觀(guān)遠數據蘇春園：“人、貨、場(chǎng)”之外還需有“腦”，打通各環(huán)節讓決策更智能

蘇春園表示，過(guò)去的實(shí)體零售是“粗放”狀態(tài)，它們需要學(xué)會(huì )用數據“精耕細作”。

還記得2016年10月在杭州舉辦的云棲大會(huì )上，馬云提出“新零售”概念，提倡打通零售業(yè)的線(xiàn)上、線(xiàn)下，實(shí)現數據化、無(wú)人化。

如何實(shí)現數據化？這可不是僅僅看那些紙質(zhì)或電子報表就能實(shí)現的。這里，諸如零售等行業(yè)企業(yè)需要一套數據化工具與分析方法。“在國內，用數據為企業(yè)賦能的時(shí)代來(lái)了，”觀(guān)遠數據創(chuàng )始人兼CEO蘇春園表示，“過(guò)去的10年是IT時(shí)代，未來(lái)的10年是DT時(shí)代，即用數據驅動(dòng)的時(shí)代。”

圖 | 觀(guān)遠數據創(chuàng )始人兼CEO蘇春園

過(guò)去的實(shí)體零售是“粗放”，需要用數據“精耕細作”

在蘇春園看來(lái)，“新零售”的本質(zhì)是用數據驅動(dòng)，來(lái)提高零售的效率。“現在的零售是‘粗放’的，擁有大量實(shí)體店，卻不會(huì )用數據去實(shí)現精細化的管理。”他認為，傳統零售業(yè)必須借助BI（商業(yè)智能）的力量來(lái)實(shí)現變革。

而對比到觀(guān)遠數據，觀(guān)遠團隊多數來(lái)自微策略、阿里巴巴等知名企業(yè)，在數據分析和商業(yè)智能領(lǐng)域積累了超過(guò)10余年的行業(yè)實(shí)戰經(jīng)驗，在目前新零售風(fēng)口下，蘇春園認為這將對他們意味著(zhù)一個(gè)巨大的機會(huì )。

我們可以看見(jiàn)，在過(guò)去，實(shí)體零售店也會(huì )產(chǎn)生數據，最為常見(jiàn)的就是一大堆的紙質(zhì)或是電子報表，但是，他們不會(huì )高效、合理的運用數據，只是停留在報表層面。“從報表到分析、再到智能決策，這其中包含三個(gè)步驟。”蘇春園表示。

一家零售門(mén)店，在早上某個(gè)時(shí)間段，連續幾天出現人流量增長(cháng)但營(yíng)業(yè)額沒(méi)有漲幅的現象，這是一種異?，F象。“報表只是結果性的初始數據，我們需要通過(guò)分析把結果性的數據還原到整個(gè)過(guò)程，總結為什么會(huì )出現這種結果。”這里，體現的是從報表到分析的跨越。

分析是什么？是針對某個(gè)情況找出原因，或是給出一個(gè)大致趨勢。于零售實(shí)體店而言，這是不夠的，除了找出原因，他們還需要有人幫助做決策、做智能診斷和預測。

“通過(guò)算法可以自動(dòng)定位指標和可能出現的問(wèn)題，從而降低對人的依賴(lài)，畢竟很難指望人人都是分析師。”蘇春園表示。當前，于各家廠(chǎng)商而言，具備數據分析能力的人才難找，而算法則給他們提供了另一個(gè)平行選擇，在店面管理、運營(yíng)這一塊，“80%-90%的分析鏈路是可以交由算法去實(shí)現自動(dòng)化/半自動(dòng)化的，所以在未來(lái)，店長(cháng)就不用每天主動(dòng)打開(kāi)各類(lèi)報表，或是做各類(lèi)分析，算法會(huì )給到智能診斷、預測的結果。”

“人、貨、場(chǎng)”還需有“腦”，打通各環(huán)節數據做智能決策

提到新零售或是商業(yè)智能，人們會(huì )說(shuō)這是在重構“人、貨、場(chǎng)”，不過(guò)，蘇春園表示，人貨場(chǎng)解決的是某一環(huán)節的問(wèn)題，是很重要的，但是隨著(zhù)不斷的完善，人們會(huì )發(fā)現，這其中是需要一個(gè)“中樞”，也就是“腦”，去打通人貨場(chǎng)。

舉一個(gè)例子，自新零售等概念提出之后， 打著(zhù)這一標簽的大數據企業(yè)層出不窮。其中，有一部分企業(yè)依托計算機視覺(jué)提供商業(yè)智能產(chǎn)品和服務(wù)，譬如通過(guò)AR、人臉識別等技術(shù)吸引用戶(hù)，打造一種會(huì )員制，當用戶(hù)下次到來(lái)的時(shí)候就可以根據多種維度的數據畫(huà)像進(jìn)行精準推薦、制定對應的推銷(xiāo)，亦或是提醒對應產(chǎn)品的補貨等等。

對于這類(lèi)企業(yè)，用蘇春園的話(huà)來(lái)說(shuō)，他們所解決的“人、貨、場(chǎng)”只是商業(yè)智能中的一部分問(wèn)題。“最終，數據都需要匯集到‘大腦’，后者需要打通各個(gè)環(huán)節的數據，做更為自動(dòng)或智能的決策。”他表示。“在未來(lái)，企業(yè)經(jīng)營(yíng)是需要實(shí)時(shí)決策的，不可能在周會(huì )或是月度會(huì )議上提出問(wèn)題并尋找解決方案，這個(gè)時(shí)候已經(jīng)晚了。”這也是觀(guān)遠數據想要解決的問(wèn)題。

更為簡(jiǎn)單的講，觀(guān)遠數據做的就是“腦”，在打通人、貨、場(chǎng)之后，將用戶(hù)數據、營(yíng)業(yè)報表、庫存容量等多種維度的數據匯集到一處，實(shí)現單品單店分析、門(mén)店經(jīng)營(yíng)異常監控、銷(xiāo)量預測、智能備貨等多種商業(yè)智能服務(wù)。

“我們深耕于‘腦’的分析、決策、預測、診斷等方面，聚焦于怎么讓決策更智能。在國內BI廠(chǎng)商中，做這方面業(yè)務(wù)的企業(yè)并不多，各自都聚焦于不同的點(diǎn)。”蘇春園說(shuō)到。而觀(guān)遠數據對此最大的不同，就在于大力推進(jìn)與其他商業(yè)智能或大數據企業(yè)的合作，致力完善這個(gè)決策大腦。就在上個(gè)月，他們牽手機器視覺(jué)新零售代表企業(yè)開(kāi)為科技，與見(jiàn)福便利店簽署了戰略合作協(xié)議。

最后：“AI+BI”賦予商業(yè)智能化，但也不能一步就位

可以看到，不管是傳統零售，亦或是新零售，“數據”是必然產(chǎn)生并穿插于各個(gè)環(huán)節的。不同的是，新零售是“智能”的，觀(guān)遠首創(chuàng )的“AI+BI”的產(chǎn)品模式，正在將新零售的“智能推向極致。”

因為AI的加入，從數據的采集到分析、決策等諸多方面，開(kāi)始變得主動(dòng)、變得實(shí)時(shí)，這時(shí)候，人類(lèi)將得以騰出精力去做一些更為重要的事情，比如提升用戶(hù)體驗、提供更溫暖的服務(wù)等等。

“‘AI+BI’實(shí)現了數據分析的閉環(huán)，但企業(yè)也不可能一下子就變得非常智能，這其中需要通過(guò)一個(gè)路徑來(lái)實(shí)施。”蘇春園表示。

因此，他們制定了一個(gè)從敏捷分析到智能決策的“5A”路徑。分別是敏捷化Agile、場(chǎng)景化Accurate、自動(dòng)化Automated、行動(dòng)化Actionable、增強化Augmented，從初始的數據可視化到敏捷分析指標、到自動(dòng)化實(shí)現、到主動(dòng)提供建議、預測等等，逐層遞進(jìn)。同時(shí)，觀(guān)遠數據提供的是定制化的產(chǎn)品解決方案，并配置有專(zhuān)業(yè)性的人工顧問(wèn)團隊，全方位地為客戶(hù)提供數據服務(wù)。

在商業(yè)智能的實(shí)現上，觀(guān)遠數據已經(jīng)打出了自己的“名氣”，并有覆蓋零售、金融、泛互聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)行業(yè)的成功合作案例，包括來(lái)伊份、上蔬永輝、九龍倉、聯(lián)合利華、百威、迪卡儂、中國銀行等客戶(hù)。今年3月份，他們獲得了由紅杉資本中國領(lǐng)投的3500萬(wàn)人民幣的A輪融資，至于下一輪融資，蘇春園透露，將根據需要明年擇機啟動(dòng)。而同樣是在明年，他也計劃將現有客戶(hù)規模翻一個(gè)數量級。

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