吴承峰
瑞易信息技术(上海)有限公司(以下简称RSi)营销总经理，负责瑞易中国区的营销和业务拓展。拥有清华大学理科学士学位及中欧国际工商学院的EMBA学位，在零售管理、供应链管理、商业数据分析等领域拥有多年工作经验，帮助瑞易在中国市场取得领先地位。还曾担任VeriSign（威瑞信）销售顾问、渠道经理和北亚区销售总监，帮助VeriSign 在北亚区实现从零到数千万美元的增长。
记者：零售数据中蕴含着哪些价值？
吴承峰：在谈零售数据蕴含的价值前，首先要对数据的来源做个区分。零售数据主要有三个方面的来源：一是来自于零售商，例如其终端销售量、销售价格、运营数据、进销存记录等；二是来自供应商的数据，如运营商的内部主数据及全渠道的数据；三是来自消费者的数据，如消费行为、购物篮等的分析。消费者数据对于线下零售商来说一般较难收集，不过，电商很擅长收集消费者数据。目前也有不少线下零售商采用让消费者扫描购物小票的方法，上传收集信息。真正的大数据集成了这三方面的数据来源。除上述方面外，还有如天气等客观自然因素，会影响销量，但具体的影响程度较难统计，这就有赖于大数据平台来做到。目前，RSi、尼尔森等的数据，可将天气、人口等随时可能发生、无法人为改变的数据涵盖在大数据系统中。可以说，所谓的零售数据其实是一个很广的概念。
相应地，零售数据的价值主要有两方面。首先，数据的价值很大程度上在于优化了供应链。这其中零售商应该是最大的受益者。但现实情况是，零售商的数据量很大，但很少有零售商能将这些数据真正用起来，举例来说，库存不准确对于零售商来说是很普遍的现象。RSi可以根据以往数据的连续变化找出库存不准确的根本原因和虚库存，从而更好地预测未来，这种预测中会排除既往数据中包含的如团购等活动因素对未来预测数据的人为拉高，同时排除既往如缺货等情况导致的未来预测数据量的偏低。在预测单品门店销量的同时，还会考虑同类型的其他门店，提高预测范围及价值。更好地挖掘供应商的数据，为零售商优化供应链，最主要的目标就是降低库存天数，提高货架有货率，从而降低成本，更好地服务于消费者。对于零售商来说，这其中有5～10%降低成本、提升销售的机会。
其次，利于实现精准营销和指导相关产品的研发。线下零售商在与线上电商平台的竞争中，处于劣势地位，是因为依托互联网建立的电商太了解消费者了。线下零售商也可以做到对消费者及消费习惯一定程度的了解和把握，例如可以实行会员制，或者通过微信扫码，可以让零售商准确了解到商品实际购买人群，同时了解到购物者的关联购物等数据，这就是利用了大数据平台的力量。会员数据还可以帮助线下零售商实现购物者的用户画像，进行购物篮分析，实现精准营销，甚至会员在流失之前发消息提醒并做尽可能的挽回。对于品牌商来说，可以根据会员及扫码等数据分析商品售卖给了哪些人群，并被哪些人群实际消费，这将会成为调整产品研发和营销方向的重要依据。
记者：请分析零售数据的充分利用对我国供给侧结构性改革的重要意义。
吴承峰：数据挖掘和共享，其中一个重要作用就在于能够优化供应链，也就是将供应链环节完全打通。我认为这也是数据挖掘对于零售业供给侧结构性改革最重要的意义。如今年的快消品行业，上海虽然已经入夏，但一直保持春天的温度，导致大量的春装脱销，夏装滞销，这就造成大量库存积压和企业很大的损失。追其原因就在于用户需求到达供应方经历了太长周期。如果能将供应链环节完全打通，用户需求能够非常及时地抵达生产环节，企业就可以做弹性订货，如只订货30%，剩下的70%交由市场决定。RSi能做的就是提供一个全渠道的数据平台，将电商、卖场、商超的数据都集成在一起，同时利用专业而强大的计算模板算法和工具，更精准地进行销售生产预测。
又如有消费数据显示，60、70、80年代出生的人群多数以价格选择商品，而90、00后则是看品质选择购物，对价格敏感度很低。而当前90、00后已成为消费主体中最重要的构成部分，在供给侧方面就更应该关注品质生产，调整生产结构，减少无效和低端供给,扩大有效和中高端供给。
记者：我国目前强调供给侧结构性改革，强调供给结构对需求变化的适应性和灵活性，这与ECR“高效消费者响应”的理念异曲同工。请您说说如何让数据最终服务于消费者。
吴承峰：RSi的宗旨就是让数据更好地服务于零供双方，最终还是要服务于消费者。零供双方对数据充分利用会使得成本降低，供应链效率提升，同时还会针对消费者发出针对性的营销，这将会直接映射到消费者端，优化用户体验。RSi的客户主要是零售商和供应商，零售商寻求第三方帮助最大的诉求主要表现在：一是销售预测，提高销量；二是降低库存，提高货架有货率。RSi会从历史数据中找到机会，让零供双方一起采取行动，特别是让零售商采取行动，从而帮助品牌商提高货架有货率，降低库存天数。供应商或者品牌商则需要做出更适合消费者的商品。可以说，零供双方的需求来源于消费者，又将最终反馈服务到消费者。
记者：条码在零售数据获取采集过程中起到了怎样的作用？
吴承峰：商品条码首先承载的是标识的作用，这对于商超卖场来说非常重要。同时，由于商品条码可以做到唯一地标识商品，因而还可以起到追踪溯源的功能。
二维码可以承载更多信息，可以供消费者扫描，如果二维码被设计印刷在商品包装内，只有使用者才可以扫描该二维码，可以了解到哪些人群才是其真正的消费者。这对品牌商来说非常有价值，据此数据可对其需求、行为心理特征等做相应研究，以设计更精准的广告和营销策略，对该产品的升级也具有非常好的指导意义。
记者：对于快消品行业的品牌商和零售商来说，把握物流、零售终端等海量数据中潜在增加销售机会的关键点是什么？
吴承峰：目前中国零售业再也不是跑马圈地的时代了，零售增长数据放缓。零供双方为提高运行效率，建立竞争优势有各种利用数据的需求，利用大数据增加销量可量化的几率在10%左右。
对于线下零售商或品牌商来说，把握物流、零售终端等海量数据中潜在增加销售机会的关键点主要是保持开放的心态，与行业的专家合作。如沃尔玛、华润万家等零售商，虽然自身有着强大的数据系统，但同时也承认某些方面的算法不如RSi精准，愿意以开放式的姿态，跟像RSi这样的专业第三方做数据协同，以更好利用零售链条上的数据，优化供应链。同时，跟线上的零售商学习利用数据的知识和能力。对于品牌商来说，大部分品牌商没有一个全渠道的数据系统，他们首先要建立或依托一个基础的大数据平台，这将是更进一步进行数据挖掘利用的前提和基础。
记者：请介绍RSi在促进快消品行业零供协同优化方面的努力及成果，及下一步的战略侧重。
吴承峰：RSi于2012年下半年开始真正开拓国内市场，在促进快消品行业零供协同优化方面的发展主要分为三个阶段：第一阶段，RSi提供简单的大数据平台，平台可供品牌商跨渠道整合数据，方便查看各渠道数据表现；第二阶段，RSi开始提供更多的增值服务，如RSi可以根据数据进行精准促销或非促销预测，发现零售卖场执行异常的问题，如货架缺货、虚库存、关码的风险等当前门店问题，并为其提供相应方案；第三个阶段，基于RSi专业算法下的零供协同方案执行，零售商执行RSi发出的警报和报表，会同时提高供应商的货架有货率，降低库存。
未来, RSi还将继续巩固和深化目前战略零售商的合作；扩大零供协同范围，与更多的线下零售商形成协同；同时，加大跟电商的合作。让RSi的专业分析，可以服务于电商的销量预测和相关商品定价。
