智能全渠道核心法宝:大数据

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大数据和智能全渠道可以说是当下最热的词汇,但他们怎么来的?有什么关系?会怎样发展,我们一起来了解一下。

什么是大数据

大家听到大数据一词似乎觉得是一个新的概念,但其实三十年前,“大数据”的概念就被提了出来,在各种统计论文里贮存至发霉。大数据时代最大的作用就是原来复杂而繁琐的统计方法被逐渐淘汰,生活中需要的所有信息我们都可以在大数据中得到。

而且大数据得到的结论更可靠、更透明、也更多样化,比之数量,更具特性。有了这些数据,即使有些问题我们现在不关心,但在未来的任意时刻,我们也能随时调取这些数据,用以研究任何想知道的事情。数据就此得到了沉淀。

那么这些数据从哪里来呢?这就牵扯到大数据的三个时代。

第一个时代,简单来说就只是数据源比原来多了。

大数据的第二个时代,就是互联网+大数据的时代。

大数据的第三个时代,叫做物联网(IoT+大数据的时代。在这个时代,不仅仅人们的行为会产生数据,就连我们周围的物品,都可以用来产生和收集数据。在这个时代,任何物品装上传感和传送装置,都可以成为数据的收集器,这也就是智能全渠道时代即将实现的。

智能全渠道要解决的问题

假设早上你从家步行至地铁,忽然想起明天是结婚纪念日。途中路经了一家礼品店店,你在外面看了一下,便被其中一个橱窗里的一个礼物吸引了。你走进店里,看了多种礼品,但不是价格太贵,就是不知道丈夫妻子会不会喜欢。结果,因为赶时间上班的关系,你没能买上心仪的礼物。

坐地铁去公司的途中,你还是不甘心,于是用手机淘宝又搜了一下,期望可以找到早上看到的心仪款式。可惜,你真的不知道该如何形容那件礼物是什么样子,于是你不得不重新花时间利用关键词搜索一下碰碰运气。结果,你如大海捞针一般毫无收获!

从礼品店的角度来看,肯定也想了解这些信息:每天都有什么人在店外经过?进店的顾客是熟客还是新客户?他们有什么喜好?他们是受什么的吸引进店的?他们有没有明确的需要,在店内看过什么,又买了什么?店员如何知道要不要推荐什么给这位顾客?即使顾客没有当场购物,有没有可能在其他渠道重新唤起他的需求?这些一直以来都是零售业梦寐以求想要解决的问题!

2016 年年底,亚马逊在西雅图开了一家“智能”超市。在里面,顾客不必在收银台排队结账,只要拿着商品走出店门,传感器便会探测出顾客选取了什么商品,从而自动地从顾客的账户上扣费。这个标志性事件都已显现出,科技的发展已经给予了这个时代一个全新的机遇,人们的购物活动会变得越来越便捷。

倘若人脸识别技术能够普及,大量线上线下的消费者活动行为被大量收集和打通。零售商和消费者开始从应用中感知到当人(消费者)、货(商品)、场(渠道)这三种数据的高度连接所产生的“大数据”及洞察力,而这意味着更贴心的服务和更多商机。

大数据与智能全渠道

智能全渠道时代,大数据和新技术将赋能供应链升级,由消费者定义业务能力和数字技术,基于数据赋能全域商业获取长续竞争优势,通过场景、互动、连接、体验来提高品牌黏性,创造新客群、新需求和新服务。

阿里京东都在强调数据,作为平台的双方想要拿到数据最重要的就是连接更多品牌方,将对方线上和线下数据直接收入囊中。

唯一能确定的是,大数据恰恰是做智能全渠道的核心法宝。

零售业态虽然一直在变化,但其不变的本质才是我们在战略层面需要去关注的。关注效率与体验的优化,寻求科技的赋能,是大家最需要关注的东西。

实际存在的阻碍

技术水平

人工智能是否真的能达到,以及什么时候可以达到“读心”的水平尚不可知。虽然alpha go称霸棋坛,但围棋毕竟是一项具有明确规则的体育运动,和现实生活的复杂程度不可同日而语。很多人脑能够完成的运算,目前的程序都做不到。

金融背景

涉及到新的理念或者新的技术的公司,其融资的稳定性和安全性都是至关重要的。在新的技术或者新的商业模式能创造稳定的现金流和足够的利润前,如何保证企业的现金流不出现断裂?

信息安全

大数据也好、人工智能也罢,其核心是信息的获取与处理。那么信息安全如何保证?商家收集了消费者某些私密信息,如何确保不会泄露?又如何监管相应的信息在合理合法的范围内被使用?

没有良好的信息安全保证,大数据和人工智能的发展将会受到制约。即使届时相关技术已经成型,但可能很难将技术进行推广和应用。举例来说,在今年729日黑客通过网页漏洞攻击美国的信用体系三大核心公司中的Equifax的数据库,窃取了1.43亿人的信息,包括SSN、生日、地址及驾照号。

消费温度

如何更好地满足消费者的需求?会不会未来的各种“无人”其实并不是消费者真正需要的?缺少了最本质人与人之前的交流,是否让享受购物过程的人丢失了原有的购物温度?

谁掌握“大数据”,谁就拥有了未来

数据行业一直秉承着一个理念:在“假设数据都是可获取的”基础上,思考问题。随着整个社会数据化程度的进一步加深,以及人与物之间的高度互联,以前很多信息的盲点被快速解开。由不同领域积累下的数据形成的“大数据”渐露端倪,这其实是一个数据从量变到质变的过程。这一“大数据”具有无限潜能,足以让人工智能催生各种智能场景,这只是零售的一个开始。

 

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