陈力George level
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上海交通大学
2018
产品经理
IP属地:四川
3年产品,兼做咨询
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M.201909131242641:感谢您的分享,在您的复盘中,您为了优化品牌商对零售商的监督方式,设计了一款智能货架的MVP产品,通过图片识别技术对货物进行数据化,来满足监督以及补货的需求。 针对这样一款产品,我的想法是能不能与零售商的商场货物管理系统结合,对整个商场进行数据化,打通整个应用场景:智能货架产品可以对于品牌商能够满足其货物的监督、销售数据统计、补货等需求,针对零售商能够满足货物管理、缺残货提醒、安全管理等需求,针对顾客能够满足商品查询、购买指引等需求。此外,智能货架能否对用户行为(比如用户停留时长、浏览内容)进行匿名化分析,来帮助品牌商以及零售商进行运营分析。 因为对零售行业不是很了解,所以以上想法肯定会有局限性,想问下您对以上想法有什么看法?
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【4-智能货架从0到1】再往下,我们需要将这些缺货信息以品牌商更能理解的方式可视化的展示出来。这是对产品经理数据思维的考察。在可视化之前,我们需要确定两点:1)元数据。这里的元数据,就是最小颗粒度数据。在智能货架中,就是每个商家每个门店每个货架每个位置在每个时刻的缺货数据。2)业务目标。我们将智能货架在1.0阶段的业务目标定为通过帮助品牌商解决缺货问题,将自己的商业价值做扎实。因此在可视化层面,缺货问题的直观呈现就是我们设计的目标。确定了这两点,其实剩余的看板设计就是水到渠成了。最后是补货任务下发,这是系统商业价值的闭环。在这个阶段,智能货架发挥的作用是有限的,它就像一个传感器一样,通过前面四步,定位到缺货现场。但补救措施如何做,还需要依赖其他的系统能力。首先是任务生成,产品经理需要定义清楚,什么样的缺货信息组合会触发补货。如果少一件商品就补货,那消耗的人力成本是非常大的,如果要到80%的商品缺货了再一次性补货,那损失的销售是非常大的。因此产品经理需要根据历史经营数据定义清楚,任务生成条件。其次是下发路径。对于数字化程度较高的商家,例如家乐福和沃尔玛,他们可以自研员工管理APP,通过APP将生成的补货任务下发给对应员工。但有些商家的数字化程度比较低,这时候通过微信群通知也不失为一种合理的下发路径。只要满足能够将特定的任务下发给对应的员工即可。最后是任务核验。任务生成了,也通知了,对应人员完成的效果如何,需要有一个监督机制,否则就容易前功尽弃。个人认为,监督机制在当前阶段应该由管理手段完成,技术很难完全解决。从本质上说,任务核验也即二次拍照,但拍照的人可以不一样,身份不一样,职责不一样。完成了这些,补货任务的路径就算是基本打通了。而补货任务的完成,意味着智能货架可以作为一个比较基础的商业产品demo面向品牌商进行推广了。
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【3-智能货架从0到1】所幸,我们得到了品牌商非常正向的反馈,这给予了我们非常大的动力。于是我开始着手产品设计。在智能货架的系统设计里,一共包括五个核心节点:1)照片采集;2)图像识别;3)缺货信息数字化;4)数据可视化;5)补货任务下发。下面我分别进行简要说明。照片采集是智能货架的核心。后续所有的节点,都是基于1个前提,货架的照片可以按照要求收集上来。目前业界主流的照片采集方式主要有:门店员工采集,第三方外包采集,固定摄像头,巡检机器人。前两个是人工采集,区别在于一个是把奖励给到门店员工,因此能实现一天多次的更高频采集,但依赖的人员要多很多,不确定性较大。另一个前文已经说了,频次太低。摄像头的劣势在于遮挡、折旧和维护。巡检机器人的劣势很明显,成本太高。零售巨头亚马逊也已经停止推广巡检机器人,改由人工了。从成本和现有条件出发,我们选择了门店员工采集。采集到照片之后,就要进行图像识别。目前图像识别技术已日趋成熟,所以我们选择跟一家第三方的公司合作。这一环节的核心是在于,识别出货架上每个位置在每个拍照时刻摆放了什么商品。影响图像识别质量的原因可能有这么几个:1)新品,由于训练样本太低,新品的识别往往比较困难,所以新品不太适用于直接用智能货架进行监控;2)非正规摆放和遮挡;3)照片质量。一般来说,整体识别准确度能达到90%,基本就满足商业化条件了。接下来是另一个重点,缺货信息数字化。这里涉及一个概念,就是什么样的零售商具备部署智能货架的能力。前文说到,品牌商和零售商之前会约定一个货架陈列方式,这种约定是否被数字化,对于该零售商是否能使用智能货架至关重要。经过图像识别之后,在我们的系统里,货架在某一个时刻的状态就变成了一个网格信息,网格中的每一个点,就是货架的一个陈列位,点的信息就是该位置商品的信息。但这还不够,我们还需要另一个类似的网格,里面中的每一个点是该货架在该时刻应该摆放的商品信息。这样将采集信息和理论信息做对比,我们就知道网格中每个点的缺货情况。这样就完成了缺货信息的数字化。 #智慧零售#
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且不论这种方式成本极高,如果成本能降下来,也存在两个问题:1)反馈周期太慢。假如品牌商跟一个城市中的10个商家都有合作,那这巡店人员需要在1天之内跑遍10个商家,找到对应的货架,拍照。监控频率的天花板就是天了。2)滞后性太严重。从照片的收集到问题的发觉,会存在比较大的时间差。找到问题之后需要由城市代表去找店长接触,反馈问题,最终再解决问题,这个时间窗口非常大。因此,从商业角度考虑,如果有人能提供低成本、高频次、实时性的货架监控系统,在短时间内完成从发现问题到解决问题的闭环,这个系统对于品牌商来说,是非常有价值的,他们一定是愿意付费试用的。二分析完这些,还不能立刻开始。在投入研发资源之前,要想办法通过MVP的方式,确定品牌商对于这个产品的付费意愿。虽然这个产品看起来非常具有商业价值,但B端产品经理总是要先给到一些确定性的东西给客户,他们才会反馈自己进一步的意愿。于是我们先做了一轮人工货架监控。我们在合作的两个超市里,让门店的员工连续拍了一个星期的货架照片,每天三次。从策略上讲,我们在MVP中完成的是对某洗护类头部品牌的监控,这样方便我们在BD中有更好的背书。拍照完成之后,我们与标准的陈列方式进行了对比,得到了1个巨大的货架识别数据表。再从这个excel中,我们重点跟进几个问题:1)有没有缺货;2)有没有位置被竞品替代;3)非正常摆放商品的销售数据。在MVP方案中,我们的目标很明确,就是告诉客户,用了我们的系统,可以帮助你找到影响线下销售最重要的问题,并解决。销售,永远是品牌商关注的第一问题。虽然这个阶段很痛苦,完全是产品经理主导,甚至很多方式都比较原始。但这是一个必要的过程,堆时间也好,加班也好,我们必须要通过这个分析结果。了解品牌的意愿,这样更容易协调公司内部的资源,投入产品的从0到1。 #智慧零售#
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零售,永远是与民生最息息相关的一个行业之一。对于零售行业来说,数字化转型被无数巨头和新兴力量提起。这是因为随着互联网的普及,零售的渠道很难再被割裂开来。无论是线上、还是线下,终究只是商品触达到用户的一个渠道,大家更关注的,是如何提升整体的效能。在零售数字化转型的工程中,有很多事情可以做。无论是与顾客关系更近的营销数字化,还是跟顾客关系稍远的供应链数字化,其实都在无声无息地影响每一个人的生活。而在这个系统中,有一个角色我们接触很久,但很少有人对它提起重视。这就是——货架。货架作为线下经营场景中,用户最熟悉的一个实体,几乎每次逛超市,我们都会跟货架有很多亲密接触。当然我们找的是货架上的商品,但货架摆放的位置、货架上商品陈列的方式、货架上商品的缺货与否,其实都在影响着我们的购物体验。在本文中,笔者将基于自己实际的项目经验,带领大家一起复盘,我是如何完成一个B端商业产品的从0到1的,而这个产品,就是智能货架。一、智能货架设计原因在向大家介绍这个产品的设计思路之前,我们总是绕不开一个话题。为什么要做这个产品,如何从0到1的产品,尤其是B端产品,其投入的产研成本是非常巨大的。而B端产品又不像C端产品,通过MVP就能实现快速交付。所以,产品经理必须要在充足的产品调研基础上,明确这个新产品的收益。智能货架就是这样一个例子。对于很多品牌商而言,他们的商品要想进驻到卖场中,是需要交一笔费用的,行业内叫C费。这笔费用有点类似于流量生意中的广告费。交了这个费用,你的商品才能在我的超市里出现。交完费用之后,商品在超市里怎么摆、怎么卖,品牌商和零售商之间就需要做一个约定,例如规定多少面位,在什么货架的什么位子摆放等等。但问题出来了,这个约定如何监督?如果不做监督,零售商很可能在拿了钱之后就不按约定执行,什么好卖,他们就放什么,这对于品牌商来说将是巨大的不确定性。因此为了解决这种不确定性,品牌商每年会花很多的费用请第三方公司去超市做巡店,来到自己的货架里,拍个照片,对于约定里的摆放方式,看看自己的权益有没有受到损失。 #智慧零售#
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2020-07-06 19:54
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上海交通大学 产品经理
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