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pos機廠家急需轉型
前言
當算法開始驅動世界，企業數字化轉型成為必然趨勢，越來越多巨頭瞄準這片藍海。
近日，阿里動物園又添新丁——定位企業數智服務的瓴羊一躍而起，將阿里內部核心數字化能力整合輸出，形成對千行百業的DAAS服務(Data intelligence as a Service數據智能即服務)。瓴羊提出“Not SAAS，But DAAS”的口號，也帶火了DAAS概念。
歷經歲月波蕩，千行百業貫穿不變的都是商品和服務。實體零售業作為商品流通的終端，是經濟的晴雨表，曾一度在種種沖擊下走向衰落，如今依靠線上線下融合，價值再度回歸。
在疫情催化下，實體零售數字化升級也步入“Not SAAS，But DAAS”的深水區。而提起零售DAAS，不得不提一款由在業內深耕三十年的專家馬達教授打造、已經成熟落地的、真正稱得上是零售DAAS的新品牌——點三三。
點三三本是圍棋里一招有些爭議，略顯“雞肋”的招式，使用不當不僅會局限自身棋路，還會給對手留下可趁之機。
但在2016年，Alphago對弈金庭賢時卻頻繁使用“點三三”這招，通過人工智能“價值神經網絡”和“策略神經網絡”綜合“蒙特卡洛搜索樹的程序”，以高維建模和強大計算能力作為基礎，喚醒點三三強大的生命力，最終一戰封神。
前國防科技大學系統工程系副教授、結行科技首席數據科學家、點三三創始人馬達認為：“點三三取名的意義也在于此，在對實體零售行業的深刻洞察基礎上，擁有高維數據建模、數據挖掘和分析的技術，擺脫超市經營中對人的絕對依賴，讓數據驅動企業增長。”
01
“盲盒轉型”不是好轉型
在新舊世界的交叉點上，數字化轉型的背后迷霧重重。
麥肯錫在2016年調研統計，企業數字化轉型成功率僅20%。2021年，貝恩咨詢統計，受疫情影響，73%的受訪企業將數字化提上日程。但僅有4%的受訪企業圓滿完成或超越預期，其余皆是喜憂參半甚至轉型失敗。
尤其在實體零售行業，重金投入轉型失敗的案例并不鮮見，部分人因此怕“池水太深”持觀望態度。
馬達教授認為：“隔行如隔山，企業數字化轉型的思路大部分要么從眾，要么砸錢試錯，把實際運營中要不斷調整和檢驗的轉型方案變成了開盲盒。”
有的小企業斥資百萬買數字化軟件，有的大企業上來就做“一把手工程”，投資上億自建系統運維環境和技術團隊，轉型投入產出比低。技術部門與業務部門協同成本高，往往以轉型失敗“打落牙和血吞”收場。即使有進步也輕易被大環境變化和激烈的競爭抵消。
馬達教授認為，數字化轉型失敗的“鍋”不能都由企業自己背。好的外部支持，一定是先進理論與超市實際結合的，結果一定是可以量化的。如果技術手段和經營結果之間不能建立起橋梁，一頓折騰，最后結論是企業無能，這不是好的外部支持。
02
用30天的數據找出企業增長抓手
某國內知名連鎖超市創始人在與馬達教授初次接觸時，懷著謹慎的心情接待了他。
在聽完馬達教授介紹點三三產品后，對方出其不意的來了場“考試”，他遞給馬達教授一紙文檔說：“一個隱匿店，一個月的銷售數據，請說幾句有用的話。”
看不到現場，看不到完整數據，這不是難為人嗎？
不過，在馬達教授看來，一個月按天匯總的銷售數據，雖然不是一個理想樣本，但也包含了一個月內有銷售的商品的部分企業信息。
就像醫生依賴儀器，零售數據分析依賴模型。點三三中臺的模型就象醫學儀器，是一個經濟學，數學，統計科學、計算機科學和超市經營經驗的有機綜合體，包含了對數據中信息的解讀能力。
將數據對接給點三三，馬上檢測出有相當大比例的商品行為異常。
馬達教授用一個比喻來形容問題的嚴重性：超市有20％的骨干商品，在超市的經營中起到80％的作用。不幸的是，這20％的骨干商品由于沒有得到有效的監督，其中的33％處于“出工不出力”的非正常狀態。與其它數據完整的超市相對比，可以推斷，該客戶整個商品的缺品率應在12％以上，顯性和隱性缺貨加起來可能會更高。
這樣的判斷，不僅僅是數理統計上的判斷。盡管點三三在自動補貨、商品結構優化、促銷管理等方面積累了大量的模型和算法，是業內首個將導彈控制論、微觀經濟學、高等數學理論等引入超市經營，超越報表把操作指令直接對接到ERP軟件和實際操作中的產品。但判斷出異常只是第一步。實體零售中有大量的不確定性因素，天氣、促銷活動、社會環境、貨品陳列甚至店員的心情都可能影響銷售結果。
馬達教授說：“點三三之所以被稱為數字大腦，因為它能把銷售結果和行業規律、科學理論結合，動態實時調整參數，而不是輸入數字得到結果的公式化軟件。”
這也是控制論的精髓。就像一個人開車，即便只是保持直線行駛，但雙手握著方向盤也在實時持續的進行了無數次校正和微調。
而點三三與所有競品最大的不同就在于導彈控制論的應用，能夠千店千面的實時動態調整參數，即使同一家店在不同時間的算法都是不同的，這才是真正的數據智能。
馬達教授師承錢學森，畢業于國防科技大學系統工程系，畢業后留校任教，一直到創業前都在國防大學研究導彈控制論。讓一枚導彈精準的發射向目的地，需要在過程中不斷調整各項參數。
同理，數字化超市經營方案也需要在過程中不斷動態調整各項參數，才能保證結果最優。調整依據包括但不限于實體零售行業規律、超市ERP數據、數理科學、商圈數據、社會大數據等。
在初步診斷出問題后，點三三根據超市數據建模運算給出解決方案，對癥下藥，不斷動態調優各項參數，相當于讓企業找到增長的抓手。
當客戶的業務負責人拿出完整數據核驗檢測結果，結合實地考察，不禁對點三三的精準診斷拍案叫絕。按照點三三的方案執行，當月整體銷售額提升15%，此后一直與點三三保持合作。
03
“是零售DAAS，不是零售SAAS”
雖然點三三的品牌很年輕，事實上并非以新人之姿入場。
從1998年開始，馬達教授的團隊就為超市開發紅太陽POS系統；2005年，開始為零售企業做數字化轉型方案，得到了國家科技部最早的零售行業項目數據支持；2015年，引入神經網絡技術升級模型和算法，開始為零售企業做智能經營決策解決方案；2018年前馬達教授團隊已操盤2萬家以上實體店鋪完成數字化改造。
在2021年接受結行科技集團投資后，馬達教授將零售DAAS產品進行品牌升級起名點三三，結行科技遍布全國的幾千萬商家成為點三三現成的種子用戶。
目前點三三客戶量已逼進十萬家，積累下業內領先的實體零售案例和數據量。
在采訪中，馬達教授強調：“點三三是零售DAAS，不是零售SAAS。”他的這一觀點可以追溯到2000年。
當時馬達教授在與一位客戶溝通需求之后，看到來競標的都是SAAS服務商。大家輪番上臺介紹產品，客戶卻并不滿意。馬達教授意識到，SAAS產品可以在各個環節幫助企業提高數據和信息流轉的效率，但是并不能對經營數據進行挖掘和分析，診斷和判斷出企業決策上的弱點和企業經營指標的異常，這往往才是零售行業乃至所有企業真正的需求痛點。
因此在2000年時，馬達教授就提出了數據智能和輔助決策才是未來的發展方向，這就是DAAS產品的雛形——數據智能成為產品和服務本身。
在為零售行業客戶做軟件定制開發的時候，馬達教授得到大量一手零售數據，這些大數據反復喂養自研的人工智能算法模型，再與他的導彈控制論研究結合，能夠挖掘出更多深埋的實體零售行業規律，應用到企業經營后，得到正反饋就形成閉環，逐漸打磨出今天被稱為“做導彈的幫你賣茶葉蛋”的零售DAAS產品點三三。
隨著實體零售行業生存日益嚴酷，客戶早已不再滿足于單純的數字化工具，也沒有耐心提前布局，而是希望投入后馬上看到實實在在的增長；需要的不再是一個干活的乙方技術團隊，而是一個能提供整體解決方案陪跑的良師益友；以前只要技術強就能一招鮮吃遍天，如今要在此基礎上對行業規律有深入的了解和產業鏈成功實踐積累。而不是把業務與技術協同的難題留給企業，任其掉進“高投入低產出”的數字化陷阱。
“如果數字化不能為企業帶來增長，甚至成為負擔，數字化就是企業的新問題。”馬達教授說。也因此點三三是業內唯一先使用后付費、按效果付費的數字化服務商，幫助企業一邊造血一邊成長。
04
幫你自動補貨 讓鮮食降損不再難
以點三三服務某國內頭部連鎖超市為例，客戶是國內排名前三的知名連鎖便利店品牌，門店遍布全國各省市，總數超過2萬家。銷售商品種類繁多，總部SKU數在5000個左右，門店SKU數平均2000左右。
其中，短保商品鮮食SKU雖然只有300個~500個左右，但最容易產生過期報損。行業目前普遍的解決方案是“誰要貨誰負責”，因此門店要貨趨于保守。據點三三測算后統計，保守策略要貨會壓抑近一半銷量。
尤其對于客戶這種大型連鎖超市，短保食品過期報損如果由門店承擔，會降低門店的要貨積極性，如果由總部承擔，又會造成大量損耗。而鮮食品類如果經常缺貨，整體營業額、毛利率、用戶粘性等關鍵業務數據會出現明顯下滑。
客戶曾經采用過多種方式試圖來解決烘焙商品的配送問題：由計算機設上下限控制；派送貨司機在現場和門店一起下計劃等等，問題都沒有解決。
點三三在業內首創鮮食自動補貨模型，首先點三三專家調研走訪客戶全部門店，與一線員工進行深入業務交流，包括店員和采購人員，了解鮮食補貨的真實場景中面臨的問題和訂貨時的考量因素，結合系統數據進行問題分析和影響因子的數據化處理。
其次，點三三把鮮食分為季節性商品和非季節性商品，在穩定銷售階段和出清階段分別給出不同的數據驅動的鮮品配送智能化解決方案。
通過分析店鋪經營各項數據、所在商圈數據、供應商數據、行業數據、所在地社會大數據等，快速清洗數據，梳理數據間的關聯，建立起完整的“數據清洗-系統工程建模-模型訓練-結果輸出-誤差監控-參數修正-結果輸出-參數修正”的AI迭代流程，自動部署門店經營任務，每日對接新數據，實現對未來4-6天的預測輸出，合理規劃管理鮮食供應鏈，指導門店配貨和資源分配以及日常經營。
點三三零售數字大腦具有自優化能力，系統基于決策論和導彈控制論，根據經營反饋不斷修正AI算法和參數，并建立經營異常預警機制，及時提醒店員將滯銷產品進行打折處理或汰換。點三三還具有自適應能力，在商圈環境變化時，點三三自適應系統能夠捕捉到市場的變化，自動進行跟蹤調整。
點三三先選擇客戶20家門店對零售數字大腦進行兩周的試點測試，最終在三種測試鮮食上，兩周的預測準確率提升7%，銷售額提升15%。不僅降低鮮食的損耗和報廢，也保持鮮食的最佳賞味期限。
后續擴展到全國門店以及每個門店的全部鮮食品類，始終保持在10%以上的整體盈利提升，為企業帶來年均數百萬的經濟效益。
05
有回報轉型才可持續
任何轉型本質都是人思維方式的轉型。曾有企業多次邀請馬達教授去做顧問，計劃每年投資上千萬成立開發團隊，做數字化轉型的“一把手工程”，都被馬達教授否定了。
馬達教授說：“企業數字化轉型全部自己做開發，建環境、部署硬件、請人來開發，成本非常高昂，很多企業好不容易做起來了，最后發現沒效果。點三三希望提供輕轉型模式。客戶用了有回報，就會長期用，不需要上來搞一個大工程。”
點三三的“輕轉型模式”即，客戶不需要開發投入，數據存儲和系統維護，這些都可以通過購買第三方服務實現。
就好像用戶不需要家家戶戶自建發電站，而是引電入戶后，安裝各種開關和電源，就可以直接享受有電的便利生活。點三三負責算法系統的研發和維護，各家企業接入點三三的系統，點三三首先為其提供千店千面的診斷報告，找出企業各維度的數據異常和原因分析，并將問題量化。
例如缺貨損失有10%，用點三三后把缺貨損失降到1%，客戶看到效果繼續使用形成閉環。
點三三給客戶的回報不僅僅是短期的效果(ROI)而是更加明確，并且可衡量、可管理、可提升的用戶全生命周期價值(CLV)。
點三三數字大腦能夠根據門店數據和商圈數據、行業數據生成單店最佳盈利模型，通過對目標客戶數據的分析，發現規律，建立模型，并結合等同衛星定系統的算力推算匹配出精準指令。結合算法引擎為不同品類的商品流通生命周期進行智能化管理，提升新品引進、舊品淘汰的準確性和合理性，讓數據的力量深度釋放，轉化為直觀的業績增長。
馬達教授說：“零售行業未來一定是智能經營時代。點位量的粗放式經營已經結束，未來的行業賽道一定是通過技術創新，實現精細化、智能化經營。而在智能化經營方面，點三三已垂直深耕多年，積累了足夠的案例和算法模型。構建了足夠強的技術護城河，擁有核心優勢。”
隨著智慧零售時代的來臨，“人、貨、場”三要素數智化愈加融合，零售企業不斷向DTC(Direct To Customer直連消費者)模式轉型，行業從“買賣關系”轉向“服務關系”，用數據做好服務、驅動增長也是后疫情時代零售企業的核心能力。
零售DAAS并不遙遠，它就是現在。
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