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pos機廠家急需轉型
前言
當算法開始驅動世界，企業(yè)數(shù)字化轉型成為必然趨勢，越來越多巨頭瞄準這片藍海。
近日，阿里動物園又添新丁——定位企業(yè)數(shù)智服務的瓴羊一躍而起，將阿里內部核心數(shù)字化能力整合輸出，形成對千行百業(yè)的DAAS服務(Data intelligence as a Service數(shù)據(jù)智能即服務)。瓴羊提出“Not SAAS，But DAAS”的口號，也帶火了DAAS概念。
歷經(jīng)歲月波蕩，千行百業(yè)貫穿不變的都是商品和服務。實體零售業(yè)作為商品流通的終端，是經(jīng)濟的晴雨表，曾一度在種種沖擊下走向衰落，如今依靠線上線下融合，價值再度回歸。
在疫情催化下，實體零售數(shù)字化升級也步入“Not SAAS，But DAAS”的深水區(qū)。而提起零售DAAS，不得不提一款由在業(yè)內深耕三十年的專家馬達教授打造、已經(jīng)成熟落地的、真正稱得上是零售DAAS的新品牌——點三三。
點三三本是圍棋里一招有些爭議，略顯“雞肋”的招式，使用不當不僅會局限自身棋路，還會給對手留下可趁之機。
但在2016年，Alphago對弈金庭賢時卻頻繁使用“點三三”這招，通過人工智能“價值神經(jīng)網(wǎng)絡”和“策略神經(jīng)網(wǎng)絡”綜合“蒙特卡洛搜索樹的程序”，以高維建模和強大計算能力作為基礎，喚醒點三三強大的生命力，最終一戰(zhàn)封神。
前國防科技大學系統(tǒng)工程系副教授、結行科技首席數(shù)據(jù)科學家、點三三創(chuàng)始人馬達認為：“點三三取名的意義也在于此，在對實體零售行業(yè)的深刻洞察基礎上，擁有高維數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘和分析的技術，擺脫超市經(jīng)營中對人的絕對依賴，讓數(shù)據(jù)驅動企業(yè)增長?！?/p>
01
“盲盒轉型”不是好轉型
在新舊世界的交叉點上，數(shù)字化轉型的背后迷霧重重。
麥肯錫在2016年調研統(tǒng)計，企業(yè)數(shù)字化轉型成功率僅20%。2021年，貝恩咨詢統(tǒng)計，受疫情影響，73%的受訪企業(yè)將數(shù)字化提上日程。但僅有4%的受訪企業(yè)圓滿完成或超越預期，其余皆是喜憂參半甚至轉型失敗。
尤其在實體零售行業(yè)，重金投入轉型失敗的案例并不鮮見，部分人因此怕“池水太深”持觀望態(tài)度。
馬達教授認為：“隔行如隔山，企業(yè)數(shù)字化轉型的思路大部分要么從眾，要么砸錢試錯，把實際運營中要不斷調整和檢驗的轉型方案變成了開盲盒。”
有的小企業(yè)斥資百萬買數(shù)字化軟件，有的大企業(yè)上來就做“一把手工程”，投資上億自建系統(tǒng)運維環(huán)境和技術團隊，轉型投入產出比低。技術部門與業(yè)務部門協(xié)同成本高，往往以轉型失敗“打落牙和血吞”收場。即使有進步也輕易被大環(huán)境變化和激烈的競爭抵消。
馬達教授認為，數(shù)字化轉型失敗的“鍋”不能都由企業(yè)自己背。好的外部支持，一定是先進理論與超市實際結合的，結果一定是可以量化的。如果技術手段和經(jīng)營結果之間不能建立起橋梁，一頓折騰，最后結論是企業(yè)無能，這不是好的外部支持。
02
用30天的數(shù)據(jù)找出企業(yè)增長抓手
某國內知名連鎖超市創(chuàng)始人在與馬達教授初次接觸時，懷著謹慎的心情接待了他。
在聽完馬達教授介紹點三三產品后，對方出其不意的來了場“考試”，他遞給馬達教授一紙文檔說：“一個隱匿店，一個月的銷售數(shù)據(jù)，請說幾句有用的話?！?/p>
看不到現(xiàn)場，看不到完整數(shù)據(jù)，這不是難為人嗎？
不過，在馬達教授看來，一個月按天匯總的銷售數(shù)據(jù)，雖然不是一個理想樣本，但也包含了一個月內有銷售的商品的部分企業(yè)信息。
就像醫(yī)生依賴儀器，零售數(shù)據(jù)分析依賴模型。點三三中臺的模型就象醫(yī)學儀器，是一個經(jīng)濟學，數(shù)學，統(tǒng)計科學、計算機科學和超市經(jīng)營經(jīng)驗的有機綜合體，包含了對數(shù)據(jù)中信息的解讀能力。
將數(shù)據(jù)對接給點三三，馬上檢測出有相當大比例的商品行為異常。
馬達教授用一個比喻來形容問題的嚴重性：超市有20％的骨干商品，在超市的經(jīng)營中起到80％的作用。不幸的是，這20％的骨干商品由于沒有得到有效的監(jiān)督，其中的33％處于“出工不出力”的非正常狀態(tài)。與其它數(shù)據(jù)完整的超市相對比，可以推斷，該客戶整個商品的缺品率應在12％以上，顯性和隱性缺貨加起來可能會更高。
這樣的判斷，不僅僅是數(shù)理統(tǒng)計上的判斷。盡管點三三在自動補貨、商品結構優(yōu)化、促銷管理等方面積累了大量的模型和算法，是業(yè)內首個將導彈控制論、微觀經(jīng)濟學、高等數(shù)學理論等引入超市經(jīng)營，超越報表把操作指令直接對接到ERP軟件和實際操作中的產品。但判斷出異常只是第一步。實體零售中有大量的不確定性因素，天氣、促銷活動、社會環(huán)境、貨品陳列甚至店員的心情都可能影響銷售結果。
馬達教授說：“點三三之所以被稱為數(shù)字大腦，因為它能把銷售結果和行業(yè)規(guī)律、科學理論結合，動態(tài)實時調整參數(shù)，而不是輸入數(shù)字得到結果的公式化軟件?！?/p>
這也是控制論的精髓。就像一個人開車，即便只是保持直線行駛，但雙手握著方向盤也在實時持續(xù)的進行了無數(shù)次校正和微調。
而點三三與所有競品最大的不同就在于導彈控制論的應用，能夠千店千面的實時動態(tài)調整參數(shù)，即使同一家店在不同時間的算法都是不同的，這才是真正的數(shù)據(jù)智能。
馬達教授師承錢學森，畢業(yè)于國防科技大學系統(tǒng)工程系，畢業(yè)后留校任教，一直到創(chuàng)業(yè)前都在國防大學研究導彈控制論。讓一枚導彈精準的發(fā)射向目的地，需要在過程中不斷調整各項參數(shù)。
同理，數(shù)字化超市經(jīng)營方案也需要在過程中不斷動態(tài)調整各項參數(shù)，才能保證結果最優(yōu)。調整依據(jù)包括但不限于實體零售行業(yè)規(guī)律、超市ERP數(shù)據(jù)、數(shù)理科學、商圈數(shù)據(jù)、社會大數(shù)據(jù)等。
在初步診斷出問題后，點三三根據(jù)超市數(shù)據(jù)建模運算給出解決方案，對癥下藥，不斷動態(tài)調優(yōu)各項參數(shù)，相當于讓企業(yè)找到增長的抓手。
當客戶的業(yè)務負責人拿出完整數(shù)據(jù)核驗檢測結果，結合實地考察，不禁對點三三的精準診斷拍案叫絕。按照點三三的方案執(zhí)行，當月整體銷售額提升15%，此后一直與點三三保持合作。
03
“是零售DAAS，不是零售SAAS”
雖然點三三的品牌很年輕，事實上并非以新人之姿入場。
從1998年開始，馬達教授的團隊就為超市開發(fā)紅太陽POS系統(tǒng)；2005年，開始為零售企業(yè)做數(shù)字化轉型方案，得到了國家科技部最早的零售行業(yè)項目數(shù)據(jù)支持；2015年，引入神經(jīng)網(wǎng)絡技術升級模型和算法，開始為零售企業(yè)做智能經(jīng)營決策解決方案；2018年前馬達教授團隊已操盤2萬家以上實體店鋪完成數(shù)字化改造。
在2021年接受結行科技集團投資后，馬達教授將零售DAAS產品進行品牌升級起名點三三，結行科技遍布全國的幾千萬商家成為點三三現(xiàn)成的種子用戶。
目前點三三客戶量已逼進十萬家，積累下業(yè)內領先的實體零售案例和數(shù)據(jù)量。
在采訪中，馬達教授強調：“點三三是零售DAAS，不是零售SAAS?！彼倪@一觀點可以追溯到2000年。
當時馬達教授在與一位客戶溝通需求之后，看到來競標的都是SAAS服務商。大家輪番上臺介紹產品，客戶卻并不滿意。馬達教授意識到，SAAS產品可以在各個環(huán)節(jié)幫助企業(yè)提高數(shù)據(jù)和信息流轉的效率，但是并不能對經(jīng)營數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，診斷和判斷出企業(yè)決策上的弱點和企業(yè)經(jīng)營指標的異常，這往往才是零售行業(yè)乃至所有企業(yè)真正的需求痛點。
因此在2000年時，馬達教授就提出了數(shù)據(jù)智能和輔助決策才是未來的發(fā)展方向，這就是DAAS產品的雛形——數(shù)據(jù)智能成為產品和服務本身。
在為零售行業(yè)客戶做軟件定制開發(fā)的時候，馬達教授得到大量一手零售數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)反復喂養(yǎng)自研的人工智能算法模型，再與他的導彈控制論研究結合，能夠挖掘出更多深埋的實體零售行業(yè)規(guī)律，應用到企業(yè)經(jīng)營后，得到正反饋就形成閉環(huán)，逐漸打磨出今天被稱為“做導彈的幫你賣茶葉蛋”的零售DAAS產品點三三。
隨著實體零售行業(yè)生存日益嚴酷，客戶早已不再滿足于單純的數(shù)字化工具，也沒有耐心提前布局，而是希望投入后馬上看到實實在在的增長；需要的不再是一個干活的乙方技術團隊，而是一個能提供整體解決方案陪跑的良師益友；以前只要技術強就能一招鮮吃遍天，如今要在此基礎上對行業(yè)規(guī)律有深入的了解和產業(yè)鏈成功實踐積累。而不是把業(yè)務與技術協(xié)同的難題留給企業(yè)，任其掉進“高投入低產出”的數(shù)字化陷阱。
“如果數(shù)字化不能為企業(yè)帶來增長，甚至成為負擔，數(shù)字化就是企業(yè)的新問題。”馬達教授說。也因此點三三是業(yè)內唯一先使用后付費、按效果付費的數(shù)字化服務商，幫助企業(yè)一邊造血一邊成長。
04
幫你自動補貨 讓鮮食降損不再難
以點三三服務某國內頭部連鎖超市為例，客戶是國內排名前三的知名連鎖便利店品牌，門店遍布全國各省市，總數(shù)超過2萬家。銷售商品種類繁多，總部SKU數(shù)在5000個左右，門店SKU數(shù)平均2000左右。
其中，短保商品鮮食SKU雖然只有300個~500個左右，但最容易產生過期報損。行業(yè)目前普遍的解決方案是“誰要貨誰負責”，因此門店要貨趨于保守。據(jù)點三三測算后統(tǒng)計，保守策略要貨會壓抑近一半銷量。
尤其對于客戶這種大型連鎖超市，短保食品過期報損如果由門店承擔，會降低門店的要貨積極性，如果由總部承擔，又會造成大量損耗。而鮮食品類如果經(jīng)常缺貨，整體營業(yè)額、毛利率、用戶粘性等關鍵業(yè)務數(shù)據(jù)會出現(xiàn)明顯下滑。
客戶曾經(jīng)采用過多種方式試圖來解決烘焙商品的配送問題：由計算機設上下限控制；派送貨司機在現(xiàn)場和門店一起下計劃等等，問題都沒有解決。
點三三在業(yè)內首創(chuàng)鮮食自動補貨模型，首先點三三專家調研走訪客戶全部門店，與一線員工進行深入業(yè)務交流，包括店員和采購人員，了解鮮食補貨的真實場景中面臨的問題和訂貨時的考量因素，結合系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行問題分析和影響因子的數(shù)據(jù)化處理。
其次，點三三把鮮食分為季節(jié)性商品和非季節(jié)性商品，在穩(wěn)定銷售階段和出清階段分別給出不同的數(shù)據(jù)驅動的鮮品配送智能化解決方案。
通過分析店鋪經(jīng)營各項數(shù)據(jù)、所在商圈數(shù)據(jù)、供應商數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、所在地社會大數(shù)據(jù)等，快速清洗數(shù)據(jù)，梳理數(shù)據(jù)間的關聯(lián)，建立起完整的“數(shù)據(jù)清洗-系統(tǒng)工程建模-模型訓練-結果輸出-誤差監(jiān)控-參數(shù)修正-結果輸出-參數(shù)修正”的AI迭代流程，自動部署門店經(jīng)營任務，每日對接新數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對未來4-6天的預測輸出，合理規(guī)劃管理鮮食供應鏈，指導門店配貨和資源分配以及日常經(jīng)營。
點三三零售數(shù)字大腦具有自優(yōu)化能力，系統(tǒng)基于決策論和導彈控制論，根據(jù)經(jīng)營反饋不斷修正AI算法和參數(shù)，并建立經(jīng)營異常預警機制，及時提醒店員將滯銷產品進行打折處理或汰換。點三三還具有自適應能力，在商圈環(huán)境變化時，點三三自適應系統(tǒng)能夠捕捉到市場的變化，自動進行跟蹤調整。
點三三先選擇客戶20家門店對零售數(shù)字大腦進行兩周的試點測試，最終在三種測試鮮食上，兩周的預測準確率提升7%，銷售額提升15%。不僅降低鮮食的損耗和報廢，也保持鮮食的最佳賞味期限。
后續(xù)擴展到全國門店以及每個門店的全部鮮食品類，始終保持在10%以上的整體盈利提升，為企業(yè)帶來年均數(shù)百萬的經(jīng)濟效益。
05
有回報轉型才可持續(xù)
任何轉型本質都是人思維方式的轉型。曾有企業(yè)多次邀請馬達教授去做顧問，計劃每年投資上千萬成立開發(fā)團隊，做數(shù)字化轉型的“一把手工程”，都被馬達教授否定了。
馬達教授說：“企業(yè)數(shù)字化轉型全部自己做開發(fā)，建環(huán)境、部署硬件、請人來開發(fā)，成本非常高昂，很多企業(yè)好不容易做起來了，最后發(fā)現(xiàn)沒效果。點三三希望提供輕轉型模式。客戶用了有回報，就會長期用，不需要上來搞一個大工程。”
點三三的“輕轉型模式”即，客戶不需要開發(fā)投入，數(shù)據(jù)存儲和系統(tǒng)維護，這些都可以通過購買第三方服務實現(xiàn)。
就好像用戶不需要家家戶戶自建發(fā)電站，而是引電入戶后，安裝各種開關和電源，就可以直接享受有電的便利生活。點三三負責算法系統(tǒng)的研發(fā)和維護，各家企業(yè)接入點三三的系統(tǒng)，點三三首先為其提供千店千面的診斷報告，找出企業(yè)各維度的數(shù)據(jù)異常和原因分析，并將問題量化。
例如缺貨損失有10%，用點三三后把缺貨損失降到1%，客戶看到效果繼續(xù)使用形成閉環(huán)。
點三三給客戶的回報不僅僅是短期的效果(ROI)而是更加明確，并且可衡量、可管理、可提升的用戶全生命周期價值(CLV)。
點三三數(shù)字大腦能夠根據(jù)門店數(shù)據(jù)和商圈數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)生成單店最佳盈利模型，通過對目標客戶數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)規(guī)律，建立模型，并結合等同衛(wèi)星定系統(tǒng)的算力推算匹配出精準指令。結合算法引擎為不同品類的商品流通生命周期進行智能化管理，提升新品引進、舊品淘汰的準確性和合理性，讓數(shù)據(jù)的力量深度釋放，轉化為直觀的業(yè)績增長。
馬達教授說：“零售行業(yè)未來一定是智能經(jīng)營時代。點位量的粗放式經(jīng)營已經(jīng)結束，未來的行業(yè)賽道一定是通過技術創(chuàng)新，實現(xiàn)精細化、智能化經(jīng)營。而在智能化經(jīng)營方面，點三三已垂直深耕多年，積累了足夠的案例和算法模型。構建了足夠強的技術護城河，擁有核心優(yōu)勢。”
隨著智慧零售時代的來臨，“人、貨、場”三要素數(shù)智化愈加融合，零售企業(yè)不斷向DTC(Direct To Customer直連消費者)模式轉型，行業(yè)從“買賣關系”轉向“服務關系”，用數(shù)據(jù)做好服務、驅動增長也是后疫情時代零售企業(yè)的核心能力。
零售DAAS并不遙遠，它就是現(xiàn)在。
以上就是關于pos機廠家急需轉型,零售數(shù)字化轉型駛入深水區(qū)的知識，后面我們會繼續(xù)為大家整理關于pos機廠家急需轉型的知識，希望能夠幫助到大家！
