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第四次零售业革命之后,WOT三位专家告诉你什么才是真正的智慧零售!

在应用领域章节中C会场智慧零售分论坛,WakeData联合创始人党海鑫、MobTech数据科学副总裁方桢、原京东集团技术发展部负责人杨海明三位前沿应用方面的专家受邀出席发表精彩演讲。

作者:周雪来源:51CTO|2019-07-17 14:52

【51CTO.com原创稿件】6月21日, WOT2019全球人工智能技术峰会在北京粤财JW万豪酒店准时拉开序幕。作为2019年度全球技术人员线下交流的知名峰会,本次大会紧紧围绕着通用技术、应用领域、企业赋能三大核心章节展开。来自全球的60余位一线AI大咖们齐聚一堂,与千余名参会群众共同分享了深度学习、神经网络、视觉技术、无人驾驶、机器学习、算法模型、知识图谱等主题技术内容。

WOT/2019/人工智能/智慧零售

6月22日上午,在应用领域章节中C会场智慧零售分论坛,WakeData联合创始人党海鑫、MobTech数据科学副总裁方桢、原京东集团技术发展部负责人杨海明三位前沿应用方面的专家受邀出席发表精彩演讲。会后51CTO将专家发言整理成文,希望他们的演讲内容精华对大家有所帮助。

WakeData联合创始人党海鑫:唤醒沉睡的数据

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党海鑫认为,客户经营的本质是流量的经营,这将带来四大趋势:一是去中心化,二是在零售行业人、货、场中将更多利用大数据去做决策和洞察,三是提升效率,零售行业更希望通过经营流量提升客单价、复购率,最终提升营收额,四是资本升值概念将得到更多重视,对于用户ARUP值的挖掘将更深入。

那么如何做好客户经营呢?党海鑫指出,大数据是客户经营必要的技术核心,他也分享了惟客数据的客户经营大数据的架构。首先零售企业可以先建立数据模型,企业自己的数据远远不够,还需要从第三方进行补充。然后让线下的传统企业具备和全域流量对等的数据能力,全域流量指的是头条、抖音、微博、微信等等,接着这些数据能力会去驱动零售企业自有流量,如微信、电商和线下门店的能力提升,让零售企业在全域媒体上能够快速找到用户,***为营销活动和工具赋能。

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演讲中,党海鑫特别强调,线下的系统是信息孤岛彼此割裂,只有通过一个完整的体系才能够贯穿一个人的行为周期。简单的方法是通过手机号来识别一个人的所有购物行为,也可以通过算法去对用户的ID或MAC地址做匹配,还有一种更有效的方法就是为用户打标签。“当所有数据资产沉淀之后,零售企业就可以去构建全域流量了,将商品覆盖到需要拓展的所有人群中。当然,营销方式也会随之发生变化,有更多的玩法和线上推送方式。”他总结道。

MobTech数据科学副总裁方桢:基于创新算法的半监督lookalike的效果营销

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方桢在开场就介绍道, MobTech在零售营销场景中做了很多创新算法的研究,帮助客户提高效率。演讲中,她表示Lookalike(相似人群扩展,是指通过开放丰富的数据能力,基于种子用户画像和社交关系链寻找相似的受众)有一个特点,就是只有正样本,而且量级比较小。当使用分类模型来处理Lookalike业务时,***的问题就是负样本的获取。传统的做法简单粗暴,主要是随机选取,依赖自然情况下负样本事件发生的概率较大。MobTech则不然,他们使用Positive-Unlabelled Learning算法,不用随机挑选,而是通过正样本的一些特征去寻找比较可靠的负样本,最终得到的模型在效果上能有2%~5%的提升。

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据方桢透露,研发出来的新算法,经过本地测试、历史数据测试,最终还是要上生产环境投产测试。那么如何分配测试流量?MobTech在营销系统中引入MAB(Multi-Armed Bandit)来做自动优化,尽量减少机会成本。具体而言,MobTech首先随机选取小部分流量(如5%),分配给新模型用于测试;其次经过1个stage之后,统计新模型和旧模型效果,得到两者分别的beta(α, β)分布;然后,基于两者的beta分布计算两者在下一stage的流量比例;***按照第3步得到的比例分配流量,回到第2步循环,直到测试结束。

演讲***方桢分享了MobTech算法的价值:在2018年5月~2019年6月期间,Lookalike在游戏行业投放情况的数据显示,普通用户在使用3个月后转化率提升至0.05%;当用户升级产品PU Learning使用半年后,转化率高达0.11%;再次升级产品为AUC+MAB后,短短三个月转化率就已达到0.29%,效果显著。

原京东集团技术发展部负责人杨海明:新零售下的智慧中台

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杨海明在一开场便表示,从百货商店到电子商务数字平台,在经历四次零售革命之后,其实零售的本质并没有改变,依然是成本、效率、体验,升级的核心在于零售基础设施的变革。他表示,零售基础设施主要是指服务信息、商品和资金流的这些公共基础设施。如今,在后台技术的3I(感知 Instrumented、互联Interconnected、智能Intelligent)和消费入口 3P(多元化Pluralistic 、个性化Personalized、参与化Participative)之间,出现了零售中台3S(可塑化 Scalable、智能化 Smart、协同化 Synergetic),3S提供了商流、信息流、资金流等服务。

他告诉听众,零售基础设施中台可以打造和沉淀基础设施,围绕“智慧供应链”这一核心竞争优势,全面提升三个智能:智能消费、智能供应、智能物流。不仅如此,零售基础设施中台还能够对外赋能——技术能力开放,为零售商、品牌商、其它合作伙伴提升表现,更可以为生态构建贡献价值,它连接内部能力与外部能力,可以与外部生态伙伴共建平台。

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零售基础设施中台具体可以带来哪些价值呢?杨海明以智能化距离,零售基础设施中台可以帮助零售管理者做决策,例如什么商品该涨价?什么商品该降价?什么商品该促销?什么商品不促销?基于不同商品分类推荐不同的价格策略。取得***的价格效率,促进交易达成。经过自动定价测试结果显示,GMV成交总额提升3.6%,毛利额提升19.0%。

“今天,大数据已经不再停留在概念阶段,企业所有重要的决策都需要有数据支撑。” 杨海明认为,通过数据分析平台可实现客户洞察、市场洞察和运营洞察:在客户洞察方面,通过对客户相关的行为数据进行捕捉分析,开发预测分析模型,实现用户画像描绘以及精准营销。在市场洞察方面和运营洞察方面,通过对历史数据、运营数据的分析,提高服务质量并找到新的市场机会。

以上内容是51CTO记者根据WOT2019全球人工智能技术峰会的《智慧零售》分论坛演讲内容整理,更完整WOT内容请关注51cto.com。

【51CTO原创稿件,合作站点转载请注明原文作者和出处为51CTO.com】

【责任编辑:周雪 TEL:(010)68476606】

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