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AI接入adidas订货会,机器订单革新买手体验

发布时间:2018-04-09  阅读数:5774

2017年adidas登顶中国体育用品市场份额第一。2018世界杯开赛在即,已成大象的adidas欲求更敏捷的反应速度。贯信协力下的中台变革围绕新商品战略,从订货会入手,结合贯信最新研发的基于AI算法的机器订单模型,实现更为精准高效的单店买货策略。

新商品——与市场需求吻合的商品计划

新零售模式下,消费者在消费过程中的搜索阻力(如信息不对称)和购物阻 力(如门店数量)急剧下降,消费场景也丰富化,因此竞争策略要强调“用户为王”,比如用户基数、粘性、流量、互动和体验等,这样才能把握并转化消费者,提高销售。

新商品战略将成为连接新零售前后台的重要枢纽。借此,解决商品的宽度和深度问题才能够更好地优化零售门店体验和改善供应链等服务能力。

新商品是什么?
消费市场上很多都是以品牌的角度出发的商品计划,其目的主要围绕着品牌盈利。然而,以财务指标为核心的战略已经无法在今天实现卓越。

贯信定义的新商品,以消费体验为核心,从消费者画像出发,对消费者体验场景分解,建立面向消费场景的商品特征,通过消费体验细节分析(空间展开)和消费体验过程分析(时间展开),将体验数字化为新的商品属性和店铺属性,并建立新的主数据,然后结合人工智能为基础的机器学习算法,重新分解到线上线下的互动节点(订货、补货、调拨),通过对体验信息的收集、匹配、学习、测量,进而实现针对体验的改善。

北京三里屯阿迪达斯

阿迪达斯的新商品,通过数据挖掘和机器学习实现千店千面的订货,进一步让零售过程数据化,不同的商品数据自动根据历史情况和数据标签进行分类。覆盖零售和消费全过程的信息采集和数据转化,从而实现快速及时的订货补货。


新技术——与智能算法的结合


当品牌门店数量突破一定量时,单凭人力很难掌握那些门店背后存在的复杂需求。

新商品战略所提倡的千店千面并不是一句口号,而是可以通过技术的升级去实现。通过更多的机器服务更多的门店,通过引入机器学习算法来实现订单的生成。在节省人工的同时,还原更多单店单款特征。最终实现用最少的人力去管理最多的门店。

贯信从期货订货入手,帮助阿迪达斯去实现“立新”的目标。

朱叶峰,贯信技术总监和创始人

日前,贯信与adidas在adidas中国总部召开了项目启动会议。贯信技术总监朱叶峰在会议中指出:

品牌经营可以分为前中后三台,在前台我们有新零售的方案,解决了线上线下的融合,在后台,我们有工业4.0 柔性供应链的方案,完成了生产的快速反应。我们这个项目是面向中台的,中台的核心是新商品的变革,这是以提升消费体验为导向的商品战略的一部分,我们正在从传统的商品运营,转向用户体验运营,这是我们接下来在项目中努力完善的部分。

我们将使用机器学习和弹性云等最新技术,让买手、渠道伙伴更加便利的订货,订好订准,提升订货效率和准确度的目的,是为了实现消费体验的升级。贯信专注于新商品的方案提供,我们将融合我们的多年技术于项目执行中。

项目启动会议

通过和技术强大的团队合作,阿迪达斯希望在2020年前实现,商品管理的智能化。通过一个商品管理部,同时管理旗下上万家门店的商品运营。通过对市场数据的深度学习所生成的机器订单,提高门店销售和市场的契合度,提高门店日常销售额。


新战略——加强与消费者之间的联系


阿迪达斯认识到“资源开放”的重要性。阿迪达斯希望通过加强与消费者的联系,鼓励他们参与到阿迪达斯如何创意、设计和展示产品的过程中,夯实这一战略性重要领域。

为进一步落实这一战略,阿迪达斯将会与消费者、运动员、零售商和合作伙伴加强互动,以寻求他们的真知灼见并发挥其潜力。

“就凭创意”线下活动

对阿迪达斯而言,与消费者建立紧密联系至关重要,因此也将倾注更多精力来搭建全渠道模式。 随着越来越多的消费者通过平板电脑、手机、座机和社交媒体进行购物,我们的目标是:无论消费者选择在哪里或以何种方式进行购买,我们都能保证阿迪达斯的产品触手可及。

2018 春季全新鞋款:Deerupt

大中华区的市场购买力异常的强大,但是如何推出更多市场需要的商品,这需要品牌和技术团队的努力,通过优秀的算法生成的机器订单未来一定会为阿迪达斯带来更高的销售业绩。

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