新零售的机遇与陷阱在哪？看技术者如何构筑零售新业态

本文来自微信号投资人说(touzirenshuo)

2017年7月5日由品途主办、中国电商委特别支持的「2017新零售新服务产业创新大会」在京举行。百余位零售业、服务业、大数据、供应链金融行业的大咖云集，数千位行业嘉宾参与。

本次论坛通过深刻的讨论与交流，帮助传统零售企业更好的把握新零售方向，用大数据、人工智能等新技术驱动业务，让传统零售企业拥抱美好的未来。同时，论坛也从金融资本角度捕捉零售业转型升级中的机遇，由对零售业有深入研究的投资大咖带领观众深扒新零售的机遇与陷阱。

本场论坛由将门创投创始合伙人杜枫担任主持，出席嘉宾有：七麦科技联合创始人兼CEO徐欢，神策数据创始人兼CEO桑文锋，六弈联合创始人刘鸣，助理来也CEO汪冠春，杉数科技CEO罗小渠。

一、技术如何助力新零售落地?

杜枫：各位有没有一些技术助力零售落地的案例?

徐欢：我们服务的客户比较多，像BAT、京东、一号店，举个有趣的例子——小红唇。小红唇最开始偏重内容，现在在往电商的领域加重。他在获得用户后，面临流量怎么转化成收入的问题，我们帮他做了整个产品的重新定位。后期他做电商时，我们建议品牌要做整体的包装，强调商品来自正规渠道，建立用户的信任度，甚至引导用户做评价，让用户影响用户。目前小红唇的用户已经超过两千万，也引入了AR技术，通过人脸识别，能够帮助用户提高美容技巧。

桑文锋：刚才徐欢讲的案例，是用户来到APP之前干什么，怎么把他引过来，而神策解决的是用户来了之后的问题。我从五个角度来说神策数据为聚美优品提供的解决方案：第一，数据来源，不同来源的用户，来源渠道是怎样的;第二，渠道转化，有些渠道虽然很好，但是转化率低;第三，转化流程的优化，有些用户并不能真正成为你的用户;第四，流程分析，挖掘一流的客户，更好的盘活他们;第五，有了数据基础、基础平台，进一步做挖掘性的尝试。

刘鸣：讲整合，我不打算举世界五百强公司，今天想分享一家葡萄酒公司的案例。他最初的商业模式和盈利状况已经很不错，但商业模式不适应今天的新零售环境。所以，我们给他定制了另外一个策略。比如，做了线下部分的智能化，在微信公众号里做了会员系统。技术很简单，算不上黑科技。但我们同时在模式上做了革新，比如开快闪店，包括跟其他品牌的联合，同时利用这个来获取客源，这一块需要数据驱动和后期的数据库联合。

二、怎么在以人为核心的新零售中加入虚拟技术

杜枫：刚才讲的新零售都是以人为核心，而助理来也应用了虚拟技术，既有冲突，也有结合，怎么在结合人的同时把虚拟内容加进去?

汪冠春：人工智能跟人不能是对立的，应该成为人的好助手。在我们平台上，经常有用户问这是真人还是AI，答案是混合人。我分享的是一个混合人应用于母婴行业的案例，他的旗下大概有2500个妈妈群。为了让这2500个群保持活跃，投入了数百人的服务团队，但是几百人的团队管理十分复杂。我们帮他做了三件事，第一，对应现有的知识库，做一个非结构化的数据汇集;第二，实时的质检及在线监控;第三，提供自动问答的机器人。这些都能帮B端用户节省成本，带来更多收入。

杜枫：杉数主要致力于帮助做决策，比如投资决策、价格决策，或电商经常做的品类决策，罗总认为人工智能超越人的地方在哪里?

罗小渠：接着前面徐总和桑总的，徐总是把用户导过来，桑总分析用户在网络上的数据，但有了这些分析结果应该做什么?我们解决的问题，某种程度上更复杂一点。举个例子，我们跟国内一个大型电商在合作，帮他解决了三个重要问题。第一个是商品定价问题，第二个是库存管理，第三个是无人仓调动系统的开发。

比如关于定价问题，有个典型的应用场景，我们内部叫非标交易定价。举个最简单的例子，货运平台需要判断货车、司机和货主在交易时，如何找到一个最优的价格。要靠人脑非常难，但是一个十几年、二十几年的经纪人会找到这个价值点，这时，如果有数据来做支撑，对企业的帮助就会很大。

三、线下数据采集是挑战也是机遇

杜枫：前面讲一些技术已经解决的难题，后面我们来分享一些潜在的挑战。过去的成绩不代表未来的成功，但是否能汲取教训?

徐欢：我们最大的挑战，来自于服务的线下便利店、超市，他们想往线上走，面临一个被教育、接受的过程，很多人认为新零售就是做一个APP或是微信公众号。我们花了大量时间去告诉客户，市场上的搜索行为。为什么讲搜索，现在的用户下载量大多来自官方市场，比如一定要去苹果商店下载。要在苹果商店曝光，不像大家想的，只是起个名字一样，背后有非常庞大的分析系统，分析用户搜了什么，才能叫这样的名字或是以这样的品牌形象出现在大家面前，这是我们遇到的挑战。

桑文锋：我把挑战分为三方面。

第一，数据采集能力，尤其是线下的数据采集还不完善。线上的搜集、页面浏览、下载，我们能够统计出来。但线下的行为很难被记录，比如，只能记录交易，但谁在交易不知道。在数据采集上，最开始用WiFi统计人流量，这种方法非常有限。后来通过互联网人脸识别。未来想把人、货、场，比如人干了什么都记录下来，我估计还得需要两三年的时间才能成熟。

第二，IT化程度不够。之前我们讲信息化，实际上，线下零售也好，其他实体也好，IT化做的并不小。现在讲数据化、数据驱动，数据化的前提是IT，如果连IT都没有，没法谈大数据。

第三，数据意识问题。我曾经和一个联合创始人聊天，我说你了解的数据挺好，我了解的挺好，但是他们了解的好不好这才是最关键的。

杜枫：我听到三个机会，这波合作，不光得到数据化的机会，还得到了IT化，是否意味着机会也是乘以3。刘总是怎么看的?

刘鸣：我很同意桑总的话，线下数据采集是一个很大的空白，也是非常难做的事。现在可以做到的就像和总提到的，视觉采集这一块。我专门去研究过他们的技术，不是一般人能做的。两年前，我做一个案例，是所有智能手机都会有的识别功能，当时的方案是跟美国客户合作的。他是一个线下的企业，也有线上的一套渠道，他把渠道打通，自然而然就能得到线上数据。但是如果碰到线下的问题，比如，这家店一下子来了十几个人，没办法同时识别，这是一个很大的壁垒。

还有一个，就像桑总说的，有些企业本身的接受程度不高，或者很多东西他们又想一蹴而就，问我们能不能做。说实话，很难回答。不过大家对于这一块的认知也在提高，只是还没有整体的规划，这是一个很大的问题。

四、教育市场、教育客户，需要不同层面的企业联合

杜枫：这个完全同意，我过去也服务过世界级的IT公司，这方面的挑战从十几年前就一直在经历，但是我觉得是挑战也是机会。客户每认识到一点，就意味着能在预算上挪动一个小数点。下面就要问一下汪总，你们希望业主方能提供什么样的支持?

汪冠春：说一下我们做B端业务碰到的挑战，今天大家都很希望把人工智能应用到具体的场景中，助理来也做的是交互，销售、服务这些就算客户没有IT化、没有系统，线上的公司也可以投入，而且可以把这个门面撑起来。我们面临的挑战是他有很强烈的需求但他并不能很好的收敛需求。他往往需要，我们把客户沟通给做了，然后把客户管理做了，接着是不是还要做数据分析。来也做的是客户沟通，并不是一下子能解决所有问题。我们经常会看到谈判的过程，需求非常发散，导致项目无法落地。

杜枫：我相信罗总也遇到了很多挑战，除了挑战之外您的建议是什么?

罗小渠：先说挑战吧，对我们来说，在数据层面。事实上，我们的工作很多时候并不需要大数据，但是民营企业在数据维护或管理上做的并不好，决策应该是最顶端的，基础没做好，就会影响到上面一层。我们希望看到更多像桑总这样的公司，能够更好地教育市场、客户，我们的工作也会更轻松。

不同的企业，不同行业，不同的人，需要的建议可能会不一样，从一个角度来看这是一个问题，从另外一个角度来讲就是机会。比如数据参数的问题，我跟桑总聊过一次，认为里面有很大的合作机会。不管怎么定义这个领域，数据领域还是人工智能都太大了，很多优秀的公司都在其中成长起来。我相信大家在不同的层面，合起来去做一件事情，可能更容易，也更有效。