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韩都衣舍CIO赵洪亮:韩都衣舍数据赋能之路

2019-06-10 11:53:00来源:

5月30日消息,在2019中国电子商务大会数字化零售创新论坛上,韩都衣舍电子商务集团副总裁兼CIO赵洪亮发表了题为《由数据化迈向智能化——韩都衣舍数据赋能之路》的演讲。他表示,韩都衣舍IT最终目标是,第一,让公司做正确商品;第二,让公司为这些正确商品匹配上正确资源。把这两件事情做好,在韩都衣舍目前所从事的行业内,就可以构建起一个比较高的技术壁垒。

据悉, “2019中国电子商务大会”于5月28日至6月1日在北京国家会议中心召开。本届大会由商务部、北京市人民政府主办,商务部电子商务和信息化司、北京市商务局承办。

作为“中国国际服务贸易交易会(京交会)”的重要组成部分,大会以“数据驱动·开放融合”为主题,旨在分享全球电商发展最前沿的理念和成果,洞悉全球电商最新发展趋势,聚焦探讨电商热点话题,进一步突出高端化、国际化和专业化特点,引领全球电商发展。

韩都衣舍电子商务集团副总裁兼CIO赵洪亮

温馨提示:本文为速记初审稿,保证现场嘉宾原意,未经删节,或存纰漏,敬请谅解。

以下为演讲实录:

赵洪亮:谢谢大家!连续听了两个小时的报告比较辛苦,我应该是今天下午最后一位分享嘉宾,所以我尽可能用一些言简意赅的语言简要描述一下过去几年我们公司在数据赋能这条路上的实践。在此之前,我先介绍一下韩都衣舍,我们是一家线上的服装公司,到目前为止成立有13年的时间,在这十几年的时间中,我们很荣幸地迎上了一个时代——整个中国从线下向线上快速崛起的时代。在这个时代中我们做的唯一一件正确的事就是响应这个时代、呼应这个时代,所以我们才能快速从一个很小的淘宝店铺变成了到目前为止一家有一定规模的企业。这是我的开场白,也是对韩都衣舍过去十几年大致情况的介绍。

下面说一下数据赋能之路。刚才几位大咖在我看来属于平台方,他们来自于不同的平台型企业,而对我来讲,我来自于一个企业,我们公司暂时不是一个平台,未来也很有可能不是一个平台,我们是一家暂时性的服装企业,我们是做衣服的、卖衣服的、设计衣服的,对我来讲,我是站在一个普通的企业的身份介绍我们的IT建设如何支撑我们的业务发展,如何引领我们的业务发展。

我的PPT分为两部分,第一部分是线下到线上的建设过程,讲一讲我们的建设历程,看一下系统架构以及从数据上看一些结构分析。

韩都衣舍的IT基本上建设经历过三个大的阶段,是非常明显的标志物、里程碑。

第一个阶段可以看成是韩都衣舍从一个普通的草根小店铺成长为一个正规化企业的过程,这个过程当中,我们没有系统的概念,当时整个公司就在野蛮生长,很多的事情基本上只要不影响业务发展,一切都好说。在这个情况下,我们买了很多不同公司提供的不同的插件型的软件、工具,这种方式支撑我们单量从每天几百单到几万单的快速的过程。

第二个阶段是在2012-2013年左右,碰到了一个瓶颈,瓶颈在于在我们的行业快速发展的同时,公司在快速成长的同时,我们的系统遇到了瓶颈。很多订单不能被有效履单,不能快速发货,公司一搞大促,所有的团队都会担心会不会崩,系统能不能hold住,这是一个非常可怕的状态。2012年的双十一我们公司的业绩卖的特别好,但那年双十一我们不赚钱,就在于那一年我们的系统崩了,用了不同的乙方的产品组成了一个看起来很坚固的大船,这个船沉了,那年双十一发货小半个月的时间发了12-13天把货全部发走,这是一个非常耻辱的事情。从那一天开始,我们公司决定,我们要自己组建一支强大的IT团队,自己来建设符合我们所需要的IT系统。也只有这样,我们才能够响应这个时代的变化,因为电商在过去十年的发展实在是太快了,我们没有办法等软件公司、乙方给我们提供解决方案,我们只能自己逼上梁山摸着石头过河探索自己的路,这就有了第二个阶段。

2015-2017年底这三年的时间,我们组建了一支非常强大的IT团队,我说的强大是相对于服装领域的其他竞争对手来讲,因为到目前为止,中国服装领域还很少有企业能够狠下心花大价钱养一支很大的IT团队自己玩这支系统,他们基本上还处在由不同的乙方提供不同的产品拼凑成一个看起来很坚固的大船带领他们航行的格局。用三年的时间完成集团所有系统的建设,基本上到目前为止,集团所有的线下业务,所有的业务全部变成现象化,公司所有的管理流程、作业流程都已经被我们的系统有效承载、包纳起来。这带来几个好处,第一个好处是再也不用为性能担心,再也不用为每次双十一几十倍单量爆发而担心,不用担心出问题。不用再为功能担心,人性化、作业使用效率、用户使用感受不会再那么僵硬。比如说公司提供的产品在我们看来有点过于功利,忽略了个性化。对于我们甲方IT团队可以非常心无旁鹜用一种工匠精神的态度做每一个功能,每一个产品,唯一的目标是让用户用得更少,给他们减负。

这个过程持续了三年之后到2018年,碰上了一些新的瓶颈。怎么说?我们手里有一大批数据,面向流程传统的管理链条上所有的事务已经做完了,我们想带着这个团队寻求一些突破、方向,能不能通过一些数据完成一次变革。我一直有一个梦想,有一天当我们的手里有了足够多的数据,可以下一盘大棋,让整个韩都衣舍变成一家新的公司,变成一家科技感十足的公司,这家公司有一天可能变成程序员和业务端的人员是一比一的比例,这是我的梦想。从2018年开始,我们算是进入了第三个阶段,也就是我们又一次的长征,这次长征中,对我们来讲,我们面对的困难可能更多。

(韩都衣舍系统架构 图)比较简陋,因为这里面还有一些系统太小了,不是特别好往上写,所以没有加上去,基本上反映出了目前系统架构的情况。也就是说,所有的业务在我们系统上承载,这些系统在底层是相互用了一些面向OA的业务可以相互依存。我不太喜欢用中台这个词,因为我觉得这是大公司用的词,对我们平台可能不太像中台,虽然它事实上就是一个中台。我们避免重复,建每一个新系统的同时都对原有的系统做了各种拆分、抽象,该清理的清理,该集成的集成,最终通过方式让这个系统变得非常健壮,有弹性、可拓展。

(韩都衣舍数据结构 图)从数据的角度来看系统构成,这个图比较复杂,但逻辑比较清晰。从最底层各个系统获得不同的数据,对这些数据通过各种标准化的方式建立各种标签库,通过各种标签库通过一些算法加上一些模型串起来整个业务,支撑起来整个业务,然后把我们的产品、营销、生产、企划、客服、储运串起来,这是公司在整个系统协作下如何进行运作的大图。时间关系,不细讲,如果有感兴趣的,会后可以做进一步的交流。

下面讲一些目前在业务层面的数据层面的应用,数据在哪些点上驱动业务的前进。举一个例子爆旺平滞,韩都衣舍最为核心的内容。对我们来讲,我们是一家快时尚的公司,我们做的衣服有一个特点,我们要做少量多批次、高柔性,依赖后端供应链,可以把市场需求快速反馈到市场上。这是我们目前的思路。这里面我们的爆旺平滞成了我们的把控点,每一个商品开始设计到最后上架,上架之后每隔一个星期或者十天时间,我们都会对这个商品做一次爆旺平滞的判定,这个判定的方法可能还是使用了一些传统的加权的方式,但我们目前正在做一些技术的改进,能够通过一些机器学习的方式,把这个环节的东西做的相对来讲更加精准一些。爆旺平滞判定好之后,就可以判断这款衣服是爆款、旺款就追求生产,依靠我们的供应链来实现返单,对平款还有滞款就有一些价格策略进行打折甚至清仓的方式,通过这些方式快速把劣款淘汰,好的款更加放大生产。在这个过程中,有很多因素在左右着爆旺平滞的判定,不是单纯看销量,也不是单纯看毛利。我们大概有26个纬度来判断这一个模型,因为对于电商来讲有很多款肩负的任务不一样,有的款是引流款,有的款是追求利润的等等,有很多不同的运营逻辑,在这里面需要做出很深刻的分析,对每一个款都有不同的定义。

再说一个数据赋能的应用。我们做了很多点,到目前为止依赖着我们手里的数据做了很多尝试,像下围棋一样,在一个地方埋一个子,另外一个地方埋一个子,我的团队目前还没有那么强大能够把整个公司全链条实现一次业务的更新,只能在我们力所能及的范围之内针对一些管理不同的点一个点一个点的埋上一些子。比如基于NLP的评价分析,对我们来讲需要高度关注用户的评价,用户的评价在这个时代又是五花八门,没有办法通过一些传统的分测方式判断这个评价的好和坏,也没有办法基于这个评价知道我们关注的几个指标,是品质问题、物流问题还是版型问题,有的时候单纯的是好评还是差评机器都判断不出来。当有人说这个衣服很好,穿上之后我感觉瘦了20斤。表达的含义是这个衣服有点肥,版型的问题,但对机器来讲只能判断出这个衣服很好,没有办法判断出这些内涵。这个时候需要通过一些自然语言的处理方式,NLP的方式尝试着让机器理解领会这段话所表达的内涵,而不是单纯通过字面意思判断一个事。在这个环节做了改进之后,可以把客服大量的人工工作解放出来,这是基于NLP的评价分析,这个分析做好之后,我们的客服从280个人砍到130个人,很多琐碎的工作被系统给取代掉了,从琐碎的人力分析、记忆的东西由计算解决了。

基于机器学习的销售预测。对我们这个行业来说,想实现长期预测,预测明年这个时候你的销售如何,这基本上是不可能的,或者想预测明年这个时候什么服装是爆款也基本上是不可能的。对我来讲我们能做的就是短期预测,依赖手里的数据能够预测十天之后的某一个大型活动可以卖多少款衣服,这就成了一个比较可信的事。在这个层面我们做了这样一些东西,这个项目在我们内部是从2017年双十一开始做的,持续了一年,到今年3月份淘宝优惠活动时已经完成了在准确度不管是长尾款还是爆款实现了对业务专家预测的双杀。短期预测能给我们带来什么东西?可以让我们的柔性供应链变得更加柔性,可以给工厂的生产提出十天或者八天或者七天左右的柔性周期,可以让整个柔性供应链更加平稳,不会出现一个又一个小的波峰。这个销售预测有很多个应用场景都是需要点击之后,像石子投入水中一样形成波纹,一圈一圈的波纹都在影响着我们的业务。

竞争态势感知。我们跟很多公司合作获得了很多数据,通过各种方式获得了各种数据,可以更好的感觉到我们的竞争对手、行业的动态,从商品、款、库存到日销,基本上对行业内TOP500的商家做到了全域感知,对他们所有的数据都做了后续的留存,结合相似款、搭配款算法的改进、推荐,可以做到我们公司对任何一款新的服装有比较良好的洞察,市面上的竞争对手是什么样的,同行是什么样的,包括你做的这个款,我们公司有没有做过类似的衣服,都能够做到很好的判断。知彼知己,不能叫百战不殆,至少能够做到不那么盲目。

数据主动触达。这个环节严格来讲和智能没有太大的关系,就是一个数据的使用。我们认为数据的消费有两种,一种是面向人的消费,另一种是面向机器的消费,这个层面是面向人的消费。我们用了很多种手段,想了很多的办法,让数据能够主动找人。通过钉钉、微信数据每天凌晨或者每一个时间点自动找这个岗位的某一个人,数据不是你去找,是你想要什么推送给你,通过这种方式让员工随时随地知道自己的信息,掌握自己的信息这对我们来讲很重要。因为在这个时代我们基本的判定是,竞争越来越激烈,在流量已经到了一个红海的时期,我们需要想办法让我们的员工武装,让他所有的行为都是科学的,所有的流程都是能够被协同起来的。我们IT最终目标是,第一,让公司做正确商品;第二,让公司为这些正确商品匹配上正确资源。把这两件事情做好,我认为在我们目前所从事的行业内,就可以构建起一个比较高的技术壁垒。

这基本上就是我今天要分享的内容,比较简短,谢谢大家!

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