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一同出席论坛的还有清华人工智能研究院、南京清湛人工智能研究院执行副院长杨磊博士,小红书技术负责人张雷,海尔智家中国区数字化运营总经理孙丹凤,上海纽约大学教授廖明。
韩笑跃认为,零售业、流通业发展到现在,效率如何再进一步提高,突破点可能就在AI算法驱动应用上。以新技术解构重构实体经济,让数字化的大脑来辅助人脑决策,提升各个环节的效率显得尤为重要。一个核心业务数据背后由若干个关键因子构成,每一个因子的达成情况最终都会影响到核心数据。比如如何分析缺货率指标。到底是什么原因造成的缺货,是因为订货不准?销量预测不准?送货不准?通过关键核心业务指标的归因来找到问题根源变得很关键。那么一旦核心数据出现异常,能够快速归因定位问题,并给出具体动作建议,对提升经营效率,提升决策效率则非常关键的。
而智能运营的范围是非常广的,从门店运营到线上线下一体化的运营,从选品、陈列,甚至到一个简简单单排班来说都涉及到智能运营范畴。以往在门店管理员工的时候对于员工的考勤、门店用工招聘需求、人力成本控制、各岗位排班来说都是相对独立的,而且很多是凭借店长/后仓经理经验而定。但在零售商门店扩张、新晋店长上任这种情况下很难保证每个门店在人力管理上保持高效。通过数据并结合实际应用场景归因分析,对业务量和人员量进行合理安排和排班,解放店长和后仓经理。用算法来代替以前店长人脑决策,有力的提升了门店人力管理效率。
对于如今商家十分关注的私域流量,韩笑跃说,无论是公众号、视频号、小程序,企业在做了多个私域流量池后,需要整合汇集才能提高运营效率。多点Dmall所做的就是帮助商家识别多渠道中的同一个用户,发现用什么方式触达用户是最有效的,这是一个不断迭代探索的过程。
韩笑跃总结,传统零售和流通业已无法借助红利实现高效快速发展,但是借助算法及AI,这些传统领域一定会实现进一步发展。

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