在新的互聯網環境下，數字化將成為驅動零售變革的重要要素。

如何實現用戶的數字化？如何實現產品的數字化？如何實現營銷與交易的數字化？如何實現各個環節之間的數字化打通？如何借助各種智能手段獲取價值數據？

本次分享特邀小米之家高級數據工程師宋運奎先生為大家解答以上問題。

小米之家宋運奎：

尊敬的鮑老師，親愛的各位老板，各位專家，各位零售的前輩，大家晚上好。我是來自于小米之家系統數據部的宋運奎，

下面我分四部分來給大家交流，探討一下小米之家在數據化轉型的一些工作。主要就是圍繞著人：用戶的數字數字化，貨：商品的數字化，還有門店運營的數字化，第四部分是小米之家現在借助于AI做的一些創新探索。

上面一段話是沃爾瑪的創始人對于零售的信息化以及數據化的一個理念，從這個理念上我們也能夠看出來，零售。至于信息，至于數據的一個重要的一個程度。

小米公司雷總，在去年年底，對我們銷服部召開大會的時候，對我們說的是要向有數據的友商或者是我們的部門進行學習。

接下來我就站在戰術實施落地的角度來具體講一下小米之家是如何做的，以及現在做到什么程度了。

首先就是用戶這一塊。大家應該都了解，我們傳統的零售，我們主要是有pos的交易數據，但是對于用戶這一塊我們是沒有記錄用戶信息的。

一般情況下，我們是通過會員手段或途徑來記錄一部分用戶的一些個人的信息。所以我想說的是進行用戶數據化，它的一個前提是我們必須首先要有一個賬號的體系，就是把用戶的信息能夠記錄到我們的系統當中。

比如小米之家，我們現在在線下購物的時候，會在pos里邊記錄用戶的電話號碼，第一是為了方便我們進行售后的服務。第二個的話通過電話號碼，也可以基于我們小米的一個大數據，比如說我們有我們的MIUI的數據，通過手機號我們可以關聯到它的一些設備，可以刻畫出用戶的這些特征屬性。

目前在小米之家的pos系統里邊，我們唯一能夠記錄下來人的主要就是通過手機號，我們通過手機號就可以關聯到它的一個米聊號，關聯它的設備ID，然后就會刻畫出用戶的一部分用戶畫像�，F在越來越發現很多的線下的零售商家，他們在做系統的時候逐步的都會考慮到這一塊，因為大家也都已經知道未來的零售應該是一個以用戶為中心。

以用戶為中心，我們首要的一個動作需要把用戶，通過一個ID或者通過一個賬戶把用戶給記錄下來。

這一步是我們進行用戶的畫像，然后未來的精準營銷，還有包括用戶更個性化服務，然后為顧客的生命價值全期管理奠定基礎。

我們看到現在很多的商家一般通用手機號，這是一個唯一的賬號體系。另外也有一些商家開始用綁定他的微信號，甚至之前微博比較火的時候，綁定他的微博的賬號，這樣的話其實可以通過他的一些微信的賬號或者是微博的賬號，甚至我們如果數據想打通，想拿的更全的話，可以拿到他的一些社交的數據�，F在有一些更先進的理念或更先進的技術，通過AI人臉識別，這個人進到我們門店，人臉作為一個唯一的ID，然后就把這個用戶給記錄下來了。

我認為可能通過人臉我們可以分析，購買了我的用戶，我們可以把它當成是我們的一個會員，甚至可以當成是我們的一個消費顧客�；�于有了用戶的數��，有了用戶的畫像以后，我們緊接著就可以做一些更有針對化的或者精準化的個性化的一些服務�；�于地理圍��，用戶的地理位置，判斷這個用戶已經進入我們門店的周邊，并且之前曾經在我的小米之家，或者是在我的門店購買過東西，可以觸發進行一個營銷的動作。

我們看過數據，我們基于地理圍欄，基于用戶歷史的購買行為，再對它進行一個精準的營銷，或者說push的一個宣傳，我們的點擊率大概能比傳統的能夠高出來7到9個點。

我想強調的是，我們首先需要打通用戶的賬號體系，這個賬號體系可以是手機號，可以是他的微信的公眾號，甚至可以是它的一個人臉的ID，但是這是一個基礎的工作，必須要做的，這是未來我們做用戶的營銷或者是用戶的價值管理的一個基礎的動作。

我們對貨的數字化。首先現在小米之家，可以拿到一些商品體驗的數據，顧客到我的門店以后，他對我某一款手機或者是某款電視它的體驗時長，所在停留的一個區域，基于這個數據，我們可以跟我們的銷售數據、庫存數據進行聯動分析，然后我就能知道，比如說我某款產品它體驗的次數特別多，而他銷售的卻不高，是不是我們的哪塊出現問題了，是不是我們的價格體系或者是其他的因素，影響到我的銷售了。

也可以跟我的庫存數據進行關聯起來，比如說我的體驗挺高的，然后消費比較低，那是不是我的庫存不足，是不是我應該需要補貨，是不是需要有其他的問題，我可以進行分析挖掘。

另外一個就是我們基于商品的區域，因地制宜，分析我們某一些區域哪些商品比較好賣的，哪些區域它的商品是適不適合來賣的。

我們會針對于我們的每款產品，有一些日報、月報、周報的一些動作，可以針對于每個產品，看他用戶的這種關注度，喜愛程度，體驗的次數，用戶對某些規格某些顏色，和多重角度多重維度來關注這個貨的售賣情況，還有它的體驗情況，動態的庫存的一個情況。

其實在貨這一塊還有一些比較基礎的，我們會在我們的BI系統里邊，每天或者是每周或者是每個月跑出我們的暢滯銷品，分區域的暢滯銷品，我們的店長，我們的城市經理或者是我們的區域經理，可以每天看到我的Top30銷售的商品是什么，每周我的滯銷品是什么，每月我的庫存比如說也是累積大于多少的商品有哪些，還有我的商品缺貨的程度，在各個門店的覆蓋的程度。

貨這塊基本上我想表達的是，第一個就是我們基礎的暢滯銷品的一些分析，另外一個就是我們庫存的關注程度，還有一個就是我們可以附加上其他的體驗的用戶的關注程度。

我們對場的一些數字化----門店運營數字化這塊是我們花功夫花得最多的，做的也最全的。我們專門做了一個我們的BI的系統。這是一個移動端的，主要是方便我們店長或者是區經他們能夠隨時隨地，關注我們的門店運營情況。這個系統現在的使用情況使用率特別高，基本上我們新任的店長，我們的新任的城市經理，他們上崗以后的第一件事都是要求開這個系統，這個系統它最主要的能夠實時的，我們的數據延遲最多也就是五分鐘，能夠實時地看到我每個時刻的客流的情況，銷售的情況，轉化率，連帶率，客單價，甚至顧客的一個滿意程度，顧客對員工的一個評價。

這個系統可能會結合我們其他的一些系統，比如說我們的門店的巡店的系統，還有我們門店的風控防損的系統，結合起來進行使用。

我現在看到的一個趨勢是，因為我們零售人，包括我們的店長，他是基本上不可能時時刻刻就是站在電腦旁邊，所以我們做數據系統的人，要逐漸的實現移動化，逐漸的向手機、平板大屏幕上遷移。

做這個系統的思路，首先我們需要分一下，有哪些人要用這個系統，就是說分角色，比如說我們有boss，我們的區域經理，我們的店長，還有我們不同的總部管理人員，比如說有銷售運營的，有門店運營的，甚至還有我庫管，我們需要針對于這些不同的角色，進行分模塊分主題劃分。

我的老板他應該是看到一個全局的，他應該是概覽的，應該是進來以后首頁的一個儀表盤，他應該能看到核心的，比如說我的銷售達成，我核心的KPI指標，比如說小米的這邊可能就是手機的銷量，你的銷售額。

庫管他進來的可能主要就是面向庫存這個主題，同時他會需要看到銷售的一個主題，可能還需要看到個別的其他的一些相關的，他需要看到是的周轉率，需要看日均銷。

建設系統的時候，我們可以采取先聚焦核心人員核心功能，再小步迭代，快速的做每一塊的功能。

簡單總結一下場的數據化，首先我們需要快速的進行實施，首先要分清我們的系統角色人員，然后每個角色對應對的功能有哪些，進行核心角色核心功能快速的開發，盡量做到移動化。

第四部分小米之家現在通過AI技術來進行用戶到店的一個全流程的數據化追蹤。傳統的零售，我們的交易數據都是落在我們的pos系統里邊的，一些主數據可能是在我們的erp或者是我們的PMS或者其他的一個系統里邊的，用戶進店的一些中間過程的數據，我們傳統是捕抓不到的。

比如說張三這個人進了我們的門店以后，他在我的某款手機旁邊，拿起了哪一部手機，體驗了多長時間，又放下了，然后緊接著他又去比如說去我的電視的一個區域，或者是在我箱包的區域，然后他關注我的90分旅行箱，然后看了半天以后然后詢問了一下店員以后，結果也沒有購買。我們傳統只有他購買了以后，我們才知道張三這個人他購買了我這個箱子。

我們現在就是他為購買全流程，整個全流程我們可以通過我們的AI來捕抓到，來分析張三這個人，他在手機這個區域可能停留的時間也就是兩秒也就是三秒，但是它在我的箱包的區域卻停留了可能30秒，然后又詢問了一下店員，那我們就可以進行分析，然后張三他這個人為什么沒有購買我的旅行箱。然后我們全流程，當這個用戶是首次進店的時候，我們可能就是說直接會把這個人進行入到我們的相當于一個用戶的一個數據庫里邊，當他第二次再來的時候，我們基本上就可以判斷可能相當于是第二次來的顧客，他要是比如說第三次第四次又來了，我們就可以把用戶標記成熟客。這就是說在他進店這個階段，我們就可以對對特定的或者是指定的顧客進行來標記。

比如說我們現在小米之家要做的就是一個防黃牛的一個機制，因為小米有很多的爆品，然后有時候有黃牛就過來刷我們的產品。那么我們就可以制定一個策略，比如說同一天進入我們門店的多少次的人，然后甚至就是說同一天，然后到過我們同一個城市，然后幾家門店，并且又有購買行為的，然后并且又是買了我們指定的一個產品的這些人，然后我們就可以抓到這些人，抓到這個人，我們就會把這個人的特征放到我們的一個黃牛的特征庫里邊。然后等這個人在進店的時候，我們就能發現他可能是一個疑似的黃牛，然后我們就會把這個特征告訴我們的導購或者是告訴我們的收銀員，我們的收銀員就可以采取一些對應的話術。

其實在這個階段我們可能做的可能就是我說的它可能是一個你可以指定任意特征的人群，比如說是我的會員也可以在這里進行會員的一些識別，然后就像我說的我的熟客也可以在這邊進行熟客的識別，我們甚至可以輔助防損，我們可以跟商場甚至公安部進行合作，我們就把那些疑似于小偷的人我們都可以標記成我們的黑名單，然后放到我們的黑名單的庫，然后等這些人進來的時候，我們通過AI的判斷，就能知道這個人可能是一個小偷。

第二個環節我們就是相當于體驗選購的環節，在傳統的行業里面什么，我們一般都是看它的熱力圖，現在AI這個可能就是說能更精細化一些，能做到更我各個區域，各個時間有多少人我可以進行對比，這樣也可以幫助我們進行調整陳列。

在結算收銀這塊，我們可以加上我們一些互動的內容，我們可以在我們的收銀臺，加上一些比如說我們小米的平板，然后用戶結算的時候，我們可以推一些就是說類似于線上商城的那種類似于加價購，你比如說你加一元或者是加多少錢可以，我可以送彩虹電池，我或者是說我可以送其他的一些東西，就能夠增加一些跟用戶互動的一些環節。

現在我們嘗試前端通過我們的AI然后后端通過我們的BI，然后我們的AI與BI進行結合，就是說我前端判斷出來你這個人是一個什么樣的人，可能在我們這兒有過什么樣的一個消費行為，消費行為可能是我BI后端在算，然后我再進行一些個性化的一些服務。

我們現在AI這一塊已經在我們的幾個樣板店跑通我們的流程了，已經在做一些測試了。其實我們還可以借助AI來做一些更可能更有小米科技感的一些事，我們現在正在立的一個項目是就是說我前端會通過AI來識別不同的人或者不同時段的客流，然后我通過我們的其他的語音識別，我們的音箱或者是我們后端的BI，會基于與不同的人，進行不同的迎賓不同的服務。

可能所有這些東西可能站在我們老板的一個角度，他肯定要考慮這個成本的。我們目前的話有一部分是我們跟合作廠商一塊在做，另外一部分可能就是說我們自己研的自研的一些東西，我們可能會借助于小米本身的一些產品，比如說我們的自有的攝像頭，然后加上我們自有的一些算法，加上我們自己的一些音箱，這樣的話我們的成本就會降下。我們也可以做一些商業化的一些大量鋪開的東西。

現在我們新零售都講用戶，都講服務，我最后想要說的這塊也是小米之家也是一個特別注重體驗，注重服務的一個線下場景業態。我們這個相當于你顧客在店里邊購買完產品以后，我們馬上會生成一個滿意度的調查的問卷，用戶可以針對于此次的一個購買，進行評價，評價會實時地反饋到我們的BI系統里邊，我們的店長馬上就會看到我們這一單成交的時候，用戶對我這個小伙伴的一個滿意的情況怎么樣，我們就可以進行有針對性的改善，或者是有針對性的考核。