創新工場和BCG諮詢合作的「+AI改造者」系列:看看馬上贏如何在巨頭競爭下,用大數據驅動業務,實現傳統零售商和品牌商的雙贏。
改造者系列:科技巨頭下的AI企業制勝之道?-- 本文来自BCG微信公眾號,經授權轉載。
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在中國大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
馬上贏是創新工場投資的大陸領先的快消行業大數據公司,其定位是中國快消品行業的風向標,零售監測的新標準,成為中國的「尼爾森」。通過信息化賦能小規模零售商,馬上贏打通一個個數據孤島,以大數據的方式挖掘零售數據的商業價值,為品牌商提供產品動銷數據與競品監控服務。
為了讓數據更好地服務於新品研發和上市,馬上贏引入了PDCA(Plan, Do, Check, Act)循環,通過數據說話指導快消品快速迭代,提升零售商銷售收入。
具體來說,品牌商可以在零售商的渠道內測試包括售價、外觀、營銷、陳列等要素,通過數據回饋指導新版本,實現往復循環。
在采訪中,馬上贏創始人猴哥(王傑祺)表示,垂直領域內的AI創新需要符合企業自身的需求,要在巨頭的基礎設施之上,基於更好的訓練集和更專業的垂直行業知識,不斷突破行業壁壘,優化垂直領域的AI創新。
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』1如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在零售領域,馬上贏致力於定義中國快消品零售監測行業的新標準,成為「中國的尼爾森」,通過免費為連鎖零售商提供市場情報和「零售數字化鐵三角」2,與零售商進行數據合作,將海量的線下快消品零售數據轉換成精准的市場洞察情報。
1 「改造者」 通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸,充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
2 「零售數位化鐵三角」指通過PDCA循環迭代的方法提升零售商銷售收入。P=Plan:52周企劃;D=Do:會員營銷;C=Check:BI看板;A=Act:改進。
■本期受訪嘉賓:猴哥(王傑祺)
馬上贏正在建設覆蓋線下門店最多的零售監測網絡,為連鎖企業免費提供BI看板、52周企劃3、會員營銷和市場情報,推進連鎖企業數字化轉型。
猴哥(王傑祺)是馬上贏的創始人兼首席執行官,清華大學學士,美國華盛頓大學碩士。他是原阿里巴巴集團資深產品專家,曾于美國UPS供應鏈部門擔任高級工業工程師。在創立馬上贏之前,他曾創業推出購物助手(如意淘),後被阿里收購。
3「52周企劃」指依托馬上贏的大數據AI技術説明零售商實現精細化管理。零售商可以瞭解一年中每周適合銷售什麼類目的產品,與陰曆節日、陽曆節日、節氣、特殊事件(如比賽活動)關聯,提升門店的銷售計劃能力。
■對談實錄
Q1 馬上贏為什麼選擇切入零售賽道?如何定義「中國的尼爾森」?
猴哥:馬上贏致力於定義快消品零售監測的新標準,做「中國的尼爾森」,為零售商和品牌商提供服務。面向零售商,馬上贏免費提供ABC服務,即AI、big data(大數據)、Cloud(雲服務),以換取訂單數據;面向品牌商,馬上贏基於零售商的脫敏數據提供大陸市場情報,賺取收入。
馬上贏發現,大陸的市場過於分散,零售的毛利又低,大量規模小的零售商缺乏足夠的IT費用以支援其獨立完成信息化應用,但他們對信息化的需求又是真實存在的。另一方面,品牌商有意願和能力為市場情報、動銷數據支付費用。馬上贏看到了零售商和品牌商的痛點以及購買力的巨大差異,嘗試通過為零售商和品牌商提供所需服務來提升整個行業的效率。
馬上贏一方面向零售商免費提供差異化的信息技術服務,按零售商的需求提供BI看板和市場情報支援,另一方面向品牌商提供產品動銷數據與競品監控服務。此外,馬上贏還在著重提升AI演算法和大數據中台數據處理能力,以便支援更多零售商和品牌商的數據服務需求。同時,這些技術優勢和服務支撐能力説明馬上贏建成大陸覆蓋範圍最大的即時零售數據監測網絡。對於馬上贏和客戶而言,這是雙贏。
在數據治理中,馬上贏需要做的是建立相對統一的內容體系,實現統一的度量衡。比如同一個條碼的商品在不同門店的名稱寫法不同,傳統方法是通過人工進行校驗和修正之後才能統一名稱入庫。馬上贏通過自己搭建的超1,600萬條碼的商品庫,使用AI演算法對零售數據做分類、清洗,並基於完善的商品知識圖譜體系標記商品屬性,再由BI看板提供數據洞察服務。馬上贏的這套全流程自動化體系,極大地提升了數據處理和情報產出的速度和效率。
Q2 相比數據咨詢商、科技巨頭等其他類別的競爭對手,馬上贏的差異化優勢是什麼?如果品牌方想自己做零售大數據,馬上贏怎麼應對?
猴哥:以往零售商想實現信息化必須高價購買專門技術公司的服務,只有少數資金充足的大零售商可以負擔得起,零售行業中數量眾多的中小型零售商往往望洋興嘆。而品牌方一般很難獲取到這些生意占比很大的中小型零售商數據,因而會尋求數據咨詢商的數據服務。但出於成本和利潤的考慮,數據咨詢商往往只服務最頭部的品牌商,在大陸可能只有幾百個品牌商能消費得起數據咨詢商的服務。相比之下,馬上贏合作的品牌商更加廣泛,從新銳品牌、區域性品牌到成熟品牌、頭部品牌,馬上贏都可以提供符合客戶需要的數據服務。
數據咨詢商從少數零售商那裏提取商品月度銷售匯總數據,再將數據整合為大盤情報,賣給少數頭部品牌商。但馬上贏從「激活生態」的角度出發,説明零售商提升數據運營能力,獲得大量一手銷售訂單數據,可以為品牌商提供更詳細的數據洞察服務。此外,馬上贏由AI賦能數據清洗和BI交付,從而可以提供即時的、更細顆粒度的看板,可以提供細到省級、地級市級、業態級、SKU級顆粒度的數據。
相比電商巨頭,馬上贏選擇線下快消品零售行業,覆蓋更多的線下零售商,涉及更豐富的業態,有大賣場、大超市、小超市、便利店、食雜店等等。在商品品類的選擇上,馬上贏暫不拓展美妝、服裝等電商渠道占比超過50%的品類,而選擇線上化率相對更低的品類,如食品、飲料、日用品。這些品類消費時效性高、頻次高、單價低,線上購物場景並不適合線下。
至於品牌方自己做零售大數據,馬上贏早前就思考過這個問題。我們和大品牌都聊過,如果建立品牌方自己的銷售追蹤網絡是否可行,得出的結論是不可行。一是單一品牌方來做大數據,做完了只能自己受用,成本攤下來很不合算,還不如投資AI企業,實現專業化分工;其次,品牌方還有一些技術壁壘解決不了,攻克下來只會對成本端造成更大的壓力,得不償失。
Q3 馬上贏在賦能零售商和品牌商的過程中遇到的最大挑戰是什麼?
猴哥:最大的挑戰來自於行業裏不透明的競爭——現在做AI的企業太多了,很多企業會虛報準確率,噪音特別大。
AI在每個垂直行業的落地需要很多行業知識,其次才是疊加AI演算法。但很多傳統企業對AI的期待特別高,導致市場上各種聲音魚龍混雜,每個企業都在講述「AI萬能」的故事。馬上贏不會激進地過度承諾,但這種冷靜和狂熱之間的衝突會帶來很多麻煩——當別的AI企業過度承諾其自動補貨的準確率高達95%的時候,馬上贏如果表示我們的準確率位於70%—85%的區間,傳統企業就會輕視我們的實力。現在,垂直行業裏缺乏行業組織或者專業機構來做客觀、公允的第三方普查。比如在圖像識別、自然語義處理領域,都有比較公認的訓練賽,大家用演算法的跑分說話,相對而言就比較客觀。落到垂直領域裡,每個企業自己報數據,很多時候就會有水分。
馬上贏曾經考慮把收集的數據脫敏之後貢獻出來,讓大家有一個公平的舞臺競技,但是很難運行起來。僅僅共享數據不足以激勵演算法團隊,需要行業組織定期舉辦競賽、活動等,或者像Netflix舉辦推薦演算法比賽,通過資本來激勵大家參與,僅僅靠社區運轉不起來。
Q4 你認為未來AI企業的發展趨勢是什麼?
猴哥:有能力的巨頭要持續加強行業的基礎設施,讓開發AI的人能有更好的工具,讓雇不起博士生的企業也能應用AI,實現技術普惠。同時,垂直領域內的AI創新需要符合企業自身的需求,AI企業要在巨頭的基礎設施之上,基於更好的訓練集和更專業的垂直行業知識,不斷突破行業壁壘,優化垂直領域的AI創新。我相信這是我們的生存之道——「科技巨頭靠算力,我們靠設計」。
同時,大陸的零售行業在洗牌,有很多更具備數據化思維的新品牌在躍躍欲試。以前是渠道經濟,在社區裏搶到點位就能有流量,未來是有技術、數據和管理能力的品牌才能從老品牌手中搶到點位。此外,隨著許多快消品牌逐步上市,出現資本外溢,更多的人會開始創業,疊加當前快消巨頭的二代交棒窗口,零售領域將有新一波浪潮湧動。我相信,未來的零售行業會更加擁抱數據,擁抱AI。
■要點回顧
1. 不只是技術層AI要有標準,應用層AI也需要標準。垂直領域應用AI需要由行業組織或龍頭企業牽頭制定公認的行業標準,從而促進AI企業公平有序發展,這也將反哺傳統企業,促使傳統企業的AI應用提質增效。
2. 「科技巨頭靠算力,AI企業靠設計」,結合巨頭提供的行業通用基礎設施和「改造者」特有的垂直領域數據集和算法,各取其長,方能最大化傳統企業應用AI的效率。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過76萬的網紅memehongkong,也在其Youtube影片中提到,關於我講中文的弱點的問題,在討論區的討論應該放回上facebook,因為討論相當有水準,很多網友都相當有見識。但我覺得有時思維還不是很準確,要把件事分割成幾部分去看。首先﹐甚麼是中文的先天性問題,除非改成不是中文,否則是不能改變。第一,中文是全世界唯一非拼音文字。看一個抽象圖形,然後記住那個抽象圖形...
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黃絲KOL寫法:有冇搞錯!(之後下面就700條鬧政府既comment,幾乎無一個有真頭像既)。
bckol寫法:同心抗疫,公務員唔可以有特權。(之後就一堆鬧黃狗什麼什麼的。都是大部份沒真頭像)。
咁同心抗疫好似係大家共識,就連泛黃嘅電台節目主持都成日話「香港人自己做得好好」。同心抗疫,早日回復正常幾乎都係不分顏色既社會共識,咁公務員唔打針就係自私啦。
就正如,半年前,好多家長話「外國人去做gym 唔戴罩係自私」,「去健身室真係做運動咩自己叫鴨叫雞就搞到佢細路冇得返學」,咁而家為防止大爆發,為防止你屋企既細路冇得返學,咁叫你公務員及醫護打針,唔係保護緊大家,好等疫苗去令社區唔好爆發,等醫護唔使迫爆床,等香港唔會好似歐洲咁冇呼吸機生靈塗炭囉。
打疫苗呢單野,最大既反對派,就係一直既反疫苗L,同埋認為「新冠肺炎只是重感冒」的人士。而當整個地球,不論係民選政府(美國,尤其是紐約這些美國中的美國的大城市),抑或係由醫護人士做市長的地方(台北),都認為醫護人員打疫苗是應份及應有之義(記住係義,唔係科學,係「義」和「政治」),我就唔知道有咩「搞唔搞錯」左。
香港既疫苗接種率低,有兩個原因:一、香港沒有大爆發,以香港的居住密度以及香港人熱愛返工既程度,這種感染人數及死亡數字係奇蹟。二、香港人接種後沒有更多「好處」,如除罩令、可以去旅行免隔離等等。
當沒有誘因,而同時疫苗既醫療數據亦會被「醫護專業人士」質疑其安全成效,甚至係認為「孕婦及小孩不應接種」,只可以用「唔打針唔畀返工」這種模式去叫人打針。
抗疫若然不分黃藍,以上既分析就應係主流意見。可惜的是,香港人現在要既,係先分黃藍,再看觀點。只要你是黃的藍的,膠論全盤接收。所謂理性,均不重要。
美國 數字 寫法 在 張士佳 - Sky Sir Facebook 的最佳貼文
【#士佳說 】張士佳:放鷹了
昨日提了大家小心反覆回落,升到28400 樓上,大家可能對我的言論有所懷疑,但到美股時段美國財長耶倫突然放鷹表示,利率可能需要溫和上調,以阻止經濟過熱。受她的言論影響,美股周二齊下跌,納指跌幅最大近3%,就不由你不信了。未來要留意美國經濟轉佳會否推高當地的通脹數字持續急升,因這很大機會迫使聯儲局提早收水,從而令環球市場會突然急挫。
五一長假期因素,北水暫停,導致大市近日交投低迷,連續兩日跌至1000億元以下。
我自己嘅做法先前都有講,沽住期指來買股票,出來嘅效果非常好,尤其是揀嘅股,升得好好,都有按照自己尋日嘅寫法。高位食啲,高位食啲。大宗商品板塊持續成為資金流入對象,近月上堂,我都經常馬鋼鞍鋼掛在口邊,#1378 宏橋都入返半,繼續坐,今日再陽燭突破,就吼回少少時,再加埋。
不僅國際油價,鐵礦石、銅、鋁等原材料價格均出現大幅上升,必然引發進出口的繁榮,對海運類持續構成利好,龍頭#1919中遠海控繼續大升,#1199 中遠海運港口及#2343太平洋航運創出了近期新高。
近期熱炒的醫藥生物科技股回、榜首龍頭股出現換馬現象,早前遭大股東配股減持的#2269藥明生物留意一度失守107元配股價,但哩隻股,我諗長期持有,所以冇理佢,疫苗股都抖氣,我食了半,剩下持有就算,反而涉及心脈醫療的#853微創醫療勁彈7%,唎隻股有唔少學生都捉到,反映仍有資金在相關板塊尋寶。
五一黃金周及大型上海購物節舞起內地消費股,由.....
↓↓↓↓點擊下圖,詳文講述↓↓↓
#SKYSIR #張士佳 5.5.2021
美國 數字 寫法 在 memehongkong Youtube 的最佳解答
關於我講中文的弱點的問題,在討論區的討論應該放回上facebook,因為討論相當有水準,很多網友都相當有見識。但我覺得有時思維還不是很準確,要把件事分割成幾部分去看。首先﹐甚麼是中文的先天性問題,除非改成不是中文,否則是不能改變。第一,中文是全世界唯一非拼音文字。看一個抽象圖形,然後記住那個抽象圖形,然後用這個抽象圖形來思考。而拼音文字是一套密碼,由廿六個字組成不同的密碼,把它加上音,然後聯結一個意義。兩者的進路是不同。我是最近看神經科學家,才豁然大悟,影像思維是直接和快。但相反,要記住一大堆的影像,那是用多了腦內的記憶體。於是難以進入抽象思維,所以中國難以出現抽象思維很厲害的哲學家。這是中國的第一先天問題。
第二,因為中文是單音字。那把字組合而成新字,那好處是少很多字。康熙字典有四萬多字,但牛津字典有幾十萬字。因為把字組合的時候,字本身有其意義,組合成新詞的時候,也帶有舊有的意思,於是很難釐清。而其他語言,作一個新字就沒有了歷史包伏,只是純粹一個解釋,會簡單很多。中文文字是靠組合而來,這是第二個問題。
先天性問題上,是不是所有用中文的人都不能作高度抽象的思維。那又不是,自小去了外國讀書,會用英文思考,或者用數字思考。其實數學是用數字思考,那又是一種抽象思維,所以都是會有人做到,但是比較難。用中文同時可以抽象思維,加上英文去思維。所以中國偉大的科學家,大多是在美國讀書,不是完全做不到,但只是難很多。
另外,還要分開中文後天的問題。我要怎麼解釋給大家聽甚麼叫做後天的問題,剛才講的是原罪,除非不用中文,否則是不可改變,把中文改成拼音,那當然可以吧。但中文改做拼音,就要標聲調,否則讀不準確,於是又要作一個標聲系統去鑑別字的讀音是哪一個調,否則意義就不準確。中文字如果沒有調,意思就不太準確。這是中文不能拼音的理由。
第二,文字很長時間是要來做甚麼功能,因為做了某功能而向那方向發展,於是發展向那功能更仔細。舉例,阿拉斯加長期見到雪,所以他們對雪也有十多種名詞,但我們看雪就只是雪。中國人二千年來,用中文想最多的是想食,所以我們對食很講究,對煮法等都十分精巧。第二個東西是道德。由儒家思想到現在,大家都深研道德,所以我們的道德很複雜,「孝悌忠信禮義廉恥」幾乎在英文找不到相對的字出來,孝,英文會用Filial piety,但其實都有點出入。孝有多層次,中文發展兩千年,主要來講道德和作詩。為何話中文沒可能話很準確和客觀,因為中文沒用來做兩件事。自大憲章以來,英文用來寫法律,寫法律之後,大家會爭論,之後會決定當中的意思,一直發展了七百年,這有齊釋義,每個字的解釋。同一本法律,基本法的中文和英文來看,就會看到分別。英文就是準確。因為法律是要爭辯,之後大家會理清當中的意思,自然愈來愈準確。而準確性又影響回日常的英語。第二,是科學。科學力求客觀,不能帶感性語言。而文就是全部都是感性語言。所以一用中文講道理便吵架,變了傷害和侮辱。科學討論不可以吵架,完全是講道理。這寫科學訓練,由牛頓到現在已四百多年,別人用四百多年來發展。不只是中文,法文意大利文寫科學上來,也比英文差很遠。英文就是客觀很多,因為那科學的基礎,而且也會影回日常生活之中。這是互相影響。這是後天的東西,若去抄人當然會容易一點。因為現在不認真行法治,若大家搞清楚所有東西,減少法律的歧義,過多百年,中文也可以達到英文的水平。這不是不可能,這是後天的問題,而現在的狀況就是不夠客觀,和太感性了,所以不準確
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最近才漸漸感受到
西方人對於阿拉伯數字的寫法有些不同
最明顯的例子是: 7
已經不下五個人
在寫7的時候
中間多加了一槓
("─" 一槓 加在 7 那條長線中間 有些人會畫"水波" 像這樣"~")
這樣反到我會搞混...
如果太接近上面的蓋子
就誤以為是 9
如果槓拉的太長 又跟蓋子合起來
就誤以為是 4 (最常誤以為是 4)
然後有些人 1 的寫法也不同
他們無法只寫"|" 而是要強調那小小的一撇"ˊ"
除了美國人外
也遇到一個南美(忘記哪個國家) 一些東南亞國家的學生
以如此的筆畫寫數字
朋友說 他工作地點的廚師 越南裔
堅持 要他照上述的寫法
不然就是看不懂 後果就是不煮他負責的桌的菜...
我有被衝擊到 @@||
ps.希望我的解釋 大家聽的懂 >"<
--
他在那個夏天的某一天過世了,就在酒吧關掉後沒多久,
但我是在秋天才聽說的。
所以我錯過了他的葬禮,但這陣子總有新的葬禮可參加。
就像巴士,如果你錯過了一班,過幾分鐘就會有另一班開過來。
--馬修史卡德/繁花將盡
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 72.209.11.235
推 mangoflava:7加一槓在台灣也滿常看到的啊
07/20 13:16
是齁 不過我周圍的人 還沒看過這樣寫的呢~~
對了 我是在新英格蘭區
對照行銷課本的解釋是 "窮又老舊 人民思想保守的地區"
(閱讀到課本這一段 還真無言)
※ 編輯: princeca 來自: 72.209.11.235 (07/20 14:06)
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