开为科技——零售赛道里大数据的构造者

2020-11-23 14:49开为科技




2020年的新冠疫情给国内的经济和消费市场带来了巨大的冲击,虽然快速消费品是刚需,但根据上半年凯度消费者指数的监测,中国城市的快速消费品销售总额比正常情况下降了440亿。

随着新零售格局和生态的变化,零售卖场的购买也受到更为严重的冲击。疫情加速了线下零售门店数字化改造。为了缓解疫情期间线下客流受到的极大影响,苏果作为知名的连锁超市品牌也早早的开始了数字化转型,加紧了与开为自2020年第2季度开始的数字化改造合作。

开为科技创立于2016年,是一家全渠道数字化解决方案技术服务型企业。开为专注于头部零售客户的布局,目前已与沃尔玛、华润等头部客户形成规模性落地和深度的产品优化。从前端卖场管理,再至后端运营管理,开为科技平台帮助零售企业解决线上线下全链路问题,助力企业开启智慧转型,释放数字化的业务价值。





一、开为大数据平台是什么?


大数据和人工智能大火之后这几年,很多人一直在提一个说法,那就是“数据是新的石油”。然而,如果不从业务的角度对数据进行规划,数据难以转化成数据资产,再多的数据也无法产生价值。



而开为的大数据平台就是一个基于业务化、将线上线下全链路数据(如零售企业的经营数据、客户行为数据、设备运转数据、生态合作数据等)进行整合、统一计算、统一管理、并实现数据共享的一个智慧化数据平台。帮助企业实现数据“资产”化、构建全渠道的销售链条,基于产品化的运营思路,指导业务方向以及提升管理效率,并通过反馈回来的业务数据不断提升其使用价值的数据平台。


在全球信息化快速发展的背景下,数据已成为零售企业重要的基础性战略资源。在有效疫苗没有正式问世之前,我们仍然处于一个充满脆弱感,焦虑感和不确定性的“社交距离”时代,如何在不确定性的环境下抓住确定性?如何利用好大数据平台来实现品牌的增长是我们今天需要反思并付诸行动的。





二、开为大数据平台的四个核心能力体现



1、数据的整合与管理



现如今,中国互联网和信息基础设备正在蓬勃发展,庞大的人口基数,形成了非常庞大的数据资源。面对如此庞大的数据,开为数据平台能够赋能零售企业实现将线上线下海量的数据源进行整合与管理。



在实际场景下,结合线上线下会员以及销售数据,综合分析得出人物画像以及各品牌品类的洞察数据;例如上图,通过后台首页人群画像板块即可查看在某时间段内会员与非会员占比、男女性别占比、年龄占比、以及各段位识别人次数量及占比,实现场内流量特征的可视化、及时化,且可以根据客户的需求进行灵活的部署方式。便于企业管理更加快捷高效。



2、数据的分析与提纯加工的能力,实现数据资产化



大量数据产生的同时,也形成了更加复杂的业务模式和组织结构,因此,数据库种的资料庞大的同时也变得极为复杂。如何精细化运营海量复杂数据?如何在增量红利消逝殆尽,依然可以在存量中找增量的情况下指引业务路径实现新的增长曲线就显得格外重要。在这方面,无论是传统零售门店还是品牌商,都没有较为成熟的模式,而开为数据平台的精细化提纯与加工能力成为解决此类问题的一种有效探索。



如,在人群画像中,开为数据平台会分线上与线下消费群体的具体画像,有男女性别、年龄、基础信息等的分布,以及会员注册时间、客单价购买累计金额等销售方面的数据,还有整体的消费频次、消费时间、倾向的品牌品类等整体的一个全面的数据分析。


在品牌品类的洞察中,可以结合顾客的销售数据以及其加购情况来综合分析出该顾客对具体的品牌品类的喜好。从而可以分析出一个年龄段对各个品牌喜好的分布。



3、数据服务可视化的能力



数据平台比较核心的一个关键组件是数据资产目录。这也是开为数据平台的其中一个核心能力体现:数据服务可视化。




大零售企业内部业务众多,不同业务可能存在很多重复数据。数据可视化的能力就是帮助企业打造可视化的数据资产目录。以零售卖场为例,其数据资产可能包括到场顾客、顾客消费的商品,顾客属性就是一个数据资产目录的节点,而顾客的各种属性(如是否是为该卖场会员、顾客性别、顾客年龄大小等)就是这个节点下面的数据模型。数据资产目录做的事情就是从业务层面出发制定数据标准,将零售企业业务相关的数据资产模型抽取出来,相当于把企业的业务从数据的层面做了一个梳理,用数据的语言把企业的业务模型还原出来。


数据资产目录做好之后,至于后面用什么技术手段、从哪里提取数据来映射到这个数据资产目录这就是开为营销中心的板块内容。



4、价值变现



开为数据平台价值变现的能力体现在提供数据应用转化收入的能力。如开为数据平台赋能零售企业对会员做更好的管理与营销。在很多零售门店中,导购在担任“门店专家顾问”的同时还扮演了顾客私人伙伴的角色。开为数字化解决方案基于数据平台给顾客带来极致快捷、简单流畅的购物体验同时,也大大提高了店内导购的运营效率。尤其是在人流较大的档期、大促活动中能够帮助导购提高业务转化


顾客在与互动屏互动的过程中,基于数据平台,就可将该顾客的会员数据(如会员画像、购买、喜好等)反馈给门店导购,即时的帮助导购对该顾客进行精准管理与服务,如推荐对其可能感兴趣的垂类产品、指导购买行为等,打破了传统线下门店与消费者略显单一的连接形式,从而有效的提升收入的转化率。


此外,在门店人流较大的档期,开为数字化精准营销中心,还可根据消费者具体的消费频次、消费时间以及消费金额等数据对顾客划分等级,优先发送重要程度较高的顾客画像信息,实现最大价值化的转化。



除了能够提供数据应用的管理能力,数据价值变现能力还体现在能够提供跨场景异业合作的能力。在潜客营销中,依据大数据分析结果,可以推断出顾客喜好品类以进行相应的推荐,实现对消费者进行跨行业务的券种发送。在会员管家中的会员画像数据板块,可以针对每位消费者作出精准的、详细的画像分析,并且进行会员分群的分析与筛选,例如年龄段、折扣敏感度,以及品类偏好、品牌偏好中具体的用户数量等数据维度。如针对折扣敏感度较强的顾客,在其进行A品类产品消费的同时通过互动屏幕对其发送折扣档期异业B品类优惠券,增大顾客购买B品类商品的消费机率,从而实现异业合作。





三、开为数据平台与传统数据平台的区别(业务价值与技术价值)



1、业务价值-业务创新,形成核心壁垒



在过去,业务部门提出新需求,技术部门由于没有数据支撑或数据质量不清晰,无法对需求做出指导反馈。这是过去传统数据平台的思维方式。区别于一般传统数据平台,开为数据平台的思维维度是业务思维(赋能企业),从业务价值的角度出发:以数据为基础来进行企业商业业务模式的创新从而驱动企业的业务发展,盘活全量数据。简而言之,业务需要什么,就用数据平台提供什么,快速解决数据赋能营销管理再到高效转化业务的过程。


2、技术价值-成本低、能力多、应用广



现如今零售企业在获客成本上投入巨大。营销成本投入缺乏有力的数据支撑,在投入巨大的成本后最终的效果却差强人意;而开为通过大数据整合门店和品牌资源,能够赋能企业数据智能化的能力。营销后台一旦有任何的需求,抓取中台的一段数据就可进行一些深度业务框架的改变,帮助企业做更好的营销业务决策,最大价值的发挥数据平台的能力,减少营销不必要的成本投入,帮助品牌实现目标市场营销和提高投资回报率。

在开为赋能的线下数字化门店中,合作初期的主要方向是线下数据的搭建采集、数据平台的分析、处理和精准投放DSP会员营销中心。通过对线下数据的收集,经过数据平台的智能化处理和分析,反馈给门店预测可能吸引的客流、成交、转化各是多少,为零售门店提供更优化的陈列逻辑以及营销决策等服务。



在苏果线下门店实际场景中,当顾客走到货架前,开为营销互动屏的摄像头会自动捕捉到顾客画像数据与行为数据。接下来,智能营销屏能够实现根据收集到的行为数据对不同的顾客展示不同的欢迎语,并且进行精准优惠券的推荐与精准的商品推荐,最终通过后端数据的分析与营销中心帮助品牌方实现「千人千面」的精准化营销。


除了依靠设备视觉来为企业进行业务赋能,开为还可以通过利用设备感知等方式来驱动企业的业务经营。如在华润万家广东天河北店内,开为通过为舒客定制化部署智能货架专柜与人脸识别智能屏来帮助品牌进行营销。



当顾客从舒客的数字化智能货架前经过,顾客通过碰触或拿起商品,传感器便立即识别出被触碰的商品,调取该商品信息,同时屏幕上会自动触发展现该商品相关的详情介绍、用户评价、商品视频等,帮助顾客更加立体的了解品牌信息。通过智能商品货架识别顾客行为,结合定制化的营销数据模型并输出数据报表,辅助门店管理者了解顾客的喜好以及辅助门店的预售、选品、补货、营销。通过数据平台帮助门店运营者从数据分析的基础上驱动业务增长,实现数据的赋能与复用。

开为数据平台对于数据本身的需求没有变化,但是它是一种新的思维方式,一种新的技术平台。如何在海量的数据中快速发现业务价值,并通过大数据、智能技术进行实验并进行价值验证。开为数字化解决方案高效赋能零售企业快速解决从数据到业务价值再到业务服务的过程,同时数据生产力反哺业务,不断迭代循环形成闭环,实现数据驱动决策、运营。






关于开为:



开为科技是人工智能明星企业,通过机器视觉高效转化线下到店流量,以Face ID为基础整合CRM/ERP/支付等人货场大数据,打造全渠道全场景智慧零售,让消费更有趣更温暖。开为创始团队由海归精英组建,核心成员拥有十多年零售经验和技术背景。目前已获由金沙江创投领投的数百万美金A轮融资。