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“未来的十年是向DT时代发展的十年,本质上是用数据驱动来经营、决策的,从全球范围来看,商业智能(BI)即将成为最具有美好前景的信息化领域之一。”——正如观远数据创始人苏春园在新零售私享会上寄语的一样,依靠数据决策的零售商业智能未来正在来到。

10月26日,由观远数据和盖雅工场联合主办的“新零售私享会” 活动在上龙之梦万丽酒店如期举行。华东连锁零售业CIO、IT总监、IT负责人等近40人参会,观远数据创始人&CEO苏春园、盖雅工场劳动力管理高级解决方案总监邱伸、上海上蔬永辉生鲜食品有限公司CIO胡才雄、波司登国际控股有限公司信息总监桂益龙在会上发表了精彩演讲,聚焦企业IT运营讨论的圆桌论坛、行业大佬们的观点碰撞......一次深度的零售“化学反应”精彩上演。

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以下为“新零售私享会”嘉宾演讲摘要精编(经观远数据编辑):

商业智能(BI)的发展趋势、落地规划与选型探讨

观远数据创始人&CEO苏春园

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传统BI在慢慢地淡出市场,智能BI则代表了未来商业智能的方向。相比传统BI,智能BI降低了应用的门槛,并克服了传统BI普遍存在的反应慢、无洞察、难行动等缺点,但目前智能BI落地仍然面临诸多挑战。BI落地的三座大山包括:

上线,场景上线时交付的周期长,节奏不能控制,最初定好的蓝图在长周期下变化很多;
推广,黏性不高,低频应用,企业引入BI不难,但引入后不能应用;
扩展,是否要在BI的智能核心应用之外融入大数据平台、AI算法,这都是需要考虑的。

针对以上问题,对应策略与规划包括:

速赢,与很多客户合作的经验表明,一般以三个月为期限,甚至更短为最佳。这过程中会有相应的节点,反馈给领导,与互联网迭代速度类似,最终实现成功上线;
运营,当BI的应用越来越深入后,要推广到不同的部门应用,一定要经过沉淀和实践,用不同的方式赋能;
进化,关于大数据平台、AI算法的融入没有捷径,只有进化。在数据平台的规划中,底层大数据平台规划要稳,当分析场景成熟后再做智能分析和决策。

智能BI选型应考虑以下特点:轻,灵、快、易。

轻的核心定义是快速上线、部署,在客户端让内部用户使用,不需要太多技术感知,在业务场景中无缝嵌入;
易,从IT管控变成IT赋能,通过智能BI产品,让业务部门能直接自助式分析和决策,同时通过交互式的方式降低使用门槛;
快,使用大数据达到秒级响应,可在亿级数据中做关联分析、实时多维度分析;
灵,企业需要及时自动地发现问题,进行智能诊断。将BI与AI结合,用AI预测引擎,延展到未来预测,可使分析和决策上一个量级。

回到观远数据产品本身,我们的思路是依托于AI与BI的结合,通过5A路径的实施:从敏捷化(快速地对已有的数据资产上线,形成业务端,针对企业中核心数据进行分析),到场景化(沉淀很多行业不同的成熟场景),自动化(自动化分析和打通数据,实现从敏捷化到自动化),行动化(通过AI产生行动建议,提升预测精准度),最后到增强化(风险预测、智能台账系统、智能推荐、智能订货等),为企业分步构建决策大脑,助其在未来的竞争中能立于不败之地。

藏在日常运营数字里的生意机会,预测算法和智能排班帮你洞察

盖雅工场劳动力管理高级解决方案总监邱伸

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盖雅工场目前是中国最大的劳动力管理云服务平台,有着客户最多、用户最多、移动端使用最多等特点。我们公司是以PDCA循环的全流程劳动力管理模式,涵盖计划、执行、绩效和分析四个层面的架构、做到从业务出发的劳动力管理。

去年,我们建立了一个机器学习和大数据的团队,也因此发现了,通过预测算法和智能排班等功能,能帮助零售业的客户看到一些关于整个业务中的一些生意机会,并深度地把它们发掘出来。所以基于这种人工智能的基础架构,我们的管理模式也由原来的PDCA转变为DPPC模式。

简单来讲就是包含以下四个部分:
描述——“人的问题在哪里?”(通过商业智能实现发现、汇报、分析);
预测——“我的生意在哪里?”(通过机器学习进行预测、关联、归类);
解释——“人力如何去安排?”(优化过程中的安排、调度、分配);
认知——“还有哪些新机会?”(通过人工智能理解、寻因、学习)。

预测引擎的流程:
Data:数据调研,有什么样的数据——时序数据
Feature Engineering:影响因子收集与处理,构建特征集合——时序特征、量化相关影响因素
Model Collections:模型挑选与组合,搭建符合应用场景的模型库——ARIMA+ Prophet + Regression + LSTM
ForecastingAPIs:预测接口定义与联调,明确输入与输出结构体内容——input/outputjson content

大数据创新助力零售精细化运营

上海上蔬永辉生鲜食品有限公司CIO胡才雄

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传统企业的信息化建设,都是根据公司自身的发展历程和业务需求,一个系统一个系统慢慢配置。而上蔬永辉基于全盘考虑,选择了从最底层的大数据中心搭建开始,率先考虑BI平台的建设。使得BI平台承载的公司未来经营的所有结果,将最终倒推到我们所有信息化系统的建设思路。实现以结果为导向,制定业务部门、职能部门所有的kpi,构成了未来我们公司整体运营的一些重要指标。

此次观远智能BI的加入,为上蔬永辉带来了一些显著的企业精细化运营水平的提升。这主要体现在两个大的方面:

1.效率提升,能通过数据快速决策
在智能BI导入前,零售企业普遍存在时效性弱,效率不高等问题,尤其大部分一线运营人员在零售行业都是业务人员出身,无法进行深入的数据分析。未来这部分功能由智能BI工具来实现,方便了店长,可以实现全局把控,进行精准营销,同时在采购供应链的优化上也能通过精准计算,来减少物流成本。

2.数据的归口一致,保证沟通的依据和结论是一致的
BI平台中,由于数据分析的结果是基于统一的指标,能达到人员沟通的依据和结论保持一致,在此基础上避免了无效沟通。同时移动端能让不同层级(店长到课长)通过移动端获取实时数据、实时传输,把信息的集成和时效性发挥到最大。

新零售下的人力资源管理

波司登国际控股有限公司信息总监桂益龙

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我们认为,新零售背景下的人力资源信息化管理解决方案,应包含“门店人事信息管理”、“导购日常运营服务”、“新零售赋能”、“门店数据化分析”、“红包激励”五个方面。主要流程如下:

“录用人”:把所有人员的入转调离,以及日常的运营(考勤、排班等)都放在一个移动化的门店人资管理平台上进行统一管理,管理成本大大降低,效率也直线上升;

“要求人”:以往总部策略传递总是层层衰减,有了统一的信息化平台,陈列指导标准发布-执行反馈-沟通指导,全程一条龙服务。同时活动的形成,发布、跟进推动及评估,都能由总部直达终端,让沟通更高效、反馈更及时;

“培养人”:通过专业的导购职业体系,明确成长路径和标准,同时移动端培训还可以补充技能和技巧类的基础学习。发布考试任务,让培训的跟进和反馈一目了然,最大程度实现导购赋能;

“评价人”:从店长主页看到任务列表和近日销售排名,并进行门店能力的评级,以及消费者对导购的评价。同时用户端,也会有销售额排名等激励,促进客单价和复购率的提高。

“激励人”:完成任务可以领取任务和课程奖励,以及签到打卡领取积分兑换奖励,都可以提高用户粘性。

圆桌论坛

在活动最后环节的圆桌论坛上,以上四位演讲嘉宾以及ENZO珠宝信息总监徐峰和吉野家CIO沈阳,就“IT如何引领业务,助燃企业运营?”主题展开激烈讨论,为我们奉献了众多精彩观点。

目前市场上的打法正在不断地发生变化,在这个不确定的市场里面每个人都没有准确的答案,而这个变化的本身也会带来变化。基于这种背景下,众人达成一致,认为IT部门与业务部门更应该建立“partner-合作伙伴”的关系,从公司整体的角度去发现和解决问题,并从IT视角去倒逼营运,带来运营部门更规范化的改进和操作。

而在未来的IT投入中,他们也不约而同地表示,2019年的预算将多于往年,并且主要投入的方向会在创新技术的运用中。比如商业智能BI、AI人工智能以及业务中台的建设上。引用IT技术来填补业务上的缺口,在一些门店的业务场景的呈现上持续优化打造更智慧的消费体验。

11月我们将在广东举办新零售私董会第三场,届时我们将开放新一轮的报名通道,感兴趣的朋友可以持续关注我们公众号的推送,获取第一手活动资讯。