鞭牛士报道，在11月25日由TalkingData举办的T11 2019数据智能技术峰会上，TalkingData正式宣布了2019年最新战略布局，以数据平台为支撑，借助大数据技术积累与人工智能技术创新，聚焦不同行业场景需求，并在选址、预测、个性化推荐等方面进行深入应用，以数据和科技的力量驱动发展。
而在众多行业场景中，零售行业是近年来受大数据等技术影响非常明显的行业之一，伴随新零售浪潮，零售行业出现线上线下场景融合的趋势，新零售业态强调的“人、货、场”三要素中，无不体现着数据的发挥着重要的作用。作为数据服务提供商，TalkingData在零售业也有长期观察及布局。
TalkingData合伙人&执行副总裁林逸飞表示在“人、货、场”三要素外，还应增加一个要素——“时”。他表示，“时”即时间、时机，时间很重要，“人”和“货”因为电商化和互联网化，它的数字化早于“场”。而2018年下半年到2019年，线下“场”的数字化能力也越来越强，数字化触点建设加速，包括大家途经的各种地方，无论是Wi-Fi、户外大屏，还是刷脸支付。
“人货场发生了变化以后，‘时’就特别的关键，在什么样的时机推什么样的货，这件事情可以被模型化或者说被计算出来。”林逸飞说道。
TalkingData通过对数据的收集分析、模型的建构后，打造了相应的产品服务，基于这四要素，重点帮助“两高两多”的零售行业企业做智能化转型。“两高两多”就是高价值、高频、多“场”、多SKU。林逸飞解释，相较一些耐用品标准场景下的SKU，“两高两多”时基本素材更多，会带来更多的数据，当数据规模化收集起来，模型会带来更巨大的价值。
林逸飞也表示，数据应用在零售业态主要是两件事：第一，获新，主要体现在营销侧；第二，客户跃升，即如何把原来一年消费一次或两年消费一次的客户从金字塔的下层拉到上层甚至更上层来。“在零售企业里面，当数据足够多的时候，就能帮助解决获新和客户跃升这两个比较核心的问题。”
林逸飞透露，按照“两高两多”的逻辑，TalkingData重点合作的客户中第一类是快时尚品牌，包含成衣、运动、美妆等，以及餐饮和便利店连锁，“它们的特点都是SKU很多，不是工厂、门店特别多，就是客户特别多。”
第二类客户是商业综合体，它们业态多样而且人群停留时间也越来越长，从一个销售中心变成一个生活运营中心、体验中心。第三类是新品类，比如茶饮或者其他新出现的产品形态，TalkingData也会提供一些整合型的服务。
“70%左右的便利店现在有一小半甚至一半是热食鲜食，每个月上下架的SKU多达上千款，既高频又多SKU。”这正是能有效释放数据价值的场景，当前越来越多的零售商看中了社区流量及场景需求潜力，包括社区便利店、社区购物中心、社区团购、拼购等业态兴起。
对于这些新兴的社区零售业态，林逸飞认为，以社区团购或者宝妈组织的模式去做运营，具有一定时间段效应的模式。这种模式更多地体现在渠道上，本身渠道的属性更多是在社交上，未来在选品跟场景的诉求比较多，依赖性更强，不是说有一个社区群或者有几个社团群就可以解决销售的问题。当有一定积淀的品牌商自己对人货场时的数据依赖更多的时候，社群销售只是其中一个非常小的批量。
在林逸飞看来，消费在分级，人群会被分到不同的切片，可以用数据去刻画用户群体在一天中不同时段内的不同需求。由于中间移动互联网让交付、支付、快递服务的响应足够扁平化，所有的品牌都可以很容易利用到基础架构。“总能找到某个人群的某一个切片，找到合适的产品，通过合适的场景推送出去。比如‘精致男’， 90后、95后的男士用各种各样的化妆品，它的销量和去年相比翻了2-8倍。”所以，林逸飞认为，在未来，细分和精准会成为消费的增长点。
作者：Lucia
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