近日，在中國連鎖經營協會主辦的“CCFA新消費論壇—2020中國購物中心與連鎖品牌發展峰會”上，匯納科技總裁丁遙發表了《后見、洞見、預見》主題演講，總結提出以下三個觀點：

1、將數據采集、分析、價值挖掘三個維度的能力同步起來，人工智能和大數據就能為實體商業提供更大的價值；

2、更照顧租戶利益的，按客流量計租的方式可能會慢慢替代固定租金模式；

3、服務提升的動力來源于行業的探索和知識轉化。

以下為丁遙的演講全文，經整理發布：

尊敬的郭會長、裴會長、武會長，各位新老朋友：

這大半年來，中國實體商業碰到了太多的新情況，聽了大家的演講，我受到了很多的啟發，也想借這個寶貴的機會，結合我所從事的人工智能和大數據工作，給大家分享幾點近期的思考。

第一個問題：大數據怎樣才能帶來大進步？

實體商業這些年花在技術上的投入不算少，安裝很多協助內部經營管理和對顧客服務的設備和軟件，也收集到了各種各樣的數據，但這些技術和投入似乎并沒有產生什么特別重大的、對現有業務的促進作用。那么問題究竟出在哪里？是技術本身不夠先進，還是使用價值挖掘不夠？

我以匯納從事的客流分析業務為例，15年前，我們的用戶開始在購物中心各主要入口安裝客流傳感器，用來統計全場人數；10年前，用戶要求將客流傳感器安裝到各樓層，甚至每一個店鋪，用來研究客流在場內的分布情況；這2-3年，越來越多的用戶需要安裝精準客流傳感器，用來記錄和分析顧客的年齡、性別、游逛偏好。數據采集技術的進步為我們帶了更多維度、更細粒度的數據。

相比于數據采集技術的進步，數據分析技術的發展似乎有些遲緩。多數情況下，我們還在用加減乘除、環比同比的方式進行處理，由于人腦和傳統工具的限制，我們往往無法感知到多個維度間數據的細微聯系，更無法對復雜的問題進行分析和歸因。諾貝爾經濟學獎得主西蒙教授關于人的“有限理性”中描述，人對環境的計算能力和認知能力是有限的，人做決策時采用的信息不完整，做出的決策不完全理性。

過去，采集手段有限，每天只能提供一兩張報表的數據，我們還可以仔細研究研究，現在，采集技術每天可以提供200張、2000張報表的數據，我們反而更加無所適從了。因為如果不做深度的處理，我們無法消化這些數據帶來的價值，如果簡單加總、歸類，可能就會過濾掉很多重要的細節，那我們為什么還要花大價錢，安裝那么多高級的傳感器？

我的疑惑最終被和我一起工作的胡宇教授解決了。胡教授是位特別智慧的科學家，他的專業是數字經濟研究，麻省理工畢業的博士，數字經濟研究員、佐治亞理工講席教授。他從事了近20年的數據分析和人工智能建模工作，服務過美國財政部、歐盟委員會、亞馬遜、阿里、微信等眾多的政府、商業和學術機構。他和他的團隊用了近2年的時間，用可解釋的機器學習方法，分析了數千家購物中心的位置、體量、經營年限、品牌構成、過往的客流數據，并且考慮各個項目實時的競爭關系，構建起了實體商業“五因子”模型，這個模型不僅能預測一家商場未來1年內每天的客流基準，還能對每天客流增減進行歸因，將商場的整體客流細分到行業、天氣、日期、長期競爭力、短期競爭力和突發等因素中。他說這個模型把購物中心的數據分析技術從感知層面提升到了認知層面。感知告訴我們發生了什么？這是后見，認知告訴我們為什么會發生？這是洞見。我們還想知道未來會發生什么？這是預見。最終我們更想知道怎樣才能讓我們期望的發生，這就是智慧決策。

克勞德.香農：信息是不確定性的解。我覺得，面對紛繁復雜的商業競爭，每一位經營者都有消除不確定性的執念。他們希望知己、知彼還要知行業……匯納產品和服務演進的路徑就是按照不斷幫助用戶消除不確定性而設定的。

無論標準客流、還是精準客流，這都是在滿足用戶“知已”的需求；

今天匯客云平臺上已經集合了1000多家購物中心的數據。大家之所以愿意將自己的數據參與行業的統計和計算，就是想感知競爭的環境和狀態。我們用匯客云提供的經營對標產品，來滿足用戶“知彼”的需求。

今年3月3日，我們依然準時推出了中國實體商業客流年度報告，并在3月底推出了全國實體商業回暖監測平臺。當時正值防疫的關鍵階段，整個辦公園區，只有我們一家企業的員工在工作，還經常忙得通宵加班。因為防疫管制無法返回的員工，就通過網絡甚至越洋電話參與工作；辦公樓周邊食堂、餐廳、便利店統統都不營業，空調也不開放，這都能忍，但只要有同事被凍的打噴嚏，大家就會緊張好一會。打噴嚏的人一邊要掩飾著自己的心慌，一邊裝作若無其事地安慰別人，說我一直帶著口罩，路上自己開車，沒接觸過什么陌生人啊。大家當時就是一個目標：面對如此重大的疫情，我們的用戶肯定特別想知道行業的情況，能早一天把全國全行業的情況告訴他們，他們就可以早一天研究對策。我們的用戶都知道，這兩項動用了最多數據資源和人力物力的“知行業”的服務，我們都是免費提供的。今后我們還會堅持為用戶提供更多更好的“知行業”的產品和服務。

說到這，可以小結一下：只有采集、分析、價值挖掘三個維度的發展，齊頭并進了，人工智能才能為用戶帶來明確的價值！

第二個問題：智慧化決策會否催生流量化計租？

我們以抖音為例，它從初始內容試推、到用戶行為連續解讀、再到逐漸精準內容推送，零點幾秒就可以完成一次完整的調優。而實體商業的調優一般要以年為單位，對比之下，逐漸適應互聯網產品優化節奏的消費者，肯定會對實體商業產生不滿。所以實體商業面臨著如何加速分析和決策，大幅加快內容調優的壓力。

前一段時間，理想汽車總裁沈亞楠告訴我，他們不希望租太久的店鋪，他們認為2年就足以完成在一個城市中的對潛在用戶的深入觸達，接下來的服務、轉化都會依賴網絡解決。那么，品牌租賃的周期會越來越短嗎？

我們再看店鋪租賃的主流交易方式，仍然是數百年前定下的固定租金、或者固定租金+銷售抽成模式，購物中心也常用“租售比”這個指標來評估租金定價是否合理。但越來越多的品牌采用全渠道的銷售方式，有些實體店鋪干脆只輸出體驗，不再交易，那我們該如何為店鋪定租呢？

無論為了交易還是體驗，品牌都希望能夠占住一個流量充足的位置，而購物中心之所以愿意為那些頭部品牌提供額外的優惠，不外乎看中了他們的吸客能力，為周邊店鋪提升流量，從而獲得購物中心整體租金的提高。胡教授的研究表明，客流每增長1%，租金水平增長0.61%，所以客流量才是店鋪的價值基礎！

谷歌有一套算法來評估每個頁面、每次點擊對于某條互聯網廣告的價值，今天我們的精準客流傳感器同樣可以記錄下每一次游逛的數據，我們也正在開發精確計量游逛價值的智能模型。按瀏覽量計費顛覆了廣告行業原來按占用版面、播出時長的定價模式，之所以如此，我覺得是瀏覽計價更關注為用戶帶來的價值，而不是媒體付出了多少成本。我們的一個化妝品用戶告訴我說，他們銷售已經有40%來自網上，以至于他們剛剛把線下關店的標準從銷售不達標變為客流不達標，也就是說只要有顧客體驗，哪怕門店的銷售差一點，他們認為也是有價值的。

在購物中心店鋪資源供應逐漸過剩的今天，更為關注租戶價值的按客流量計租的模式，可能會慢慢替代固定租金的模式。

第三個問題：源源不斷的能力提升動能從何而來？

數智慧化決策、流量計租，各種進步繼續了，我們還要有哪些改變？

這是兩家特別不一樣的公司，他們在各自服務的領域中，都是領先者，也都是匯納的用戶。在征得兩家同意后，我把他們的使用行為數據做了一個對比：

如果大家看過他們的店鋪、店員的服務、產品和包裝后，你所感知到的差距會更加明顯。

我把這份比較給了后面這家品牌的董事長，他看后沉默了很久，然后跟我說：正是這些看不見的行為，才導致了那些看得見的差異。我特別贊成他的說法，那些看得見的差異更容易認知，也就更容易追趕，哪怕依葫蘆畫瓢，也能模仿個七七八八。而那些看不見的，根植于社會、人性底層的東西，例如：思維習慣、生產組織方式、交易規則、技術框架是難以簡單模仿的。我相信這兩家品牌都意識到了數據的重要性，才購買了我們的數據采集設備，同樣支付了費用，但兩家對于服務價值的挖掘顯然是不一樣的。我們特別感謝那些不斷使用我們的產品、不斷提出質疑和發現我們缺陷的用戶，剛才的品牌A就是這樣的用戶。服務他們雖然很辛苦，但真的能促進我們的成長，我們不斷把他們的智慧融入產品和服務之中，就相當于把行業中最先進的經驗凝聚成了新的功能點，傳遞給了其他的用戶。我們源源不斷增強的服務能力，來自于整個行業的探索和知識轉化。

在這次談話的一周以后，我觀察到了他們使用數據的變化和成長，我們的技術支持部門也開始經常接到他們打來的咨詢電話。

當行業熱詞從彎道超車、降維打擊、流量變現逐漸變為理論研究、工匠精神、客戶價值的時候，我們的發展似乎才從機會主義準備隨時超車的“彎道”，駛入到一段可持續加速的長期主義的“直道”。

這兩天各位領導的發言，很多都提到了要打造更優質的產品，為顧客創造更多的價值。我們也認為：人工智能也罷、大數據也罷，如果不能幫助實體商業提升收入，減少成本，或者效果不可驗證，不可測量，就沒有什么價值。

最后，我再小結一下我的發言：

1、當采集、分析、價值挖掘同步獲得重大進展時，人工智能、大數據技術就能在實體商業領域發揮出重大作用。

2、更體現照顧租戶價值的按客流量計租方式，可能會慢慢替代固定租金模式。

3、服務提升的動能要從整個行業的探索和知識轉化中獲取，才能源源不斷。

謝謝大家！