在新的互联网环境下，数字化将成为驱动零售变革的重要要素。

如何实现用户的数字化？如何实现产品的数字化？如何实现营销与交易的数字化？如何实现各个环节之间的数字化打通？如何借助各种智能手段获取价值数据？

本次分享特邀小米之家高级数据工程师宋运奎先生为大家解答以上问题。

小米之家宋运奎：

尊敬的鲍老师，亲爱的各位老板，各位专家，各位零售的前辈，大家晚上好。我是来自于小米之家系统数据部的宋运奎，

下面我分四部分来给大家交流，探讨一下小米之家在数据化转型的一些工作。主要就是围绕着人：用户的数字数字化，货：商品的数字化，还有门店运营的数字化，第四部分是小米之家现在借助于AI做的一些创新探索。

上面一段话是沃尔玛的创始人对于零售的信息化以及数据化的一个理念，从这个理念上我们也能够看出来，零售。至于信息，至于数据的一个重要的一个程度。

小米公司雷总，在去年年底，对我们销服部召开大会的时候，对我们说的是要向有数据的友商或者是我们的部门进行学习。

接下来我就站在战术实施落地的角度来具体讲一下小米之家是如何做的，以及现在做到什么程度了。

首先就是用户这一块。大家应该都了解，我们传统的零售，我们主要是有pos的交易数据，但是对于用户这一块我们是没有记录用户信息的。

一般情况下，我们是通过会员手段或途径来记录一部分用户的一些个人的信息。所以我想说的是进行用户数据化，它的一个前提是我们必须首先要有一个账号的体系，就是把用户的信息能够记录到我们的系统当中。

比如小米之家，我们现在在线下购物的时候，会在pos里边记录用户的电话号码，第一是为了方便我们进行售后的服务。第二个的话通过电话号码，也可以基于我们小米的一个大数据，比如说我们有我们的MIUI的数据，通过手机号我们可以关联到它的一些设备，可以刻画出用户的这些特征属性。

目前在小米之家的pos系统里边，我们唯一能够记录下来人的主要就是通过手机号，我们通过手机号就可以关联到它的一个米聊号，关联它的设备ID，然后就会刻画出用户的一部分用户画像。现在越来越发现很多的线下的零售商家，他们在做系统的时候逐步的都会考虑到这一块，因为大家也都已经知道未来的零售应该是一个以用户为中心。

以用户为中心，我们首要的一个动作需要把用户，通过一个ID或者通过一个账户把用户给记录下来。

这一步是我们进行用户的画像，然后未来的精准营销，还有包括用户更个性化服务，然后为顾客的生命价值全期管理奠定基础。

我们看到现在很多的商家一般通用手机号，这是一个唯一的账号体系。另外也有一些商家开始用绑定他的微信号，甚至之前微博比较火的时候，绑定他的微博的账号，这样的话其实可以通过他的一些微信的账号或者是微博的账号，甚至我们如果数据想打通，想拿的更全的话，可以拿到他的一些社交的数据。现在有一些更先进的理念或更先进的技术，通过AI人脸识别，这个人进到我们门店，人脸作为一个唯一的ID，然后就把这个用户给记录下来了。

我认为可能通过人脸我们可以分析，购买了我的用户，我们可以把它当成是我们的一个会员，甚至可以当成是我们的一个消费顾客。基于有了用户的数据，有了用户的画像以后，我们紧接着就可以做一些更有针对化的或者精准化的个性化的一些服务。基于地理围栏，用户的地理位置，判断这个用户已经进入我们门店的周边，并且之前曾经在我的小米之家，或者是在我的门店购买过东西，可以触发进行一个营销的动作。

我们看过数据，我们基于地理围栏，基于用户历史的购买行为，再对它进行一个精准的营销，或者说push的一个宣传，我们的点击率大概能比传统的能够高出来7到9个点。

我想强调的是，我们首先需要打通用户的账号体系，这个账号体系可以是手机号，可以是他的微信的公众号，甚至可以是它的一个人脸的ID，但是这是一个基础的工作，必须要做的，这是未来我们做用户的营销或者是用户的价值管理的一个基础的动作。

我们对货的数字化。首先现在小米之家，可以拿到一些商品体验的数据，顾客到我的门店以后，他对我某一款手机或者是某款电视它的体验时长，所在停留的一个区域，基于这个数据，我们可以跟我们的销售数据、库存数据进行联动分析，然后我就能知道，比如说我某款产品它体验的次数特别多，而他销售的却不高，是不是我们的哪块出现问题了，是不是我们的价格体系或者是其他的因素，影响到我的销售了。

也可以跟我的库存数据进行关联起来，比如说我的体验挺高的，然后消费比较低，那是不是我的库存不足，是不是我应该需要补货，是不是需要有其他的问题，我可以进行分析挖掘。

另外一个就是我们基于商品的区域，因地制宜，分析我们某一些区域哪些商品比较好卖的，哪些区域它的商品是适不适合来卖的。

我们会针对于我们的每款产品，有一些日报、月报、周报的一些动作，可以针对于每个产品，看他用户的这种关注度，喜爱程度，体验的次数，用户对某些规格某些颜色，和多重角度多重维度来关注这个货的售卖情况，还有它的体验情况，动态的库存的一个情况。

其实在货这一块还有一些比较基础的，我们会在我们的BI系统里边，每天或者是每周或者是每个月跑出我们的畅滞销品，分区域的畅滞销品，我们的店长，我们的城市经理或者是我们的区域经理，可以每天看到我的Top30销售的商品是什么，每周我的滞销品是什么，每月我的库存比如说也是累积大于多少的商品有哪些，还有我的商品缺货的程度，在各个门店的覆盖的程度。

货这块基本上我想表达的是，第一个就是我们基础的畅滞销品的一些分析，另外一个就是我们库存的关注程度，还有一个就是我们可以附加上其他的体验的用户的关注程度。

我们对场的一些数字化----门店运营数字化这块是我们花功夫花得最多的，做的也最全的。我们专门做了一个我们的BI的系统。这是一个移动端的，主要是方便我们店长或者是区经他们能够随时随地，关注我们的门店运营情况。这个系统现在的使用情况使用率特别高，基本上我们新任的店长，我们的新任的城市经理，他们上岗以后的第一件事都是要求开这个系统，这个系统它最主要的能够实时的，我们的数据延迟最多也就是五分钟，能够实时地看到我每个时刻的客流的情况，销售的情况，转化率，连带率，客单价，甚至顾客的一个满意程度，顾客对员工的一个评价。

这个系统可能会结合我们其他的一些系统，比如说我们的门店的巡店的系统，还有我们门店的风控防损的系统，结合起来进行使用。

我现在看到的一个趋势是，因为我们零售人，包括我们的店长，他是基本上不可能时时刻刻就是站在电脑旁边，所以我们做数据系统的人，要逐渐的实现移动化，逐渐的向手机、平板大屏幕上迁移。

做这个系统的思路，首先我们需要分一下，有哪些人要用这个系统，就是说分角色，比如说我们有boss，我们的区域经理，我们的店长，还有我们不同的总部管理人员，比如说有销售运营的，有门店运营的，甚至还有我库管，我们需要针对于这些不同的角色，进行分模块分主题划分。

我的老板他应该是看到一个全局的，他应该是概览的，应该是进来以后首页的一个仪表盘，他应该能看到核心的，比如说我的销售达成，我核心的KPI指标，比如说小米的这边可能就是手机的销量，你的销售额。

库管他进来的可能主要就是面向库存这个主题，同时他会需要看到销售的一个主题，可能还需要看到个别的其他的一些相关的，他需要看到是的周转率，需要看日均销。

建设系统的时候，我们可以采取先聚焦核心人员核心功能，再小步迭代，快速的做每一块的功能。

简单总结一下场的数据化，首先我们需要快速的进行实施，首先要分清我们的系统角色人员，然后每个角色对应对的功能有哪些，进行核心角色核心功能快速的开发，尽量做到移动化。

第四部分小米之家现在通过AI技术来进行用户到店的一个全流程的数据化追踪。传统的零售，我们的交易数据都是落在我们的pos系统里边的，一些主数据可能是在我们的erp或者是我们的PMS或者其他的一个系统里边的，用户进店的一些中间过程的数据，我们传统是捕抓不到的。

比如说张三这个人进了我们的门店以后，他在我的某款手机旁边，拿起了哪一部手机，体验了多长时间，又放下了，然后紧接着他又去比如说去我的电视的一个区域，或者是在我箱包的区域，然后他关注我的90分旅行箱，然后看了半天以后然后询问了一下店员以后，结果也没有购买。我们传统只有他购买了以后，我们才知道张三这个人他购买了我这个箱子。

我们现在就是他为购买全流程，整个全流程我们可以通过我们的AI来捕抓到，来分析张三这个人，他在手机这个区域可能停留的时间也就是两秒也就是三秒，但是它在我的箱包的区域却停留了可能30秒，然后又询问了一下店员，那我们就可以进行分析，然后张三他这个人为什么没有购买我的旅行箱。然后我们全流程，当这个用户是首次进店的时候，我们可能就是说直接会把这个人进行入到我们的相当于一个用户的一个数据库里边，当他第二次再来的时候，我们基本上就可以判断可能相当于是第二次来的顾客，他要是比如说第三次第四次又来了，我们就可以把用户标记成熟客。这就是说在他进店这个阶段，我们就可以对对特定的或者是指定的顾客进行来标记。

比如说我们现在小米之家要做的就是一个防黄牛的一个机制，因为小米有很多的爆品，然后有时候有黄牛就过来刷我们的产品。那么我们就可以制定一个策略，比如说同一天进入我们门店的多少次的人，然后甚至就是说同一天，然后到过我们同一个城市，然后几家门店，并且又有购买行为的，然后并且又是买了我们指定的一个产品的这些人，然后我们就可以抓到这些人，抓到这个人，我们就会把这个人的特征放到我们的一个黄牛的特征库里边。然后等这个人在进店的时候，我们就能发现他可能是一个疑似的黄牛，然后我们就会把这个特征告诉我们的导购或者是告诉我们的收银员，我们的收银员就可以采取一些对应的话术。

其实在这个阶段我们可能做的可能就是我说的它可能是一个你可以指定任意特征的人群，比如说是我的会员也可以在这里进行会员的一些识别，然后就像我说的我的熟客也可以在这边进行熟客的识别，我们甚至可以辅助防损，我们可以跟商场甚至公安部进行合作，我们就把那些疑似于小偷的人我们都可以标记成我们的黑名单，然后放到我们的黑名单的库，然后等这些人进来的时候，我们通过AI的判断，就能知道这个人可能是一个小偷。

第二个环节我们就是相当于体验选购的环节，在传统的行业里面什么，我们一般都是看它的热力图，现在AI这个可能就是说能更精细化一些，能做到更我各个区域，各个时间有多少人我可以进行对比，这样也可以帮助我们进行调整陈列。

在结算收银这块，我们可以加上我们一些互动的内容，我们可以在我们的收银台，加上一些比如说我们小米的平板，然后用户结算的时候，我们可以推一些就是说类似于线上商城的那种类似于加价购，你比如说你加一元或者是加多少钱可以，我可以送彩虹电池，我或者是说我可以送其他的一些东西，就能够增加一些跟用户互动的一些环节。

现在我们尝试前端通过我们的AI然后后端通过我们的BI，然后我们的AI与BI进行结合，就是说我前端判断出来你这个人是一个什么样的人，可能在我们这儿有过什么样的一个消费行为，消费行为可能是我BI后端在算，然后我再进行一些个性化的一些服务。

我们现在AI这一块已经在我们的几个样板店跑通我们的流程了，已经在做一些测试了。其实我们还可以借助AI来做一些更可能更有小米科技感的一些事，我们现在正在立的一个项目是就是说我前端会通过AI来识别不同的人或者不同时段的客流，然后我通过我们的其他的语音识别，我们的音箱或者是我们后端的BI，会基于与不同的人，进行不同的迎宾不同的服务。

可能所有这些东西可能站在我们老板的一个角度，他肯定要考虑这个成本的。我们目前的话有一部分是我们跟合作厂商一块在做，另外一部分可能就是说我们自己研的自研的一些东西，我们可能会借助于小米本身的一些产品，比如说我们的自有的摄像头，然后加上我们自有的一些算法，加上我们自己的一些音箱，这样的话我们的成本就会降下。我们也可以做一些商业化的一些大量铺开的东西。

现在我们新零售都讲用户，都讲服务，我最后想要说的这块也是小米之家也是一个特别注重体验，注重服务的一个线下场景业态。我们这个相当于你顾客在店里边购买完产品以后，我们马上会生成一个满意度的调查的问卷，用户可以针对于此次的一个购买，进行评价，评价会实时地反馈到我们的BI系统里边，我们的店长马上就会看到我们这一单成交的时候，用户对我这个小伙伴的一个满意的情况怎么样，我们就可以进行有针对性的改善，或者是有针对性的考核。