2018年5月22日，由超盟數(shù)據主辦的“智慧便利店私享會·北京站”線下分享會在北京王府井半島酒店圓滿落幕。超盟數(shù)據CTO李健豪、山行資本合伙人朱思行、京東無人超市運營總監(jiān)牟廣森、36524便利店信息總監(jiān)魯媛、聯(lián)商網主編程相民和元芒數(shù)字創(chuàng)始人張家波等嘉賓受邀出席本次活動并帶來精彩的分享。

據中國連鎖經營協(xié)會發(fā)布的《2017年中國連鎖百強報告》顯示，便利店的單店平均增長率最高，為6.0%，社區(qū)超市、百貨店和購物中心單店平均銷售增長分別為3.8%、4.5%和3.4%，大型綜合超市單店平均銷售出現(xiàn)負增長，為-2.3%。此外，在2017年小型門店成為新趨勢，百貨店、購物中心開店數(shù)量明顯減少，而小型門店數(shù)量增長相對較快，達到7.7%。作為線下零售增長最快的業(yè)態(tài)，便利店領域在近兩年受到了空前的關注，電商巨頭紛紛布局線下便利店，便利店也成為資本的新寵，受到資本方的追逐。

以下是部分參會嘉賓的演講或討論觀點。

超盟數(shù)據CTO李健豪介紹了數(shù)據挖掘算法在零售行業(yè)的應用：

超盟數(shù)據CTO李健豪

超盟數(shù)據CTO李健豪首先介紹了超盟預測系統(tǒng)的四大步驟：第一步是構建模型，第二步是進行預測，第三步是評估模型效果，最后一步是收集反饋。李健豪認為銷售預測將會對零售企業(yè)運營產生重大影響，通過銷量預測，可以指導后端運營提前進行合理的資源匹配和優(yōu)化，避免浪費或者出現(xiàn)瓶頸，電商巨頭亞馬遜早在2008年就開始使用銷量分析工具來預測消費者的購買行為。

亞馬遜的供應鏈管理

超盟預測系統(tǒng)的應用實例

李健豪接著介紹了相似度的概念，即將商品向量化，并指出利用相似度技術可以進行用戶畫像、門店畫像和商品畫像分析。為了讓觀眾更好理解，李健豪以亞馬遜內部的精準營銷活動為例介紹了數(shù)字化工具是如何指導零售企業(yè)運營的。

相似度的線上應用場景：亞馬遜的一次全自動營銷活動

李健豪補充道，利用相似度技術，根據地理位置、會員特征、消費能力等維度，可以將門店的商圈重新分類，這可以指導我們的營銷工作。李健豪解釋道，“當我們做一場精準營銷活動時可以把這個圖拿出來，比如想找學校周邊年輕用戶比較多的，喜歡某一種商品的一群用戶，然后它給你一些建議門店，這些建議門店是基于我們剛才提出的問題，它是最適合做的，而不是一場活動下來，所有門店全推。所以有了門店畫像和用戶畫像，可以讓你成本更低的做這些活動，然后達到最大效果”。

相似度的線下應用場景：便利店可以進行商圈劃分

最后，李健豪介紹了超盟數(shù)據的精細化監(jiān)控，包括機器狀態(tài)監(jiān)控、API接口監(jiān)控、物流系統(tǒng)監(jiān)控、門店銷售情況監(jiān)控等四個方面。

精細化規(guī)模監(jiān)控的應用場景：異常預警

通過監(jiān)控，可以及時發(fā)現(xiàn)暢銷商品和滯銷商品，能夠及時顯示缺貨現(xiàn)象，為跟蹤補貨、品種優(yōu)化、及時淘汰和引進新品，提供了直觀而快捷的信息。

山行資本合伙人朱思行先生，對國內零售提出了四點判斷：

山行資本合伙人朱思行

山行資本合伙人朱思行首先展示了國內零售的一些基本數(shù)據：第一是從2015年到2017年社會消費品零售總額從30萬億增長到36萬億，扣除通貨膨脹因素年增長率為8%到8.5%；第二是從2015年到2017年實物商品網上零售額從3萬多億增長到5萬4千億，年增長率達到25%到30%；第三是從2015年到2017年網上商品零售滲透率從12.07%增長到16.78%。

國內零售的一些基本數(shù)據

基于上述數(shù)據，朱思行對國內零售提出了四點判斷：第一是社會零售總額進入平穩(wěn)增長的新常態(tài)，餅不怎么變大，分餅就會爭奪得更激烈；第二是網購成為社會零售中最兇猛的主流形態(tài)，網購巨頭對其他同業(yè)的擠壓不可避免；第三是線上流量獲取效率會越來越低，網購巨頭開始涉足線下；最后是連鎖便利店是線下零售唯一的亮點業(yè)態(tài)，必然引來無數(shù)參與者。

此外，他認為企業(yè)（或者平臺）的資本價格是由流量運營能力決定的，并指出企業(yè)（或者平臺）可以從以下三個方面去做準備。第一是管理BI化，運營AI化；第二是數(shù)據驅動品牌，事件帶動銷售；第三是利用友好的線上平臺管理好線下流量。