1号店张高峰：如何利用大数据抢占电商市场的高地？

计算机革命带来了数据存储技术的发展，无疑大大促进了大数据的进步。互联网的发展让数据共享，而移动互联网、物联网的发展，使得数据产生积累，渐渐的大数据迎来了爆发的时代，很多企业却因为跟不上大数据潮流被市场远远的落在后面。

零售行业是大数据积累的天然大池，利用好大数据改革零售模式，是决定传统零售行业能否走得远的关键。近日，1号店副总裁张高峰走入黑马课堂，分享大数据下的零售创新与1号店的实践。

在零售行业大数据营销有着丰富经验，在加入1号店之前，张高峰领导了阿里巴巴大数据BI工作4年多时间。

供应链的大数据优化

1号店作为网上超市，解决的是人们逛超市的需求，将超市场景搬到线上。1号店的自营产品销售，需要对运营的各个环节进行精准管控优化，利用大数据优化自己的整个供应链系统。

在1号店20万平米的仓库中，放着不计其数的商品，在消费者需要时要迅速挑出送到消费者手中。在O2O大潮中，大家越来越重视线上和线下系统打通，于是京东和永辉超市结合，阿里和苏宁联姻，巨头们都在进行线上线下资源的整合，打通整个供应链系统。

1号店构建了三层数据架构体系，第一层是数据抽取层，将搜集的数据整合起来；第二层是数据建设，解决数据如何放和怎么用的问题；第三层是整个数据的应用层。

传统企业每天都要看报表，报表的滞后性显然已经不适合大数据时代。大数据下，我们需要实时的产品数据，基于数据企业可以作出精准决策。在商品采购环节，传统企业是基于经验的，而大数据时代则是基于对数据的精准分析。

我们整个仓库体系是行业中科技含量最高的。几万平米的仓库为了单独一个客户跑一圈是不现实的。所以，我们会做订单累积，也叫订单池，订单池的概念是这一秒钟你在下单，别人也在下单，1号店峰值一秒钟下单量可以做到上万单。我们会把相似的订单聚成一个波次，做成订单聚类，让工人去分捡，并设计路径优化，也可以理解为供应链优化，进行沿途分拣。

对于1号店供应链的优化，我们做了一个小创新，叫“托盘共用”项目，一个叉车把整个托盘的东西托起来，直接放到货架上，有一部分的托盘做周转，这是一个很小的改进。

但这个改进，帮助我们在搬货、卸货和上货环节，有了30%的改进空间。中国物流协会得知我们采用此方法，他们也想推动全行业使用统一的托盘，整个行业的物流效率就会大幅度提升。在供应链环节，任何一个小小的改进，都会促进未来整个供应链效率的提升。

大数据下的精准营销

大数据时代的精准营销可以到达个人消费的每个细节。有这样一个故事，塔吉特的父亲，某一天在家里收到了一个宣传单，卖的是母婴用品，这个父亲就非常恼火，拿着宣传单跑去大闹，说我女儿才16岁，为什么你要给我们家送母婴用品的广告，难道我女儿怀孕了吗？咆哮一通，回去之后，过了一星期，他回到塔吉特去道歉了，他说没有想到我女儿真的怀孕了，你们竟然给她送这个东西。这个故事的背后，就是因为大数据的力量。

除此之外，我们可以给用户加上千个标签，做数据挖掘的模型，去判断客户到底喜欢团购还是喜欢进口食品，这只是一个长期性的标签，一个用户的标签会有很多：一种是长期标签：客户的个性特征，对于客户的总结性表述是基于数据做出来的。另一种是短期标签：如你上一秒钟看了什么。当你进入1号店的界面，我会给你做推荐，且场景是多元化的，这些所有的基础都是大数据。

大数据的应用有很多，2012年年底亚马逊申请了一个专利，叫“预期递送”。亚马逊算了一个指标叫“购买意愿”，用户在亚马逊上逛，用户看过的每一个商品，都会为其打一个分数即购买指数。

有些商品会出现短缺的状况，如果你逛的时候，停留时间和购买意愿特别强烈，等到这个东西一进仓库，也许就会给你推送一条信息，说你最关注的某一条商品今天已经到了仓库。之后就开始给你打包，送到离你家最近的配送点。回家看到一个消息说，亚马逊这个东西已经到站了。然后你一下单，快递就到门口了，这个叫预期递送。这背后是大数据，除了这个购买意愿指数，还会有一个购买时间指数。

消费者来到网站浏览和购买的数据都会被积累，并基于用户购买推荐相关产品，增加成单率。

如果客户在浏览iPhone6 Plus，你可以同时向他推荐华为 mate 7，因为他们是主要竞争对手。而一旦顾客已经购买 iPhone6 Plus，向他推荐别的手机已经没有意义，这个时候手机配件广告的弹出，才是更好的选择。这些都是基于大数据分析的精准投放，与传统商场品类固定摆放不一样，大数据可以根据顾客的实时购买行为，精确推荐产品。在这个概念中，所有环节都是数据驱动的。

1号店所有决策与创新几乎都是基于数据的，数据分析发现，大家工作日的购买会多于休息日。大家网上买东西不知道是不是也是这么一个状况，工作日买的会多于休息日。女孩周三网购是一个高峰期，大家工作很累了会通过网购发泄一下，周末一般都会陪家人和孩子，在外面做社会活动或娱乐，网购就会下降。

阿里之所以选择“双十一”，是因为北方在每年的11月中旬的第一个周日开始供暖，意味着天气变得很冷，在这之前很多人都会去置办冬季的衣服。

淘宝为什么不在夏季促销？因为夏季卖的T恤也就几十块钱，而冬季羽绒服可以售价好几百，在做双十一的时候，这些东西很容易炒上去，淘宝目前40%-50%的生意来自服装。

这里面我讲的是销售规律，把这个规律数据化每一个品类，品类可以进一步下到单品。大数据下是不能按照常规思路做商品的。

依托数据的运营决策

1号店依据这些数据去优化库存管理，可以将库存周转率做到20天。而像沃尔玛、家乐福这些传统企业的库存周转率基本要60天，之所以做到20天，是因为我们的库存进货以及库存处理都是依据大数据决策的。20天和60天的差异，同样是1亿的商品库存，转三圈盈利就是3倍，直接决定了公司盈利能力和水平。

所有商品销售、预测如果都可以量化，我们去优化库存，同时我们的进货也变得更为可控。

1号店有一个自动PO模型，我们的概念是自动下订单给供应商，根据数据驱动自动订单。在我们公司内部有监控室，数据可以以毫秒级的速度往前波动，前一秒发生的事情，下一秒会在公司的交易曲线当中体现，这就是实施决策。

实时数据已经成为日常决策一个很重要的环节，而且我们会把数据能力开放给供应商。传统做市场对数据的评判方法，在大数据时代很多是可以进一步量化的。基于互联网或大数据为基础的营销概念，可以计算这个广告所带来的流量，流量到了网站之后的转化率，转化之后营收、毛利、整个环节的投资回报可以算出来。

数据的价值不仅对企业本身，也是对合作伙伴来说是好的工具。

例如1号店可以告诉宝洁，海飞丝的销售增速在所有洗发水品牌中排行第几，增速是正是负。

阿里内部的数据开放团队数据魔方，可以基于大数据分析为淘宝商家给出各种推荐意见，包括行业店铺排名、热卖单品排名、用户搜索特征、潜在用户等，所有数据整合在一起。数据魔方团队200多人，每年为阿里巴巴集团创收20个亿。这还不是阿里数据开放服务收入的全部，阿里数据开放成一个API结构给第三方进一步开发更多价值。

大数据的时代带来整个行业的颠覆，从企业内部的大数据运营到针对客户的精准营销，大数据正在改变商业模式的方方面面。大数据已经不是前两年飘在空中的概念，而是实实在在能够为企业带来效率和创收的最佳工具。

via：黑马学院  （整理/蔡鎏）