多点Dmall韩笑跃:零售效率突破点在商业AI
编者按：本文来自微信公众号“多点零售联合云”（ID:Dmall-lhy），作者：多点零售联合云，36氪经授权发布。
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。
“2021世界人工智能大会”在上海开幕，7月9日，《商业AI加速零售行业数字化转型》圆桌会议在此间举行，会议由清华人工智能研究院-南京清湛人工智能研究院执行院长杨磊博士主持，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、多点DMALL副总裁韩笑跃、上海纽约大学教授廖明博士受邀出席会议，畅谈商业AI在零售业的应用及前景。
廖明博士指出，AI不光是算法，是人和机器更好的配合，才能产生最大的价值。
韩笑跃认为，零售业、流通业发展到现在，效率如何进一步提高，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。
