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H&M用大数据和AI来“拯救”销量下滑

随着数字时代下在线购物风潮的兴起,实体店客流量减少已经成为困扰零售店铺的头号难题。而在COVID-19与社交隔离政策的双重打压中,整个零售行业进一步遭受毁灭性打击。以知名快消服装品牌H&M为例,由于过去三年之内门店销量有限,该公司股价下跌达56%。

为此,H&M公司计划调整自身利用信息技术改善业务表现的方式。他们的目标是通过人工智能与大数据再次赢得客户青睐。至于具体策略,他们希望通过大数据规划不同门店内销售的服饰品类,而不再向全球范围内的所有门店提供完全相同的商品供应。

H&M的业务战略调整

目前,H&M召集起200名数据科学家,希望了解每一家门店中每款商品的销售模式与趋势。H&M希望通过投资大数据技术,并结合本地层面的客户需求分拣,帮助其提升自身收入的同时获得利益相关方的信任。

要实现这样的目标,H&M的管理团队需要找到一种为客户创建价值的新方法。他们开始将重点转移到探索市场机遇方面,并开发出相应解决方案以把握这些新机遇。经过研究,经理与团队成员们发现大数据似乎是种极有成功潜力的解决方案。

与大多数传统实体零售企业一样,H&M原本通过设计师团队分析消费者的喜好,而后据此开发出能够迎合买家口味的产品。但从事实来看,这种模式并不成功。为此,H&M开始利用算法分析门店的收入、退货与会员卡数据。

H&M的新策略不再强调普适性的服装与门店设计,而是根据当地需求量身定制商品。通过分析,H&M发现个性化与高质量体验已经成为吸引客户的不二法宝。客户也更希望在服饰产品上看到优质材料与更加时尚的设计元素。

值得一提的是,H&M并不打算削减商品销售团队,而是为他们配备先进工具与技术以做出更加明智的决定。该公司希望大数据能够帮助H&M避免产品大幅度降价,同时减少积压商品的数量——这两点,正是损害公司整体利润的核心难题。

验证结果

在斯德哥尔摩的奥斯特马尔姆,有一家向来销售全年龄段、全性别基础款服饰的H&M店铺。在早期技术试用阶段中,这家门店通过大数据与人工智能发现前来购物的顾客以女性居多,而且更偏爱花裙等时尚服装。

此外,通过行为分析,H&M发现购物者们更愿意选择价格较高的商品。为此,他们开始在6美元的T恤与12美元的短裤旁边,展示起售价达118美元的皮包与107美元的羊绒衫。此外,他们还增设了一家咖啡厅同时兼售鲜花,因为数据显示顾客们在购物时希望能在地方休息,或者同时购买花束与服饰作为礼物。

而通过分析客户的购买与退货记录,这家门店获得了丰富的行为数据以及核心市场最喜爱的产品类型。H&M方面表示,在策略调整之后这家店铺的销售额迎来显著提升,现在他们提供的产品与体验更加符合当地人的喜好。

与此同时,H&M还使用大数据提前三到八个月进行销售趋势预测。除了收集外部来源提供的信息之外,他们还通过商店及在线网站的50亿次访问中收集数据。在进行全网络数据(包括博文以及搜索引擎等等)分析之后,H&M团队得以了解时尚流行方向与变化趋势,从而生产出有望成为爆款的新单品。

更重要的是,这家零售商还利用算法理解货币汇率波动与原材料成本。如此一来,他们就能保证在每家商店中对商品进行正确定价。事实上,其他竞争对手也在使用类似的技术赢取客户青睐,比如,Zara正在利用机器人加快在线接单速度,GAP则依靠市场研究数据与Google Analytics了解客户偏好。

总结:借数据和AI之力为员工赋能

总体来说,H&M在信息技术方面投入了大量资源,主要目的就是帮助员工真正利用数据——而非直觉——做出判断。这些算法全天候运作,并不断调整以适应客户的行为与期望。在人工智能与大数据的帮助下,我们的决策不再受到人类情绪的影响。H&M认为这是一种积极的信号,有望在决策领域突破人类的能力局限。

H&M意识到,通过大数据与行为分析技术,企业将为员工提供质量最可靠、相关度最高的信息,并借此推动企业发展。公司认为,只有这样才能将产品设计与客户需求全面匹配起来,最终增加运营价值。而如今,大数据技术的成熟与普及,正让H&M获得更清晰的视野、更准确的定位与更强大的客户理解能力。

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