【猎云网（微信：ilieyun
）北京】10月25日报道
零售消费企业的经营决策大到可以依据每周、每月店铺营收和品类表现，也可以小到每天、每时单个SKU的贡献率或每个消费动作的改变。如何在变化莫测的市场找准自己站位，以比同类型企业以更快速度出圈？过去十年或许还能依靠人口红利，而现在，一定是商品服务更新迭代的效率和数据挖掘的颗粒度。
10月23日，以“望见粒子”为主题，「观远数据2020智能决策峰会暨产品发布会」在上海龙之梦万丽酒店开幕，站在行业和资本的视角，分析行业前沿数字化趋势，洞察零售消费微观世界。
“在今天的泛消费市场，中国整体行业的创新步伐、速度和力度远远领先于全球任何一个角落，尤其是科技如何赋能零售新经济行业，在全球没有任何样板可以复制。甚至，中国新经济在零售消费土壤做出的很多创新，已经开始反向输出给全球。”观远数据创始人兼CEO 苏春园在活动现场表示。
从流量经济到效率经济，每一个企业怎样在每天的经营之中感知到经营神经末梢的变化，能够在数据的海洋里面看到不一样的增长机会，就需要具备“望见粒子，洞察秋毫”的能力。
针对零售消费领域的新变化，观远数据创始人兼CEO 苏春园在活动现场提出，科技服务企业需要将“黑科技”转变为“灰科技”，而灰科技主要包含三个理念：首先一定是真正地为用户服务，产生业务价值；其次是能上山下乡地落地；最后它是一个不断进化的过程，更多的是技术之上的实践。
“灰科技”发布-观远数据3.0产品
2019年，观远数据产品共迭代了48次，2020年还未结束，观远数据产品已经更新85次。其中，又落地了哪些“灰科技”产品？峰会现场，观远数据联合创始人兼CTO张进发布了“一站式智能数据分析3.0平台”，主要包含三条产品线：Galaxy、 Universe、 Atlas。
观远数据联合创始人兼CTO 张进
张进表示，三条产品线就像人类探索宇宙一样，Galaxy像便携式的望远镜随时打开，探索决策奥秘；在面对复杂化的决策流程时， Universe像强大的基座可以帮助企业望向外太空；而在深耕行业不断实践的过程中，Atlas则像星图一样帮助企业沉淀行业最佳实践。
性能提升方面，Universe平台从10亿行的数据规模提升到100亿行，可以帮助企业面对更大巨量数据时做到敏捷高效决策。
前瞻视角：零售消费现在与未来
纵观前沿趋势，洞察行业现场，活动现场，CCFA中国连锁经营协会秘书长 彭建真、红杉资本投资合伙人 苏凯、黑蚁资本运营董事 刘湛、波士顿咨询公司Platinion董事总经理陈果分别从资本和行业机构的视角分享了他们的观点。
CCFA中国连锁经营协会秘书长 彭建真现场发表了《中国零售业数字化展望》的主题演讲。他表示，未来，企业和消费者的接触应该发生在24小时当中，不断思考，能占据他哪些时间份额，在哪些生活场景和他发生关联。过去，零售企业可以借鉴国外经验，但是今年，需要自己去摸索，甚至把我们的经验传递给国外。彭建真强调，在数字化转型过程中，零售企业可能会遇到很多挑战，但是一定要坚定地走下去，因为消费者已经变了，而未来，零售企业的竞争力重点在于能不能更敏锐的洞察消费者。
在红杉资本投资合伙人 苏凯看来，从百货商店时代以“位置”为入口，到互联网电商时代以“流量”入口，在新消费时代，“占据品类心智”将会成为新一轮竞争入口。他认为目前的消费市场，心智即入口把体验做到极致，达到一定高度后会形成心智占领，透过占据品类心智形成新一代入口，透过更小的耗氧量，站在离客户最近的地方，以及跨界的联名，产生流量的聚合。北京三里屯的话梅、泡泡玛特以及长沙的超级文和友，都是用心智占领入口的典型代表。
红杉资本中国投资合伙人 苏凯
黑蚁资本运营董事刘湛在他的主题分享《资本前瞻：贯穿商品生命周期的数字化运营》中表示，企业需要数据和系统让所有的运营规则得以沉淀，并且快速的试错缩短反馈周期，在原有运营基础上不断探索和尝试，发现一些新的运营更好的规则，更有效率的运营方式。他认为，运营进化分为四个阶段：第一阶段是一体化分析，第二阶段是可视化分析，第三阶段是通过自动化实现精细化运营，而最终阶段应该是一个智能化的阶段，通过机器学习寻求最优解。
波士顿咨询公司Platinion 董事总经理 陈果对用大数据、人工智能的方法来怎样提升零售行业的经营绩效做了综述。他提到，针对零售品牌总体收入的优化有三个步骤：首先是要有算法，第二个是要有IT系统，第三个是所有的促销的涉及，促销评估以及业务流程。在他看来，数据利用成功有三个必不可少的要素：算法，流程和系统以及组织变革管理。
数字化实践：零售消费数字化落地应用
除了前沿观点和趋势洞察，活动现场，联合利华中国业务集团供应链高级总监杨纪宝，沃尔玛战略创新总监Omega 8 负责人 Charlene Ma，锅圈食汇副总裁安浩磊，王府井集团网络数据部部长赵丽，赫基集团副总裁李昕，观远数据联合创始人 鲁伊莎还带来了零售消费各个垂直业态的数字化实践分享。
联合利华中国业务集团供应链高级总监 杨纪宝表示，联合利华坚持打造数字化能力，根本原因在于企业在快消行业里面碰到的很多传统积累下来的业务痛点，必须要通过数字化的新技术来突破解决，更好地服务消费者。
如今，消费者的购买行为和消费习惯比以前更加碎片化、随机化，更加难以预测。在这种新消费形态下，品牌商几乎在所有的消费场景下都受到冲击。他认为，在这种情况下，借助AI能力实现人机友好结合互动共同学习，从而完成全面数字化转型显得尤为重要。通过和观远数据搭建供应链全流程的模拟化平台，截止到今天，联合利华在中国80%的传统生意已经可以完整地通过使用机器模型输出结果取代传统的人工预测。
沃尔玛战略创新总监Charlene Ma现场介绍了沃尔玛中国Omega 8在零售数字化创新的实践。Omega 8是2019年1月由沃尔玛中国正式推出的战略创新平台，分为两种模式Inside out和Outside in。目前主要集中探索人工智能的计算机视觉、物联网及其应用、机器人、大数据，食品创新科技这五大板块。Charlene Ma强调，Omega 8总是会把精力集中在最难的事情上，其中，和观远数据的实践集中在三大鲜食品类，包括牛奶、酸奶、鸡蛋的销售预测。2020年，沃尔玛与观远数据合作的“AI智能补货”项目获得了中国ECR委员会“最佳最佳实践项目”奖项认可。
活动现场，锅圈食汇副总裁 安浩磊带来了《3年4000+零售门店的数字化建设之路》的主题演讲。他表示，锅圈食汇的数字化供应链能力主要包含物流、履约、会员以及业务中台四个方面。而数字化是锅圈整个渠道品牌的核心。目前，通过数字化已经将产品周转率从原来的30天缩短到了10天左右。目前，通过和观远数据团队合作的AI智能补货项目，正在将常规产品的周转率降低到5至7天、鲜品3天一周转。
王府井集团网络数据部部长 赵丽梳理了王府井在新时代下面临的困局和危机，她提出，数字化转型并不只是技术转型，零售企业更要围绕渠道地位的变化思考六个方面的转变。第一是经营中心要从商户转向用户；其次是业务运营模式要从粗放经营向数据驱动的精细化运营转变；第三是在核心运营能力上做好与客户的连接与触达；第四是服务体系要向全时、全网、全程转变，随时随地支撑；第五是发挥导购价值，以人为客；最后是推动IT团队和业务团队一体化。通过和观远数据合作，王府井集团现有的智能数据分析平台使用率远超过过去10年的构建成效，真正做到自上而下赋能全员。
赫基集团副总裁 李昕对后疫情时代服饰企业的增长和数字化作了分享，在他看来，从卖场到买场的转变其实也是从位置到心智的转变，服装行业的数字化还是要以消费者为中心，重构人货场，通过数据和技术来不断的驱动运营效率的提升和商业模式的转变。选择和观远数据合作，主要是业务场景具有很大的不确定性，需要得力的合作伙伴一起去探索。
观远数据联合创始人鲁伊莎现场分享了观远数据与元气森林、三顿半、Babycare等新消费品牌合作的案例。她表示，尽管观远与不同新锐消费品牌的合作切入点各不相同，但从基础建设的角度，无外乎是要覆盖到快消生意的本质环节。归结一下，最终都是在解决三类问题：供应链效率、商品流转效率和用户体验的问题。
数据分析专场：论实战 辩方法
在数据分析专场，百威数据分析经理周雨潇，七色纺数据分析高级经理 唐小娟，Lily大数据负责人 韩洋，观远数据产品专家 曹婕，观远数据分析专家孙沁分别从经验、实操、管理角度分享了数据分析的实战干货。
百威英博数据分析经理 周雨潇现场分享了百威的数字化建设现状。周雨潇表示，在百威内部，搭建了一个多系统数据中台，通过将数据中台中包括仓储、运输计划、销售等系统数据集成到观远数据分析平台中，可以进行多维度深入分析，为企业决策提供依据。
在观远3.0产品发布的基础上，观远数据产品专家 曹婕分享了《观远数据3.0“灰科技”实践》。现场，曹婕通过敏捷化的产品演示，展示了观远数据3.0产品在不同场景中的一些落地应用。
七色纺数据分析高级经理 唐小娟现场分享了七色纺与观远数据合作的一些故事，她表示，BI产品选型主要强调“多、快、易、稳“，最重要的是一定要让内部员工在他们的工作场景中用起来，就像运营APP一样一定要关注BI客户量，用户量关注PV、UV，关注留存，这些才能更好地把产品落地。
观远数据分析专家 孙沁从零售消费企业在经营中常遇到的四大问题出发，现场分享了《如何通过洞察数据规律支撑企业高效决策》的主题演讲。在孙沁看来，企业在做一切决定或发现一切问题之前首先要看数据，数据告诉的才是真实情况，不能靠某一个部门告诉我情况是怎么样，这样只会给决策传输片面信息。
Lily商务时装大数据负责人 韩洋认为，数据人员一定要了解行业，通晓企业，心中有战略，掌中有方法。数据范围一定做到内外兼修，内部数据要沉淀，外部数据抓取。数据架构要做到前端BI展现、中端数据计算、后端数据仓储，一层接一层，层层秒无穷。
智能时代才刚刚开始，未来还有更多无限可能，而智能决策的本质是什么？于浩瀚的数据苍穹，捕捉每一颗属于你的增长粒子。
