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07/25/2023

迭变的数字零售和不变的命题思考

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Nint任拓小助手

*以下文章来源于第一财经公众号 

站在“迭变•全域增长清晰可见” 2023年首届全域数字零售生态大会聚光灯下,苏迭分享的内容核心围绕着商业如何因技术发展而改变,“数智化2.0时代 ,以众人之薪火,予世界以自由”获得了热烈的掌声。

作为Nint任拓集团CEO、任拓大数据研究院院长,苏迭是数字零售行业的老兵,他分享的“数据,让世界自由”是自创业以来不曾变化的初心和目标。

 

一、数智时代的大模型机遇


在苏迭的个人经历里,信息化、互联网、数据化和现在的数智化构成了他重要的人生节点。

大学毕业时,苏迭和其他毕业生一样,最想进的是IBM、SAP这样的公司,它们以ERP等系统闻名,在90年代是信息化的弄潮儿,也意味着丰厚的物质回报,“当时每一次的客制化项目都很重,小一点的项目几百万,大一点的甚至上亿”。

等到了互联网+时代,苏迭已在日本工作,领导技术团队负责研发工作。那时标准化的云端系统SaaS开始取代客制化的大系统,“任何企业只要订购就能马上使用,按月付费”,但标准化的SaaS系统并不能满足客制化的需求。

从2006年到2009年,苏迭和他最初的团队尝试了30多个新业务,最后成功的是电商相关的分析。“对于任何企业来讲,有一个永恒的矛盾。如果你想要提高用户的满意度,就需要客制化。如果你想提高公司的利润率,就要标准化。”苏迭说。随着DaaS(数据即服务)的出现,这一矛盾得到了部分解决,可以使用业务流中具体的数据去做客制化的标准化,但弱点是“系统中的规则,基本都是人来制定的,人的限制就是系统的限制”。

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什么样的方式真正能带来商业上的突破?现在苏迭找到了解缚商业的钥匙,就是当下数智化时代的Maas,模型即服务。“大模型出来之后,就相当于一个孩子小学、初中、高中毕业,在这个基础上,再加入一些行业的数据,就可以去建模了,这意味着需要建模的数据量可以降得比较低。”他说。

这并非技术的信徒单纯想要发挥新技术的潜力,苏迭希望既有中模型各行各业的数据,又可以跟品牌商形成互动,更好地精调小模型,打造商业的闭环,“通过标签、建模要在策略端告诉品牌商怎么样的内容比较好,可以基于什么样的标签去生成内容”。通过应用小模型,品牌商可以在主流电商平台、小红书上做商品侧品类投放的判断,并在内容侧找到最合适的内容标签,以此形成闭环。

机会来了,他做好准备了吗?

 

二、新投入和老命题

在Nint任拓举办的首届全域数字零售生态大会上,公司发布了两款基于行业中模型的新品「属性通」和「风向标」,一个是协助品牌选品,可以帮助品牌打通社交趋势和电商趋势,以矩阵式呈现在社交领域上的热门属性和销售领域上快速增长的属性;另一个是通过内容榜单评估体系,提供 “热·新·多·快”维度的标签,帮助商家生成脚本级的内容,提升互动和种草ROI。

“我们从2009年开始关注主流电商平台的数据,7年前我们开始帮助品牌商做客制化内容,这期间积累了大量的数据。”苏迭对积累的数据和结构化颇有信心,行业模型的训练得益于Nint任拓早期同品牌商开展合作时就完成的数据积累和结构化清洗,其应用体现在服务品牌商选品和完成转化。他看到的是选品之外,还要帮助品牌商站上内容风口,这才是流量红利最好的呈现方式。

这在帮助一家大健康客户研究不同人群内容的定制上已经在发挥作用了。Nint任拓集团营业本部VP梁婷婷以对大健康行业内容的结构化分析帮助客户建立可进行转化的内容矩阵为例,提到Nint任拓基于人设、场景、痛点、功效、成分、转化帮客户筛选出不同的标签组合进行优化和排名,以前10的标签组合做成脚本提供给达人传播分发。成果验证了针对不同人群定制不同的内容标签组合——相对实验组提升了60%,达到了1.6倍的人群渗透率。这意味着行业中模型的应用能够在一定程度上控制营销当中的不确定性。

对公司而言,这是新的投入。行业大模型的落地推动苏迭增加了三块费用:GPU的算力费用、现有数据为了适应大模型训练重新标注的费用还有研究算法的人才费用。这些成本对Nint来讲是可以负担的,因为依托国内大模型,且算法相对成熟,苏迭认为颇为关键的是用现有数据集测试出在哪个大模型上建立行业中模型最为合适。

Nint任拓新闻资讯 - 迭变的数字零售和不变的命题思考_1

 
“今后进化的速度会更快,对于我们公司来讲,希望品牌商在内容生成上找到更多合作伙伴可以跟我们更好地共创。”苏迭对未来充满了憧憬,以后从内容里寻找规律,在数据分类和科学清洗之后把内容“投喂”给模型产生可落地的应用或者给品牌方提供购买更多的数据集都是不错的商业选项。

无论是技术应用的“领跑者”还是偏保守的“跟进者”都是Nint任拓想要在未来锁定的客户。“领跑者”是能帮助Nint任拓把模型跑通的人,未来有标准化的空间,完成的是知识的沉淀,而“跟进者”是Nint任拓未来的利润来源,可以做到的是流程的改进。

但苏迭不是一个唯技术论的人,他同时也在关注人工智能对人潜移默化的影响:虽然大模型能让品牌商做出正确的选品策略和判断,但是追热点式的内容生成一旦趋同,人类的创造力又该如何体现?

他觉得这就就像生物进化的关键是基因变异一样,追求正确性就不容易犯错,还是希望大家先在正确的道路上,然后再去寻求新的可能。“就像基因突变一样,突变很多是错误,但有时进化就是依靠基因的变异。未来要相信人的进化能力。”

苏迭看来,未来是碳基生物和硅基生物的协同进化,而且不仅限于商业。“你不想知道咱们人是怎么来的,要往什么地方去吗?”
 


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