9月18日,在2020云棲大會技術(shù)主論壇上,阿里巴巴集團副總裁、數(shù)據(jù)技術(shù)及產(chǎn)品部總經(jīng)理朋新宇重磅發(fā)布全新產(chǎn)品——智能貨品運營平臺Quick Stock。
Quick Stock旨在以數(shù)據(jù)為核心,通過更加精準(zhǔn)和可配置的銷量預(yù)測,以及倉儲網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和調(diào)撥算法邏輯,幫助企業(yè)構(gòu)建產(chǎn)銷協(xié)同能力,實現(xiàn)高效的貨品全生命周期運營。
從“貨”出發(fā) 重構(gòu)“人—貨”關(guān)系
十年前,人們的購物行為大多限定在“場-貨-人”的既定動線中:我們?nèi)ヒ粋€門店或者商場,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,人們的購物行為正在發(fā)生極大改變:打開淘寶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,完成付款。
不論是線上還是線下,“人—貨—場”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。
如何在洞察消費者需求的基礎(chǔ)上,生產(chǎn)出消費者喜聞樂見的貨品并通過合適的渠道進行觸達,成為零售企業(yè)核心關(guān)注的問題之一。
作為智能貨品運營平臺,Quick Stock正在給出自己的解法。
Quick Stock 對貨品的完整生命周期進行解構(gòu),從企業(yè)、生產(chǎn)、首鋪、試銷、補調(diào)、清尾6大環(huán)節(jié)切入,以數(shù)據(jù)算法為核心,針對性給予決策建議與風(fēng)險規(guī)避。
以服裝企業(yè)為例。過去,不少企業(yè)都會參照世界性時裝秀來把握新一季的流行趨勢,并以此來制定企業(yè)未來一段時間內(nèi)的企劃概念,這種“大鍋飯式”的取材形式并不利于企業(yè)長線發(fā)展及在細分人群中的深鉆,甚至往往因為多家企業(yè)衍生出的概念相似,而不得不陷入同質(zhì)競爭的尷尬局面;另一方面,這一形式往往還會因為人為因素的過多干擾,而脫離了消費市場的真正訴求。
借助Quick Stock的算法能力,企業(yè)能夠?qū)ω浧愤M行單品級別和SKU組合級別的策略企劃,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)更好地進行預(yù)算管理和生產(chǎn)管理。
六大環(huán)節(jié)難題 逐項解決
朋新宇介紹說,Quick Stock是以貨為中心,擁有線上線下全渠道的貨品數(shù)據(jù)覆蓋和強大的智能算法能力,能夠為所有貨品進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)賦能貫穿貨品整個生命周期。
在生產(chǎn)環(huán)節(jié)試銷環(huán)節(jié),Quick Stock能夠通過算法對C端(消費者)和B端(經(jīng)銷商)的動態(tài)銷量進行預(yù)測,為企業(yè)及時進行訂單和排產(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)出來到進入市場之前,Quick Stock還能通過大數(shù)據(jù)實現(xiàn)對市場及不同渠道的預(yù)判,對線上渠道提供選品鋪貨建議,對線下渠道提供門店信息和貨品組合建議。
當(dāng)貨品進入市場之后,Quick Stock將著重監(jiān)測包括不同渠道、不同SKU成交、折扣等在內(nèi)的多項動態(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,同時做好數(shù)據(jù)沉淀以便后期即時調(diào)用。
比如,服飾企業(yè)可以借助Quick Stock對貨品的全方位分析洞察和算法優(yōu)化能力,通過銷售終端市場需求預(yù)測實現(xiàn)科學(xué)性追單,提高快反供應(yīng)能力——當(dāng)監(jiān)測到線下某個門店需要補貨時,企業(yè)可以通過Quick Stock自動從周圍的大倉、門店集中調(diào)配,查找最合適的借調(diào)地點完成在滿足整個區(qū)域市場供需基礎(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“尾貨”還擁有一項“殺手锏”,通過充分聯(lián)動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)實現(xiàn)“貨—人”的精準(zhǔn)匹配,實現(xiàn)快速“清庫存”。
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)濟體的全面鏈接,通過釘釘移動端,企業(yè)可以更快捷地隨時隨地掌控供應(yīng)鏈核心指數(shù);通過和網(wǎng)商銀行的對接,企業(yè)的渠道商可以更便捷地獲取金融信貸服務(wù)……
未來,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)動服務(wù),以智能貨品運營平臺的姿態(tài),共同豐富、拓展阿里云數(shù)據(jù)中臺核心產(chǎn)品矩陣能力,為更廣泛的客戶群體帶去對貨品的全生命周期智能管理服務(wù)。
本次云棲大會,阿里云數(shù)據(jù)中臺還同時升級全域消費者運營平臺Quick Audience2.0。至此,阿里云數(shù)據(jù)中臺已形成了以“Dataphin”為基座,承載“Quick系列”的場景化核心產(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)中臺還發(fā)布了19個針對場景化需求的解決方案、產(chǎn)品白皮書。朋新宇表示,未來阿里云數(shù)據(jù)中臺還將不斷繁衍更多場景化的產(chǎn)品,解決業(yè)務(wù)實際問題。
