第57期南零商盟：四威数据CEO 顾健总分享主题“如何利用数据的力量”

导语

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第57期“南零商盟”微谈会于2018年4月12日晚上8点正式开播，本次分享嘉宾是来自四威数据CEO 顾健总分享主题“如何利用数据的力量”

今天我要分享的主题是“如何利用数据的力量”

为什么讲数据的力量呢?因为我和很多客户在沟通在了解的时候发现一些品牌利用数据已经给他们带来了非常巨大的收获。那么在这里首先我要说的是当年在谷歌CEO拉里·佩奇在接受采访的时候人家问他为什么谷歌要做一个免费的搜索引擎。他回答说：不是，我们是在做人工智能！那么在2016年的时候alphago去打败围棋手李世石的时候，其实我们就知道。数据和人工智能带来的这种变革已经发生在我们的身边了。所以我今天要讲的主题主要是探讨数据如何带给品牌公司未来发展的可能性！

在讲数据之前呢，我们首先来讲一下我们的品牌到底给客人提供了什么。首先在这里我们首先要了解消费者的需求。很多的店铺，现在最近流行的比如说搞了个试衣镜，搞了一些智能的机器人来互动，希望能够吸引客人到店里来，然后能够带来业绩。但是呢，很多时候都是我们以为的，客人到店会跟这些智能设备进行的互动。但实际的情况，客人到底到店里来是干什么的，他肯定是来体验的，我就是来买衣服挑衣服的。很少有可能来店里就是跟你的这个智能机器人去互动一下。从这一点说明首先从消费者的诉求上面，我们是否真正的理解。

如果真正要体验的话，从个人感觉来讲，如果说我买了衣服，你说免费给我快递到家，我觉得这个体验对我来讲已经是很好的了。

接着讲品牌的盈利点。我觉得第一个是效率型的企业，那么这时候这一般都是头部的市场的玩家，比如说优衣库、Zara、HM，他们本质不是靠时尚或者设计来去赚钱，他们本身是靠效率，一般他们店里没有导购员，他们物流供应链非常强大的，所以他们的效率会非常高。

那么另一类是品牌公司或者时尚类的公司，这里的品牌就非常多了，特别是一些女装，他们做的这个市场基本上是一个长尾的市场，也就是说很多时候他们的客户群都定位很精准很细。但是往往做长尾市场的时候，就是有天花板，比如你做到十个亿二十个亿，再往上做就很难了，不像Zara、优衣库或咱们国内一些快时尚大牌，它可以做到几十个一百个亿都是很有可能的。今天我们主要讲的就是这种做长尾市场的时尚品牌公司如何利用数据去提升品牌的这个业绩。

时尚的东西很多都是靠创意，就是设计师的灵感！那么一个设计师的好会带给品牌飞跃的发展，我们看到实际目前市场上都有很多的设计师的品牌也做的很不错，但是设计的这种灵感的东西以人去做，而人永远是最不靠谱的一种动物了。以前的古驰或者普拉达之类的，他们的一些品牌的设计师离开或者有能力的设计师进来往往给他们品牌带来非常大的影响。所以从某种角度来讲，人是最不靠谱的。那么如何把这个有创意的事情。能够去工程化去实现，用数据化来去定义？这里我讲一个案例公司，我们一起看看他们是怎么去做的。

在这一年他儿子接手了，把钱都发了工资，然后就重新做自己的品牌，重新设计了，在2015年做了八千万，,2016年到2.1个亿，,2017年十四点七个亿。那么到今年。他们预估是做到八个亿，那目前我们看到相关的数据，他们也每个月都能够完成目标，也就是说三年时间，他们可以做到十倍。那么做的业绩翻十倍是建立在什么样的基础上？第一肯定是他们的商品是非常符合消费者需求，符合消费者需求，他们又是怎样去去设计的。对于这点，我是比较感兴趣的，在我们接触的过程中，我们发现他们的人效能够达到人均六十二万。那么我们可以参考一下就阿里他们的人效是一百二十七万，也就是说他们在快速增长的同时他们的业绩，利润是非常丰富的。

这是这家公司信息化建设目前在做的一些事情。用了一些常规的基础软件，本质上以会员以零为核心的。他们这个软件的架构已经慢慢的脱离开传统的一些软件诉求点。比如说迫POS系统，我知道每家pos都是有会员管理、营销方案这种功能支持的，但是他们家就把对每个会员的的营销方案在系统上面实现，他们设计的也很复杂，但是要求所有店员都通过会员方案去实现了，也就是说在数据上面在营销上面它要求店员对数据不允许做任何的改变。

在第一层的应用数据都规整了以后，我们就会把数据都汇总到一个大的数据中心来。那么这个数据中心不仅包括我们常规的应用软件的一些数据，比如ERP/CRM等系统的数据。他们还要去抓取更多的数据，比如说微博上的数据，社交平台上的一些产品的数据，还有天猫的商品的数据，或者是评价的数据。我们知道目前也有很多公司去做这样的事情，他们需要把这些数据都规整到他们的系统中，去建立一个模型，做机器学习。这些数据可以通过拍摄通过工具技术去抓取，更多的会还会去买一些数据，这些数据在他们的模型里存在以后，他们就会去做一个预测数据模型的建立。

那么预测数据模型建立以后，最终会给他们商品的企划，或者是他们的营销部门，或者是高层形成一个商业决策，这个角度来讲是一个比较高的层次了。

接着我们看到刚刚说的就是关于社会化的数据。那么这个社会化的数据的用户的各种属性会非常多，年龄、媒体的兴趣爱好、偏好娱乐的兴趣偏好、出入的场合、娱乐方式，还有关注的内容的类型，或者喜欢的电影等这些数据，其实非常碎片化，且是非语译化的，通过语译化后的分析，这些数据对他们整体商品定义的角色起了决定性作用的。

人脸识别技术，AI技术已经是非常成熟了，那么主要是一个应用成本的问题。他们的很多店铺都已经装了人脸识别的摄像头。所有所需的数据，比如我们刚刚说的是社会化的各种数据，不可能都是去爬虫去爬，主要是我们客人到店里后，到底是哪样的客人买没买，买的到底是个什么样的衣服，这些数据都应该通过AI技术去实现，这个客流的数据，比如说我们首先要知道这个店客人到底是什么样的年龄层啊，是什么样的性别，是什么样的轨迹？那么他到底是这个客人时候什么样的衣服，这些都是需要我们AI技术来去落地的。

这个AI技术还可以跟CRM的会员系统结合起来，从客人到店以后,那么如果是会员,能够自动推送到导购，告诉导购这个客人到底是啥样的人。在跟这些店铺的店长沟通发现，这个对于店长非常有帮助的，运用中只要看到这个客户来，到底是什么客单价店长心里就有数了，就可以自动推荐相关的商品，相应的价格、礼品之类的。

通过AI运用我们就可以建立企业内部的社会化的数据，那么我们通过AI识别技术就可以直接识别出客人的年龄，他的穿着，是那个竞争对手，从穿的是样式的衣服、logo啊，这些去识别判断，包括这个客人到底是胖的，瘦的，矮的，还是高的，都可以去做数据的积累，从这里对我们下一步要去做商品的设计，商品企划有非常大的帮助了。

商品设计是他们公司的核心，他们的商品设计到底是基于什么样的一个数据来去做的，或者说这是什么样的条件？我们可以看到企业内部的数据那是最基本的了，比如说pos的销售数据，商品的相关的数据，还有CRM系统的本身的相关数据，这些比较基础的一些数据。每个商品数据都基本上要有五六十个标签，那这五六十个标签再做预测数据模型的时候，他们会把这些标签和设计师自己设计的商品区分开，通过这个商品设计有一个预测模型，他们通过这五十个标签再给设计师去定义，让设计师在这个模型里去对应做设计。

另外一个就是设计师自己按照自己的想法和公司的品牌的文化去设计相关产品，他们会去做AP测试。这三年来他们通过对模型的不断的优化和修正，目前就是可以做到通过数据模型设计的商品基本上都会胜过设计师自己设计的商品。比如通过模型设计的五十款或者一百款基本的水平都要比设计师自己自己想的要做的好。

要实现这个品牌公司相关的预测的数据模型的话，首先我们要把数据去归纳去整理，会涉及到很多的新的技术新的架构，比如说我们可能要到店铺要装摄像头啊，比如说我们的要用到python，用到爬虫技术。我们的会员体系统，可能要用这种app啊，或者类似相关的，至少要是微信会员，这些都是基础的工程。它包括商品要定义好各种各样的标签，各种各样的属性，跟会员的标签之间的属性的关联，包括这些生活化的数据，怎么去定义它的标签出来，都是需要使用各种各样的工具去实现的。

那么接下来讲到的就是在一个品牌公司做数据整体建设的设想。首先，第一个是我们基础软件的建设。在我们设计类型公司，特别是大的公司，系统都是自己研发的，我觉得这样的公司肯定是非常非常非常棒的，因为他们想做什么样的都可以自己实现。其实每一个系统，比如ERP系统、导购系统、CRM系统，这些最终最好都是希望是一个系统，因为如果每个系统单独的话呢，就像打降龙十八掌一样，每一掌都很厉害。但是他如果不连起来打，不打到十八掌的话，它是没有威力的。如果大品牌公司能够做自己去做这样一套系统，那么他们的系统是非常非常强大的。据我所知，类似深圳赢家这些公司已经有这样在做这样的事情。

那么基础软件介绍完了以后呢，我们就要做一个统一的零售平台，也就是一个架构把所有的数据规整、汇总起来，这时候可能用到类似BI等相关的软件。只有把这个数据去规整起来，去标准化再做数据挖掘的模型的处理以后才能够去做下一步的决策。

对于很多公司来讲今天讲的一个企业品牌如何通过数据走向成功的，通过这种数据做企业的决策。这种决策不仅建立在我们常规的一些数据上面而是建立在整个真正的较大数据的上面。所以带来的威力是非常巨大的，他们三年营业额能增长十倍。在目前都说零售行业做得比较困难的情况下，他们能够这样大的飞跃肯定是非常让人关注的。我们看到就说理想是非常美好，但是现实也很骨感，因为很多公司高层或者领导都还没有意识到要去用数据来改造做这种商品的决策、营销决策。

那么这就需要我们无论是软件厂商还是企业的IT/CIO有这样高度去给公司去规划，做这样的一个平台，给未来企业做升级。原来整个服装业环境比较好的时候，我们可能是通过这种ERP软件来提升我们的效率，来规范经常就OK了，但是现在到了这样一个时代，这种新型的零售品牌公司的打法跟我们传统的零售品牌的打法已经完全不一样了，他们的设计包括他们的商品决策，他们的销售，他们的营销都是基于形形色色的各种各样的数据来决策的，而不是说通过仅仅通过历史数据来去做决策。

而且我们也觉得我们要学习的东西也非常非常的多，因为一个新的技术的应用。目前来肯定首先是用在比较能赚钱的行业，比如说游戏，因为无论啊AI还是VR都需要在这种行业里面能够真正用下来才会到这种我们传统的这个行业里面来。

但是现在我们可以看到已经到了这样一个时代了。无论说是这种AI技术还是说各种各样的大数据的技术其实都已经有非常可靠的，有成熟的方案，在金融领域或者说类似律师、医疗领域都已经做了非常大规模的应用，但是为什么在零售行业里面，只有这种极少数的公司能够用起来，也能够真正的做到呢？我觉得首先这条路肯定是要去走的，这条方向肯定没有错的。只是说软件厂商还远远没有达到这样一个水平，还需要更多的努力来帮助我们的零售的行业去提升他们的整体的一个水平。

今天我就讲到这里了，其实主要是讲的一个大的概念、框架和阐述一个成长型的公司为什么能够做到这样的水平？他们的核心的竞争力在哪里？其实不是在于他们真正的会员服务做的多好，真正的核心竞争力在于他们用数据来做决策，我相信这是很多公司想做，但是有的时候不敢做的，并不是做不到。我希望今天讲的这些能给大家带来一些启发或者帮助，谢谢大家。

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