超盟數據CEO李思賢：DaaS服務讓商品更好流通|2018商業(yè)新生態(tài)零售主題峰會

2018年，商業(yè)創(chuàng)新邁進到全新的階段。商業(yè)創(chuàng)新同時伴隨而來的，也有風口大熱背后的認知沉淀與實踐積累，經歷2017年大熱與資本追捧后的零售領域亦是如此。

7月10日，《零售老板內參》聯合36氪舉辦的2018商業(yè)新生態(tài)零售主題峰會在北京舉行。株式會社LAWSON執(zhí)行董事、羅森(中國)投資有限公司董事、副總裁、上海羅森便利有限公司董事、總經理張晟，家樂福中國區(qū)副總裁戴瑋，大潤發(fā)新零售COO袁彬，京東7FRESH負責人連志軍、超盟數據CEO李思賢等16位零售大咖和近1000名零售界的同仁和行業(yè)精英齊聚，圍繞“回歸零售本質”，展開高峰對話以及主題演講，就“傳統(tǒng)零售行業(yè)轉型升級”與“探索零售未來新模式”兩大主題進行深度的探討。

在峰會上，超盟數據創(chuàng)始人兼CEO李思賢發(fā)表了精彩演講，他認為隨著新零售、無界零售發(fā)展，巨頭已經把頭部的大型零售商幾乎收入囊中了，但中國一共有六百萬家門店，很多在短期內沒辦法跟巨頭合作，超盟數據就是為更廣大的連鎖便利店和連鎖超市服務的。我們希望把它做得更深一點。

以下為演講全文：

超盟數據是一家什么樣的公司?我們主要做了垂直行業(yè)，做了線下便利店和連鎖超市。為什么選擇這樣一個業(yè)態(tài)呢?隨著新零售、無界零售發(fā)展，巨頭已經把頭部的幾個企業(yè)幾乎收入囊中了。這個時候大家不要忘了，中國一共有六百萬家門店，中國有十萬家以上的連鎖便利店，這些人在短期內沒辦法跟巨頭合作，巨頭也不會投入跟他們合作。這時候超盟數據應運而生，我們就是為線下還沒有實力的連鎖便利店和連鎖超市服務的。我們希望把這個做得更深一點。

我的演講的順序可能從提出問題、解決問題出發(fā)的。大家知道線下品牌是如何進入到終端的門店里面銷售的?品牌商把商品運出來到連鎖便利店的倉庫，中間有可能經過幾層經銷商，進入倉庫以后采購會把商品分發(fā)到該分發(fā)的門店里面去，然后放到貨架上面去銷售。

我們合作了全國30%的連鎖便利店，擁有的全國22個省份的數據，這時候我們就會發(fā)現數據里面有很多的特點。

第一個，線下數據現在的現狀是什么樣的?就是孤島化。我們合作的都是一些中型或者中小型或者中大型的，不是頭部的連鎖，它們是在區(qū)域拓展，擁有的是區(qū)域型的數據。區(qū)域之外的數據，他們只能靠人工去盡調。

第二是平臺，他們擁有一些數據，但是沒有把線上線下的數據融合到一起。他們的采購、他們的運營、他們的店長、他們的CEO，他們的數據不可以互通的。大家看到的數據，都是他們自己的一部分，他們也用EXCEL表去使用一些數據，一個門店一件商品斷貨了以后，這件事情如何讓該對這件事情負責的人負責，一般情況下只能用微信來做傳輸，我們希望用信息流做傳輸。

最后是地域，比如當你發(fā)現線下太多的商品根本不符合現在的消費者，而這些采購依然不知道。

這個圖非常有意思，這是從他們的ERP里面截出來的圖，ERP不會進入歷史庫存，我們每十分鐘給他們的歷史庫存進行一個點，出現了這樣的三幅圖。

左邊兩幅圖都是線下實際發(fā)生的訂貨的狀況，這是一個門店、一個商品的訂貨情況，橫軸是時間，縱軸是庫存。當大家看到垂直的豎線的時候，就說明補貨了。第一個和第二個，從圖里會發(fā)現很多的問題，比如它的補貨非常經驗化，靠店長的個人決策去做補貨。第二補貨非常沒有周期性，這樣會給供應鏈帶來非常大的壓力。第三X軸跟Y軸平行的時候說明斷貨，五到十天可能沒有人補貨。

于是超盟數據給他們做了一個整合，我們去做一個非常小的優(yōu)化以后，就可以讓他的補貨以及庫存周轉率得到大幅度提升。在座的更多是互聯網人或者是比較頂端的零售人，你會發(fā)現你們有的問題他們有，你們沒有問題的他們也有很多，這是線下商品的情況。

我們的產品是根據一個商品的流動做的，我們都是不停在解決這樣的問題。在線下我們會發(fā)現數據出現這些問題，我們第一個把這些問題解決了，解決這個問題以后，把庫存周轉率提高以后，我們主要依托于這樣的算法模型去做這樣的自動補貨。自動補貨就是基于銷量預測而去反向做的自動補貨。銷量預測一共分為四個大的模型，我們把它認為是非常有順序的事情。

第一，你要預測今天來這個店到底有多少人，這是人數;進店了以后這個人一定會買東西，他會先買什么樣的東西，這件事情概率算出來;買了一個分類以后，再去買什么SKU，這是第三部分。最后一部分買多少量。用這樣的方式做銷量預測，最后就會發(fā)現根據機器學習做得越來越精準，每一個商品、每一個SKU，在線下的每一個門店，我們可以預測七天的銷售量，準確度是在90%以上。

我們怎么樣做銷量預測?我們會考慮以歷史交易為基本的維度，然后加入天氣、濕度、溫度以及濕度的變化和溫度的變化以及節(jié)氣、促銷、線上電商節(jié)日、雙十二、雙十一等等，然后不停優(yōu)化這樣的模型，得到它預測的銷量，然后幫它做自動補貨。自動補貨的結果，回到上面看到的圖，所有的商品都做了自動補貨的效果是庫存周轉率提高了接近50%。

我們把自動補貨做完了以后，再來關注我們擁有的這些數據。因為我們是一個數據驅動交易的公司，所以我們要去挖掘數據更多的價值，我們就會發(fā)現等到你看到很多省份的數據的時候，你會發(fā)現每家店賣的商品數量是不一樣的，每家店賣的爆品也是不一樣的。

大家可能會說會有區(qū)域的差異，但是你會發(fā)現有很多有機會的商品。比如說進口食品，比如說休閑食品里面的小分類，有的地方賣得非常火，但是后來我們去做這樣的試調的時候，發(fā)現原來采購不知道。因為我們的采購經過了很多年的躺在家里賺錢的時代過去了以后，他們很難從坐商變成行商。

坐商就是坐在辦公室等供應商上門推新品，供應商推的新品是供應商想讓你賣的商品，并不一定符合消費品。在線下很難實現，因為人很難在短時間內改變的。

阿里入股大潤發(fā)以后，阿里介入非常多。線下的零售店沒有這樣的機會的，要靠原來的人。我們用數據幫他做行商。我們通過大量的數據共享，然后把每個地方賣得好的商品推薦給每一個人。

大家想象一下，跟我們合作的連鎖店越多，我們的數據給他們提供的價值就越多。我們智能分析門店的銷售，幫他做自動補貨。并且對分類的品類的優(yōu)化、淘汰商品進行BI的決策輔助。在提高庫存周轉率的同時，增加新品的比例，給消費者的感覺是越來越多新的商品出現在貨架上。

我們提供了兩個商品，第一個商品就是智能選品。為什么會推出后面的超盟管家?我們做到中間一半的時候，發(fā)現我們的商品進到門店以后，會因為人為因素影響銷量，比如暢銷品斷貨了，但是店長沒有補貨。第二部分是他應該放到貨架上賣，卻放在庫房里面。于是我們做了門店的產品，幫助我們把好賣的商品能夠快速銷售出去。

所以其實我們超盟數據一直在線下垂直行業(yè)里面發(fā)現問題并且解決問題，我們的目標、我們的價值是希望中國所有好的品牌商品可以通過最快的渠道觸達終端，讓中國的消費者可以享受到最好的、性價比最高的商品。于是我們就有這樣的Slogan，就是讓品牌更聰明，讓消費者更便利。

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