远远没有得到发掘。

  A+系列产品可以从ERP系统里调用数据,最后经处理分析后,将新的价值还给客户。

  “两者可以实现无缝对接,A+系列产品本身也不是切ERP系统的生意,而是兼容,是很好的补充。”汤龙称,“A+做得是ERP不擅长的事情。”

  更直白一点说,“A+系列产品”并非替代原有的ERP系统,而是可以与原有的ERP系统进行对接,并在此基础上提供查询分析及订货等辅助功能,省却了切换系统的痛苦过程。

  除了“A+平板订货终端”外,A+系列产品还包括,A+分析系统和A+兜便利便利小程序。

  如果你是一个零售企业的管理人员,走到楼下自己品牌的店铺是,如果想看这家店的销售情况,只要掏出手机,在微信小程序里打开A+兜便利便利小程序,所有的数据情况都一目了然。

  “比如店铺的实时销售业绩、时段特征,门店每天、每周、每月的业绩,甚至各个品类单品的销售情况,不同时段、不同单品的对比分析等等,都是秒级显示。”汤龙称。

  “A+兜便利小程序”定位于面向督导运营层的移动数据产品。依靠后台的数据计算,实现对前台的智能化推送。再通过简单易懂的工作指示,告诉用户看到数据应该做哪些工作。

  而“A+分析系统”则是自带解决方案的BI分析工具,可以帮助零售企业进行品类规划、单品管理、店铺业绩等方面的分析。

  汤龙表示,A+分析系统的功能覆盖了总部采购运营各个管理场景,通过对比店铺与店铺之间的单品与品类构成差异,直达业务问题关键。

  盛和之所以在AI、大数据等方面深耕,也源于汤龙对未来中国零售行业发展的判断。

  “国内零售行业竞争加剧,成本高企,如何强化单店经营能力,提升单店销售额,规范店铺作业流程,这才是零售企业更该做的事情。”汤龙表示,“盛和的核心就是用数字赋能连锁零售门店,提高效率,并且能够看得见。”

  汤龙虽然在业界声名不显,但却是行业老兵,更具“技术研发人员”的务实、张庭林瑞阳:好的企业不单追求业绩更注重社会责任尊龙,严谨之风。

  盛和之所以能够在成立的短短五年内构建出一套颇为成熟的核心产品体系,很大程度上要归功于创始人汤龙深耕零售IT服务领域十余年的从业背景和扎实基本功。

  早在1999年,汤龙从事日本野村综合研究所(NRI),的地震救灾系统开发工作。

  直到2002年,日本7-Eleven便利店打算进入中国市场,野村综合研究所作为日本7-ELeven的IT系统服务商,率先在上海、北京建立了咨询及系统开发分公司。汤龙便加入野村北京分公司,成为其分公司首个中国国内的系统开发工程师,为伊藤洋华堂和7-Eleven(北京)提供IT系统支援服务。

  从工程师做起,逐渐延伸到负责零售领域的系统设计及系统咨询。在野村综合研究所的工作经历,为汤龙积累了深厚的业务底蕴和行业背景。

  2014年10月,从野村离职的汤龙创立了盛和(北京)资讯科技有限公司。目前,盛和的客户已经覆盖了数十家知名零售企业。

  “以发券系统为例,如果你用发券系统促销,效果特别明显,销售额立刻有提升。但不用券后销售额又回去了。它并未真正对零售企业的核心能力带来提升。”汤龙表示,“用了A+系列产品后,我也并不能让企业的业绩、效率明天就能有多大提升。但你要天天用,并将之真正落地到企业的管理中固化下来,时间长了后,就形成了与别人的差异化,这就是帮助企业炼内功,是我们产品的核心价值。(灵兽传媒原创作品)

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