從“貨”出發(fā) 重構(gòu)“人—貨”關(guān)系

十年前,人們的購(gòu)物行為大多限定在“場(chǎng)-貨-人”的既定動(dòng)線中:我們?nèi)ヒ粋€(gè)門店或者商場(chǎng),挑選中意的貨品,最后將其買下。

隨著包括互聯(lián)網(wǎng)、智能設(shè)備在內(nèi)的高新技術(shù)的深度發(fā)展,人們的購(gòu)物行為正在發(fā)生極大改變:打開(kāi)淘寶APP,在搜索框輸入自己想要貨品的關(guān)鍵詞,然后在呈現(xiàn)出的列表中選出最合心意的那一個(gè),完成付款。

不論是線上還是線下,“人—貨—場(chǎng)”的商業(yè)邏輯正在被更廣泛地接受。

其中,“人—貨”的供需匹配,尤為零售行業(yè)所重視。

如何在洞察消費(fèi)者需求的基礎(chǔ)上,生產(chǎn)出消費(fèi)者喜聞樂(lè)見(jiàn)的貨品并通過(guò)合適的渠道進(jìn)行觸達(dá),成為零售企業(yè)核心關(guān)注的問(wèn)題之一。

作為智能貨品運(yùn)營(yíng)平臺(tái),Quick Stock正在給出自己的解法。

Quick Stock 對(duì)貨品的完整生命周期進(jìn)行解構(gòu),從企業(yè)、生產(chǎn)、首鋪、試銷、補(bǔ)調(diào)、清尾6大環(huán)節(jié)切入,以數(shù)據(jù)算法為核心,針對(duì)性給予決策建議與風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避。

以服裝企業(yè)為例。過(guò)去,不少企業(yè)都會(huì)參照世界性時(shí)裝秀來(lái)把握新一季的流行趨勢(shì),并以此來(lái)制定企業(yè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的企劃概念,這種“大鍋飯式”的取材形式并不利于企業(yè)長(zhǎng)線發(fā)展及在細(xì)分人群中的深鉆,甚至往往因?yàn)槎嗉移髽I(yè)衍生出的概念相似,而不得不陷入同質(zhì)競(jìng)爭(zhēng)的尷尬局面;另一方面,這一形式往往還會(huì)因?yàn)槿藶橐蛩氐倪^(guò)多干擾,而脫離了消費(fèi)市場(chǎng)的真正訴求。

借助Quick Stock的算法能力,企業(yè)能夠?qū)ω浧愤M(jìn)行單品級(jí)別和SKU組合級(jí)別的策略企劃,甚至在選定新品款式和首鋪數(shù)量的基礎(chǔ)上,還能夠提供品類結(jié)構(gòu)調(diào)整和新品研發(fā)建議,從而幫助企業(yè)更好地進(jìn)行預(yù)算管理和生產(chǎn)管理。

六大環(huán)節(jié)難題 逐項(xiàng)解決

朋新宇介紹說(shuō),Quick Stock是以貨為中心,擁有線上線下全渠道的貨品數(shù)據(jù)覆蓋和強(qiáng)大的智能算法能力,能夠?yàn)樗胸浧愤M(jìn)行全方位多維度的打標(biāo),讓企業(yè)更加清楚地知道貨品的全貌。

記者了解到,除了為貨品企劃提供市場(chǎng)數(shù)據(jù)提供參考外,Quick Stock還將數(shù)據(jù)賦能貫穿貨品整個(gè)生命周期。

在生產(chǎn)環(huán)節(jié)試銷環(huán)節(jié),Quick Stock能夠通過(guò)算法對(duì)C端(消費(fèi)者)和B端(經(jīng)銷商)的動(dòng)態(tài)銷量進(jìn)行預(yù)測(cè),為企業(yè)及時(shí)進(jìn)行訂單和排產(chǎn)優(yōu)化提供產(chǎn)銷協(xié)同建議,讓企業(yè)及工廠能夠根據(jù)市場(chǎng)需求科學(xué)生產(chǎn)貨品,提升供給側(cè)和需求側(cè)的協(xié)同效率,保障企業(yè)生產(chǎn)資源的最大程度利用和優(yōu)化;而當(dāng)貨品在被生產(chǎn)出來(lái)到進(jìn)入市場(chǎng)之前,Quick Stock還能通過(guò)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)及不同渠道的預(yù)判,對(duì)線上渠道提供選品鋪貨建議,對(duì)線下渠道提供門店信息和貨品組合建議。

當(dāng)貨品進(jìn)入市場(chǎng)之后,Quick Stock將著重監(jiān)測(cè)包括不同渠道、不同SKU成交、折扣等在內(nèi)的多項(xiàng)動(dòng)態(tài)信息,統(tǒng)籌整合,用直觀明了的展現(xiàn)形式提供給企業(yè)決策部門,同時(shí)做好數(shù)據(jù)沉淀以便后期即時(shí)調(diào)用。

比如,服飾企業(yè)可以借助Quick Stock對(duì)貨品的全方位分析洞察和算法優(yōu)化能力,通過(guò)銷售終端市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)科學(xué)性追單,提高快反供應(yīng)能力——當(dāng)監(jiān)測(cè)到線下某個(gè)門店需要補(bǔ)貨時(shí),企業(yè)可以通過(guò)Quick Stock自動(dòng)從周圍的大倉(cāng)、門店集中調(diào)配,查找最合適的借調(diào)地點(diǎn)完成在滿足整個(gè)區(qū)域市場(chǎng)供需基礎(chǔ)上的快速貨品調(diào)配,充分盤活企業(yè)的整體貨品庫(kù)存。

目前,這一套貫穿貨品全生命周期的數(shù)據(jù)能力,可以復(fù)用在包括服飾、家清、快消、家店等眾多覆蓋線上線下不同零售渠道的行業(yè)。

值得注意的是,Quick Stock針對(duì)“尾貨”還擁有一項(xiàng)“殺手锏”,通過(guò)充分聯(lián)動(dòng)Quick Audience和品牌數(shù)據(jù)銀行,洞察不同渠道特性,Quick Stock能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)“貨—人”的精準(zhǔn)匹配,實(shí)現(xiàn)快速“清庫(kù)存”。

而除了“貨—人”匹配方面,Quick Stock還已經(jīng)完成阿里巴巴數(shù)字經(jīng)濟(jì)體的全面鏈接,通過(guò)釘釘移動(dòng)端,企業(yè)可以更快捷地隨時(shí)隨地掌控供應(yīng)鏈核心指數(shù);通過(guò)和網(wǎng)商銀行的對(duì)接,企業(yè)的渠道商可以更便捷地獲取金融信貸服務(wù)……

未來(lái),Quick Stock還將不斷接入更多業(yè)務(wù),以“貨”為中心持續(xù)疊加數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)服務(wù),以智能貨品運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的姿態(tài),共同豐富、拓展阿里云數(shù)據(jù)中臺(tái)核心產(chǎn)品矩陣能力,為更廣泛的客戶群體帶去對(duì)貨品的全生命周期智能管理服務(wù)。

本次云棲大會(huì),阿里云數(shù)據(jù)中臺(tái)還同時(shí)升級(jí)全域消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)平臺(tái)Quick Audience2.0。至此,阿里云數(shù)據(jù)中臺(tái)已形成了以“Dataphin”為基座,承載“Quick系列”的場(chǎng)景化核心產(chǎn)品矩陣,為企業(yè)輸送數(shù)智化核心能力。

另外,阿里云數(shù)據(jù)中臺(tái)還發(fā)布了19個(gè)針對(duì)場(chǎng)景化需求的解決方案、產(chǎn)品白皮書。朋新宇表示,未來(lái)阿里云數(shù)據(jù)中臺(tái)還將不斷繁衍更多場(chǎng)景化的產(chǎn)品,解決業(yè)務(wù)實(shí)際問(wèn)題。

zhangnn