蒐集收據、退貨和會員卡數據,H&M用人工智慧來決定每家門市賣什麼

2018.05.10 by
愛范兒 ifanr
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Vytautas Kielaitis via Shutterstock
以瑞典斯德哥爾摩Östermalm社區附近的一家門市為例,透過數據分析,H&M砍掉該門市四成的原有商品,加入餐具區、鮮花小舖跟高單價商品,該門市銷量大幅提升。

業績沒起色,逼得H&M用起了人工智慧,希望借助大數據的力量力挽狂瀾。

與大多數零售商類似,H&M一直也是依靠設計師的直覺和判斷來確定消費者想買什麼樣款式的衣服,但現在情況有了變化,它開始打破其長期以來在各地商店保留同樣庫存的做法,取而代之的是利用演算法為每家門市制定不同的銷售計劃。

《華爾街日報》透露,H&M已經運用了商店的收據、退貨和會員卡數據,更好地調節供需,同時還能達到降低促銷幅度的目的。因此,一些商店已經開始售賣更多的時尚款式,減少基礎款T恤和緊身褲的進貨。

報導舉了位於瑞典斯德哥爾摩Östermalm社區附近的一家門市作為例子,這家店過去售賣的商品一直以男、女性和兒童的基本款為主,這些是管理人員認為當地消費者所需要的產品,但透過更細緻的購買和退貨數據分析,公司發現該店的大部分消費者都是女性,像色彩柔和的春季裙裝和價格較高的時尚單品銷量反而不錯。

於是去年年底,H&M砍掉了該店40%的原有產品,尤其是男裝類,增設了餐具區、咖啡廳和鮮花售賣亭,在6美元的T恤和12美元的短褲旁,也擺上了118美元的皮包、107美元的羊絨衫等更高檔的服裝,更符合這個以中產階級人群為主的社區的消費水平和需求。

H&M表示如今該門市的銷量已經有大幅提高,但拒絕提供具體數據。

H&M甚至還分析了大量社交網路、搜索引擎的數據,以提前3-8個月了解流行趨勢,以往這都是由設計師們決定的。

就連產品的定價,也離不開演算法的幫助。H&M將貨幣波動、原材料成本等因素都考慮在內,用演算法來保證商品在到店時就能有正確的定價。

H&M已經連續10季出現同店銷售下滑的情況,還有40億美元的庫存亟待清理,但線下零售成長受阻,也不是H&M一家面臨的難題,網購的增加導致線下門市顧客流失,是困擾整個零售業的共同難題,H&M的競爭對手們也在想辦法吸引顧客的注意力。

Zara給一些門市配備了機器人,方便顧客在線上下單後,到店內取貨;Gap 則藉助Google分析和市場調研數據來監控消費者偏好。然而,像H&M這樣利用粒度數據挖掘,因地制宜配置店內商品的做法,在零售業中還尚未有過先例。

考慮到H&M的規模,如何將這一做法推廣到每一家門市,卻是個艱鉅的任務,因為H&M在全球的門市多達4,000家,是Zara的兩倍,Gap的三倍以上。

況且,演算法也不一定就比人可靠。去年年底,由於沒有把聖誕節的因素計算在內,數據分析的結果建議H&M應該在1月份推出馴鹿印花毛衣。

所以H&M也強調,公司並不是想用人工智慧來取代通常為商品作決策的主管們,而是為他們作出決定提供更好的工具。

不過,也有專業人士指出,根據不同地區不同人群的喜好設計商店,這事梅西百貨在30年前就做過了,只不過當時用的是人力,「結果現在人們只會想到用AI來完成,真是可笑。」

本文授權轉載自:愛范兒

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